《中文Python穿云箭量化平台二次开发技术08》获取大盘涨跌家数、平均股价数据等来判断市场涨跌趋势,并在策略中自动控制多空交易

本文主要是介绍《中文Python穿云箭量化平台二次开发技术08》获取大盘涨跌家数、平均股价数据等来判断市场涨跌趋势,并在策略中自动控制多空交易,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

《中文Python穿云箭量化平台》是纯Python开发的量化平台,因此其中很多Python模块,我们可以自己设计新的量化工具,例如自己新的行情软件、新的量化平台、以及各种量化研究工具。
穿云箭自带指标公式源码运行模块,可以为其他量化平台提供量化功能扩展或量化功能增强效果。
《中文Python穿云箭量化平台》包含有行情接口,指标运算模块,K线和指标显示模块。我们在投资分析研究和策略中,有很多可利用的资源和信息。
任何策略或技术指标都能赚钱,但是能赚钱的前提:预判趋势选择合适策略,选择适合策略的品种,选择适合策略的阶段,以及个人运气。
策略运行模式分为:多空双向交易,单多交易,单空交易。
通过人为预判市场趋势选择策略运行模式。穿云箭量化平台支持多空双向交易(开始实盘),单多交易(单多实盘),单空交易(单空实盘)。
在这里插入图片描述
《中文Python穿云箭量化平台》包含的行情接口,可以获取股票和期货各种实时数据,我们想实现智能自动决策策略的多空操作方向,可以考虑用市场涨跌家数来,动态控制策略运行方向。
假如股票上涨家数比下跌家数多,我们就在策略中运行单多模式,即允许买股票,不允许止盈和止损操作。
假如股票上涨家数比下跌家数少,我们就在策略中运行单空模式,即允许卖股票,允许止盈和止损操作,不买股票。
能获取到这样数据,就很容易在策略中实现这样的功能。
下面给出涨跌家数获取和计算的Python代码,大家很容写道策略中实现智能自动决策策略的多空操作方向的功能。

# -*- coding: utf-8 -*-
# 编程_涨停家数880006判断市场趋势
import os,sys,time
sys.path.append(os.path.abspath('.'))
sys.path.append(os.path.abspath('..'))
import numpy as np
import pandas as pd
import HP_tdx as htdx
start='1990-01-02 09:30:01'   #开始日期时间
end=time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S',time.localtime(time.time()))  #结束日期时间#连接行情主站
htdx.TdxInit(ip='40.73.76.10',port=7709)m=1  #市场
code='880006' #代码
#获取数据
res=htdx.get_security_quotes2(m,code)[0]
print("\n       涨跌家数")
print('-----------------------------')
print('昨收涨停数:',int(res['last_close']))
print('开盘涨停数:',int(res['open']))
print('最高涨停数:',int(res['high']))
print('最低涨停数:',int(res['low']))
print('目前涨停数:',int(res['price']))
print('-----------------------------')
print('涨停',res['bid_vol5'])
print('涨幅 >7%',res['bid_vol4'])
print('涨幅 5-7%',res['bid_vol3'])
print('涨幅 3-5%',res['bid_vol2'])
print('涨幅 0-3%',res['bid_vol1'])
print('-----------------------------')
print('跌幅 0-3%',res['ask_vol1'])
print('跌幅 3-5%',res['ask_vol2'])
print('跌幅 5-7%',res['ask_vol3'])
print('跌幅 >7 %',res['ask_vol4'])
print('跌停',res['ask_vol5'])
print('')
#开发者信息
#独狼荷蒲qq:2775205
#中文Python学习群:983815766
#电话微信:18578755056
上涨=res['bid_vol5']+res['bid_vol4']+res['bid_vol3']+res['bid_vol2']+res['bid_vol1']
下跌=res['ask_vol1']+res['ask_vol2']+res['ask_vol3']+res['ask_vol4']+res['ask_vol5']
上涨减下跌=上涨-下跌
涨跌比例=上涨减下跌/(上涨+下跌)
if abs(涨跌比例)<0.1:print('策略运行模式:多空双向交易')
elif 涨跌比例>0.1:print('策略运行模式:单多交易')
elif 涨跌比例< -0.1:print('策略运行模式:单空交易')

程序运行结果:
在这里插入图片描述
结果与行情软件一致。
当然我们也可以参考平均股价做参考,决定策略的择时交易方向。
假如平均股价出现做多信号,开仓买股。
假如平均股价出现做空信号,禁止开仓买股,只做股票自动止盈和自动止损操作。
下面给出平均股价多空判单的Python代码,自己可以根据需要,写到策略中。

# -*- coding: utf-8 -*-
# 编程_平均股价880003择时演示
import os,sys,time
sys.path.append(os.path.abspath('.'))
sys.path.append(os.path.abspath('..'))
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import HP_plt as hplt   #小白量化指标绘图模块
import HP_tdx as htdx
import HP_formula as gs
from HP_formula import *
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号start='1990-01-02 09:30:01'   #开始日期时间
end=time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S',time.localtime(time.time()))  #结束日期时间#连接行情主站
htdx.TdxInit(ip='40.73.76.10',port=7709)
m=1  #市场
code='880003' #代码#获取日线数据,800条数据
df=htdx.get_index_bars(nCategory=4,nMarket = m,code=code,nStart=0, nCount=800)  #获取日K线
df=df.dropna(axis=0) #删除有空值的行,使用参数axis=0
df=df.reset_index(level=None, drop=True ,col_level=0, col_fill='') 
mydf=gs.initmydf(df)  ##初始化mydf表
C=CLOSE=mydf['close']
L=LOW=mydf['low']
H=HIGH=mydf['high']
O=OPEN=mydf['open']MA5=mydf['MA5']=MA(C,5)
mydf['buy']=CROSS(C,MA5)
mydf['sell']=CROSS(MA5,C)
print(mydf)#数据裁减
m=1
mydf=mydf.tail(100*m).head(100).copy()
mydf=mydf.reset_index(level=None, drop=True ,col_level=0, col_fill='')  ############免费培训课################
#会议主题:零基础学量化课(周四固定课)
#重复周期:2024/08/22-2024/08/29 19:30-20:30, 每周 (周四)
#腾讯会议:423-1511-5645
#####################################
#会议主题:Python量化培训(周日固定课)
#重复周期:2024/08/25-2024/09/22 19:30-20:30, 每周 (周日)
#腾讯会议:366-1282-4806
#绘制图形
plt.figure(1,figsize=(10,8), dpi=100)#绘制主图指标
ax1=plt.subplot(211)
hplt.ax_K(ax1,mydf,t='平均股价'+code,n=0)
ax1.grid(True, color='r')#绘制副图指标
ax2=plt.subplot(212)
mydf['buy'].plot.line(legend=True,color='red',linewidth=1)
mydf['sell'].plot.line(legend=True,color='blue',linewidth=1)
ax2.grid(True, color='r')plt.show()

程序运行结果如下:
在这里插入图片描述
在buy–>sell期间,策略:单多模式。
在sell–>buy期间,策略:单空模式。

上面介绍了,如果用《中文Python穿云箭量化平台》进行量化投资分析技术研究,根据研究出成果,再写道策略中进行验证。

好了,欢迎继续关注我的博客。后面我们介绍更多的二次开发技术。

超越自己是我的每一步!我的进步就是你的进步!

这篇关于《中文Python穿云箭量化平台二次开发技术08》获取大盘涨跌家数、平均股价数据等来判断市场涨跌趋势,并在策略中自动控制多空交易的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1128074

相关文章

流媒体平台/视频监控/安防视频汇聚EasyCVR播放暂停后视频画面黑屏是什么原因?

视频智能分析/视频监控/安防监控综合管理系统EasyCVR视频汇聚融合平台,是TSINGSEE青犀视频垂直深耕音视频流媒体技术、AI智能技术领域的杰出成果。该平台以其强大的视频处理、汇聚与融合能力,在构建全栈视频监控系统中展现出了独特的优势。视频监控管理系统EasyCVR平台内置了强大的视频解码、转码、压缩等技术,能够处理多种视频流格式,并以多种格式(RTMP、RTSP、HTTP-FLV、WebS

大模型研发全揭秘:客服工单数据标注的完整攻略

在人工智能(AI)领域,数据标注是模型训练过程中至关重要的一步。无论你是新手还是有经验的从业者,掌握数据标注的技术细节和常见问题的解决方案都能为你的AI项目增添不少价值。在电信运营商的客服系统中,工单数据是客户问题和解决方案的重要记录。通过对这些工单数据进行有效标注,不仅能够帮助提升客服自动化系统的智能化水平,还能优化客户服务流程,提高客户满意度。本文将详细介绍如何在电信运营商客服工单的背景下进行

基于MySQL Binlog的Elasticsearch数据同步实践

一、为什么要做 随着马蜂窝的逐渐发展,我们的业务数据越来越多,单纯使用 MySQL 已经不能满足我们的数据查询需求,例如对于商品、订单等数据的多维度检索。 使用 Elasticsearch 存储业务数据可以很好的解决我们业务中的搜索需求。而数据进行异构存储后,随之而来的就是数据同步的问题。 二、现有方法及问题 对于数据同步,我们目前的解决方案是建立数据中间表。把需要检索的业务数据,统一放到一张M

关于数据埋点,你需要了解这些基本知识

产品汪每天都在和数据打交道,你知道数据来自哪里吗? 移动app端内的用户行为数据大多来自埋点,了解一些埋点知识,能和数据分析师、技术侃大山,参与到前期的数据采集,更重要是让最终的埋点数据能为我所用,否则可怜巴巴等上几个月是常有的事。   埋点类型 根据埋点方式,可以区分为: 手动埋点半自动埋点全自动埋点 秉承“任何事物都有两面性”的道理:自动程度高的,能解决通用统计,便于统一化管理,但个性化定

中文分词jieba库的使用与实景应用(一)

知识星球:https://articles.zsxq.com/id_fxvgc803qmr2.html 目录 一.定义: 精确模式(默认模式): 全模式: 搜索引擎模式: paddle 模式(基于深度学习的分词模式): 二 自定义词典 三.文本解析   调整词出现的频率 四. 关键词提取 A. 基于TF-IDF算法的关键词提取 B. 基于TextRank算法的关键词提取

python: 多模块(.py)中全局变量的导入

文章目录 global关键字可变类型和不可变类型数据的内存地址单模块(单个py文件)的全局变量示例总结 多模块(多个py文件)的全局变量from x import x导入全局变量示例 import x导入全局变量示例 总结 global关键字 global 的作用范围是模块(.py)级别: 当你在一个模块(文件)中使用 global 声明变量时,这个变量只在该模块的全局命名空

使用SecondaryNameNode恢复NameNode的数据

1)需求: NameNode进程挂了并且存储的数据也丢失了,如何恢复NameNode 此种方式恢复的数据可能存在小部分数据的丢失。 2)故障模拟 (1)kill -9 NameNode进程 [lytfly@hadoop102 current]$ kill -9 19886 (2)删除NameNode存储的数据(/opt/module/hadoop-3.1.4/data/tmp/dfs/na

异构存储(冷热数据分离)

异构存储主要解决不同的数据,存储在不同类型的硬盘中,达到最佳性能的问题。 异构存储Shell操作 (1)查看当前有哪些存储策略可以用 [lytfly@hadoop102 hadoop-3.1.4]$ hdfs storagepolicies -listPolicies (2)为指定路径(数据存储目录)设置指定的存储策略 hdfs storagepolicies -setStoragePo

Hadoop集群数据均衡之磁盘间数据均衡

生产环境,由于硬盘空间不足,往往需要增加一块硬盘。刚加载的硬盘没有数据时,可以执行磁盘数据均衡命令。(Hadoop3.x新特性) plan后面带的节点的名字必须是已经存在的,并且是需要均衡的节点。 如果节点不存在,会报如下错误: 如果节点只有一个硬盘的话,不会创建均衡计划: (1)生成均衡计划 hdfs diskbalancer -plan hadoop102 (2)执行均衡计划 hd

【前端学习】AntV G6-08 深入图形与图形分组、自定义节点、节点动画(下)

【课程链接】 AntV G6:深入图形与图形分组、自定义节点、节点动画(下)_哔哩哔哩_bilibili 本章十吾老师讲解了一个复杂的自定义节点中,应该怎样去计算和绘制图形,如何给一个图形制作不间断的动画,以及在鼠标事件之后产生动画。(有点难,需要好好理解) <!DOCTYPE html><html><head><meta charset="UTF-8"><title>06