海龟交易策略（附Python源码）

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几乎所有的宽客(Quant)都听说过海龟交易策略，该策略以海龟交易法则为核心。海龟交易法则，起源于八十年代的美国，是一套简单有效的交易法则。这个法则以及使用这个法则的人的故事被写成了一本书——《海龟交易法则》。这是一本入门量化投资的经典书籍，每谈及此，当时我看这本书的欣喜和激动又映入了脑海。

海龟交易的具体规则是：

• 当今天的收盘价，大于过去20个交易日中的最高价时，以收盘价买入；
• 买入后，当收盘价小于过去10个交易日中的最低价时，以收盘价卖出。
  

这篇文章我们只介绍如何快速编写海龟交易策略（代码如下），暂不涉及头寸管理和风险控制。

废话少说，代码如下：

1. instruments = ['000001.SZA']
   
2. start_date = '2012-07-17'   
   
3. end_date = '2016-11-29'

复制代码

1. def initialize(context):
   
2.    
   
3.     context.set_commission(PerDollar(0.0015)) # 手续费设置
   
4.    
   
5.    
   
6. def handle_data(context, data):
   
7.    
   
8.     if context.trading_day_index < 20: # 在20个交易日以后才开始真正运行
   
9.         return
   
10.       
    
11.     sid = context.symbol(instruments[0])
    
12.     price = data.current(sid, 'price') # 当前价格
    
13.     high_point = data.history(sid, 'price', 20, '1d').max() # 20日高点
    
14.     low_point = data.history(sid, 'price', 10, '1d').min() # 10日低点   
    
15.         
    
16.     # 持仓
    
17.     cur_position = context.portfolio.positions[sid].amount  
    
18.                
    
19.     # 交易逻辑
    
20.     if price >= high_point  and cur_position == 0 and data.can_trade(sid):  
    
21.         context.order_target_percent(sid, 1)
    
22.    
    
23.     elif price <= low_point  and cur_position > 0 and data.can_trade(sid):
    
24.         context.order_target_percent(sid, 0)

复制代码

1. m=M.backtest.v4(
   
2.     instruments=instruments,
   
3.     start_date=start_date,
   
4.     end_date=end_date,
   
5.     initialize=initialize,
   
6.     handle_data=handle_data,
   
7.     order_price_field_buy='open',
   
8.     order_price_field_sell='open',
   
9.     capital_base=float("1.0e6"),
   
10.     benchmark='000300.INDX',
    
11. )

复制代码

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请问楼主，策略怎么运行啊？

哦 明白了 看链接的地方是要在BigQuant平台上运行

谢谢分享