#==================================================================================================
#导包操作
from datetime import timedelta, date
import pandas as pd
#==================================================================================================
#==================================================================================================
#初始化函数，设置初始条件
def init(context):
? ? context.n = 50
? ? #设置最大持股
? ? run_monthly(trade,date_rule=2)
? ? #设置trade函数能每个月月初第二个交易日运行
? ? get_iwencai('未停牌,上市时间超过2年')
? ? #使用问财进行选股，每日执行一次，储存在context.iwencai_securities对象中
#==================================================================================================
#==================================================================================================
#设置止损止盈，handle_bar是每日（分钟/tick）运行
def handle_bar(context,bar_dict):
? ? #获取账户持仓信息
? ? holdstock = list(context.portfolio.stock_account.positions.keys())?
? ? if len(holdstock) > 0:
? ? ? ? num = -0.1
? ? ? ? for stock in holdstock:
? ? ? ? ? ? close = history(stock,['close'],1,'1d').values
? ? ? ? ? ? if close/context.portfolio.positions[stock].last_price -1 <= num:
? ? ? ? ? ? ? ? order_target(stock,0)
? ? ? ? ? ? ? ? log.info('股票{}已止损'.format(stock))
#==================================================================================================
#==================================================================================================
#选股函数，这里用字典选股
def stocks_zf(context,bar_dict):
? ? df = {'security': [], '30zf': []}
? ? #创建字典，格式如上。'security'是键，[]是值。
? ? stocks=context.iwencai_securities
? ? #将问财选股结果导到stocks
? ? for symbol in stocks:
? ? ? ? df['security'].append(symbol)
? ? ? ? #将依次选出的个股添加到字典的键'security'的值中，这里append是添加操作。
? ? for i in range(len(df['security'])):
? ? ? ? quote = history(df['security'][i], ['quote_rate'], 30, '1d', True, fq='pre')
? ? ? ? #获取过去30日涨跌幅数据
? ? ? ? AMP30 = quote.values[:].sum()
? ? ? ? #将这些数据求和，直接是.sum()
? ? ? ? df['30zf'].append(AMP30)
? ? ? ? #将计算出的值添加到键中
? ? df = pd.DataFrame(df).sort_values(by ='30zf', ascending=False)
? ? #pd.bar_dictFrame(df)将字典转化成bar_dictFrame格式，.sort_values是排序，by是以XX为标准排序，ascending=False
? ? #是从大到小排序。
? ? context.sample = df['security'][:50]
? ? #截取排序后的DF格式的前50个股票，并输出
? ? return context.sample
#==================================================================================================
#==================================================================================================
def trade(context, bar_dict):
? ? zf_list = stocks_zf(context,bar_dict)
? ? #将选股函数的结果导到zf_list中，用于交易函数运行。
? ? stock_list = list(set(zf_list))
? ? if len(list(context.portfolio.stock_account.positions.keys())) > 0:
? ? ? ? for stock in list(list(context.portfolio.stock_account.positions.keys())):
? ? ? ? ? ? if stock not in stock_list:
? ? ? ? ? ? ? ? order_target(stock, 0)
? ? if len(stock_list) > 0:
? ? ? ? for stock in stock_list:
? ? ? ? ? ? if stock not in list(list(context.portfolio.stock_account.positions.keys())):
? ? ? ? ? ? ? ? if len(list(context.portfolio.stock_account.positions.keys())) < context.n :
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? number = context.n ?- len(list(context.portfolio.stock_account.positions.keys()))
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? order_value(stock,context.portfolio.stock_account.available_cash/number)
? ? ? ? ? ? ? ? else:?
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? order_value(stock,context.portfolio.stock_account.available_cash)