SMA均线策略

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修改后的案例程序增加了绘图输出和回报率、夏普比率、最大回撤率等指标的计算。此外，因为绘图数据源自getSMA类函数：

plt.getInstrumentSubplot('orcl').addDataSeries("sma",myStrategy.getSMA())

所以，类定义增加了一个getSMA类函数：

def getSMA(self):

     return self.__sma   

其他部分未做大的修改。

再看看下面的类定义事件（on）定义事件（on）函数：

def onEnterOk(self, position):进入交易

def onExitOk(self, position):退出交易

以上事件（on）函数对应买卖交易流水清单，最终资产价值（Portfolio）的变化过程就更加清楚了。

（1）在2000年年初，有1000美元本金。

（2）2月底，略有亏损，资产总值大约是980美元。

（3）最高峰是4月下旬，资产总值大约1120美元。

（4）随后就是起起伏伏，到了10月，资产总值还处于盈利状态，大约为1030美元。

（5）12月略有亏损，最终资产总值为974.53美元，亏损2.55%。

有关程序源码请参看脚本文件\zwpython\zw_k10\k404_tur04ed.py。

A股版SMA均线策略

修改部分在主流程开头，增加了一个数据格式转换部分，并且增加了一个cname变量，便于修改股票代码名称：

#--------数据格式转换，常用国内A股数据，转换为Yahoo财经格式

cod="002739";#万达院线

cname='wanda';

fss="dat\\"+cod+".csv";

df=pd.read_csv(fss,encoding='gbk');

#df2=zwBox.zw_df2yhaoo(df);

df2=zwBox.df2yhaoo(df);

cfn="dat\\"+cod+"_yh.csv";print(fss);

df2.to_csv(cfn,encoding='utf-8')

读者可以自行修改以上的股票代码变量“cod”和名称变量“cname”，并套用自己熟悉的股票数据。使用前要记得把指定的股票交易数据复制到下面的数据目录中：

x:\zwPython\zw_k10\dat\

程序源码请参见脚本文件\zwpython\zw_k10\k405_tur04zw.py。

本文节选自《零起点Python大数据与量化交易》

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关键词：夏普比率 position return 最高峰 程序