Анализ стратегии Донецкого коридора в исследовательской среде

from fmz import *
task = VCtx('''backtest
start: 2019-08-01 09:00:00
end: 2019-10-10 15:00:00
period: 5m
exchanges: [{"eid":"Futures_CTP","currency":"FUTURES"}]
''')
# 创建回测环境
# 以上红色部分内容的关于回测信息的范例格式，可以在发明者量化平台的策略编写页面中点击“保存回测设置”获取

# 首先，我们需要获取持仓信息，我们定义一个mp()函数用来干这件事

def mp():
    positions = exchange.GetPosition() # 获取持仓数组
    if len(positions) == 0: # 如果持仓数组的长度是0
        return 0 # 证明是空仓，返回0
    for i in range(len(positions)): # 遍历持仓数组
        if (positions[i]['Type'] == PD_LONG) or (positions[i]['Type'] == PD_LONG_YD):
            return 1 # 如果有多单，返回1
        elif (positions[i]['Type'] == PD_SHORT) or (positions[i]['Type'] == PD_SHORT_YD):
            return -1 # 如果有空单，返回-1
        
    print(positions)
    
mp() # 接下来，我们执行一下这个获取持仓信息函数，可以看到，结果为0，也就是目前为空仓状态

0

# 我们以当前螺纹钢主力合约为例子，开始测试这个策略

exchange.SetContractType("rb888") # 设置品种代码，主力合约为合约代码后加数字888

{'CombinationType': 0,
 'CreateDate': 0,
 'DeliveryMonth': 9,
 'DeliveryYear': 0,
 'EndDelivDate': 0,
 'ExchangeID': 'SHFE',
 'ExchangeInstID': 'rb888',
 'ExpireDate': 0,
 'InstLifePhase': 49,
 'InstrumentID': 'rb888',
 'InstrumentName': 'rb连续',
 'IsTrading': 1,
 'LongMarginRatio': 0.06,
 'MaxLimitOrderVolume': 500,
 'MaxMarginSideAlgorithm': 49,
 'MaxMarketOrderVolume': 30,
 'MinLimitOrderVolume': 1,
 'MinMarketOrderVolume': 1,
 'OpenDate': 0,
 'OptionsType': 48,
 'PositionDateType': 49,
 'PositionType': 50,
 'PriceTick': 1,
 'ProductClass': 49,
 'ProductID': 'rb',
 'ShortMarginRatio': 0.06,
 'StartDelivDate': 0,
 'StrikePrice': 0,
 'UnderlyingInstrID': 'rb',
 'UnderlyingMultiple': 1,
 'VolumeMultiple': 10}

接下来我们获取k线数组，因为根据策略逻辑，我们需要行情运行了一段时间，再进行逻辑判断，这样有便于我们的策略逻辑更好的适应行情，这里我们就暂且把50根K线作为起始要求吧。发明者量化的K线信息是以数组的形式储存的，数组里包含最高价，最低价，开盘价，收盘价和成交量等等信息，关于这部分的内容请查看发明者量化的官方API文档：https://www.fmz.com/api

# 接下来我们定义一个变量，让它来存储K线数组

records = exchange.GetRecords() # 获取K线数组

# 按照策略逻辑描述，我们用收盘价来作为开仓的价格，所以我们需要计算最新K线的收盘价

close = records[len(records) - 1].Close # 获取最新K线收盘价
close

3846.0

然后，我们需要以收盘价为标准计算50根k线中最高价的最大值和最低价的最小值

upper = TA.Highest(records, 50, 'High') # 获取50周期最高价的最大值
upper

3903.0

lower = TA.Lowest(records, 50, 'Low') # 获取50周期最低价的最小值
lower

3856.0

接着，我们需要计算这条通道的上轨和下轨的均值

middle = (upper + lower) / 2 # 计算上轨和下轨的均值
middle

3879.5

以上，关于此策略需要计算的部分我们已经全部完成，接下来，我们就要开始逻辑判断开仓条件，以及根据逻辑判断的结果进行实际的开仓操作。这里需要注意的是，我们需要用到发明者量化平台的国内商品期货模版，由于当下是研究环境，无法支持这个模版，我们暂且写出来，但是运行会报错，在发明者量化平台的策略编写页面进行实际编码时，导入此模版没有任何问题，模版地址为：https://www.fmz.com/strategy/24288 各位在发明者量化策略编写页面进行编码时，需要把此模版先复制到自己的策略库，然后在回测时勾选上，这里请各位读者注意

obj = ext.NewPositionManager() # 使用发明者量化交易类库，这里运行时会报错，不用理会，当下是研究环境，
                               # 实际编码过程中不会出现此问题，以下同此，不再注释。

接下来是策略的判断逻辑，并且根据逻辑进行开仓与平仓操作

if positions > 0 and close < middle: # 如果持多单，并且收盘价跌破中轨
            obj.CoverAll() # 平掉所有仓位
        if positions < 0 and close > middle: # 如果持空单，并且收盘价升破中轨
            obj.CoverAll() # 平掉所有仓位
        if positions == 0: # 如果是空仓
            if close > upper: # 如果收盘价升破上轨
                obj.OpenLong("rb888", 1) # 买开
            elif close < lower: # 如果收盘价跌破下轨
                obj.OpenShort("rb888", 1) # 卖开

# 完整的策略代码：

def mp():
    positions = exchange.GetPosition() # 获取持仓数组
    if len(positions) == 0: # 如果持仓数组的长度是0
        return 0 # 证明是空仓，返回0
    for i in range(len(positions)): # 遍历持仓数组
        if (positions[i]['Type'] == PD_LONG) or (positions[i]['Type'] == PD_LONG_YD):
            return 1 # 如果有多单，返回1
        elif (positions[i]['Type'] == PD_SHORT) or (positions[i]['Type'] == PD_SHORT_YD):
            return -1 # 如果有空单，返回-1

def main(): # 主函数
    exchange.SetContractType("rb888") # 设置品种代码，主力合约为合约代码后加数字888
    while True: # 进入循环
        records = exchange.GetRecords() # 获取K线数组
        if len(records) < 50: continue # 如果K线少于50根，就跳过本次循环
        close = records[len(records) - 1].Close # 获取最新K线收盘价
        positions = mp() # 获取持仓信息函数
        upper = TA.Highest(records, 50, 'High') # 获取50周期最高价的最大值
        lower = TA.Lowest(records, 50, 'Low') # 获取50周期最低价的最小值
        middle = (upper + lower) / 2 # 计算上轨和下轨的均值
        obj = ext.NewPositionManager() # 使用交易类库
        if positions > 0 and close < middle: # 如果持多单，并且收盘价跌破中轨
            obj.CoverAll() # 平掉所有仓位
        if positions < 0 and close > middle: # 如果持空单，并且收盘价升破中轨
            obj.CoverAll() # 平掉所有仓位
        if positions == 0: # 如果是空仓
            if close > upper: # 如果收盘价升破上轨
                obj.OpenLong("rb888", 1) # 买开
            elif close < lower: # 如果收盘价跌破下轨
                obj.OpenShort("rb888", 1) # 卖开