myquant量化怎样做日内回转交易？

如果我们想在myquant量化平台上做日内回转交易，那我们首先要掌握一组代码：

# coding=utf-8
from __future__ import print_function, absolute_import, unicode_literals
try:import talib
except:print('请安装TA-Lib库')
from gm.api import *
'''
本策略首先买入SHSE.600000股票10000股
随后根据60s的数据来计算MACD(12,26,9)线,并在MACD>0的时候买入100股,MACD<0的时候卖出100股
但每日操作的股票数不超过原有仓位,并于收盘前把仓位调整至开盘前的仓位
回测数据为:SHSE.600000的60s数据
回测时间为:2017-09-01 08:00:00到2017-10-01 16:00:00
'''
def init(context):# 设置标的股票context.symbol = 'SHSE.600000'# 用于判定第一个仓位是否成功开仓context.first = 0# 订阅浦发银行, bar频率为1minsubscribe(symbols=context.symbol, frequency='60s', count=35)# 日内回转每次交易100股context.trade_n = 100# 获取昨今天的时间context.day = [0, 0]# 用于判断是否触发了回转逻辑的计时context.ending = 0
def on_bar(context, bars):bar = bars[0]if context.first == 0:# 最开始配置仓位# 需要保持的总仓位context.total = 10000# 购买10000股浦发银行股票order_volume(symbol=context.symbol, volume=context.total, side=PositionSide_Long,order_type=OrderType_Market, position_effect=PositionEffect_Open)print(context.symbol, '以市价单开多仓10000股')context.first = 1.day = bar.bob.strftime('%Y-%m-%d')context.day[-1] = day[-2:]# 每天的仓位操作context.turnaround = [0, 0]return# 更新最新的日期day = bar.bob.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')context.day[0] = bar.bob.day# 若为新的一天,获取可用于回转的昨仓if context.day[0] != context.day[-1]:context.ending = 0context.turnaround = [0, 0]if context.ending == 1:return# 若有可用的昨仓则操作if context.total >= 0:# 获取时间序列数据symbol = bar['symbol']recent_data = context.data(symbol=symbol, frequency='60s', count=35, fields='close')# 计算MACD线macd = talib.MACD(recent_data['close'].values)[0][-1]# 根据MACD>0则开仓,小于0则平仓if macd > 0:# 多空单向操作都不能超过昨仓位,否则最后无法调回原仓位if context.turnaround[0] + context.trade_n < context.total:# 计算累计仓位context.turnaround[0] += context.trade_norder_volume(symbol=context.symbol, volume=context.trade_n, side=PositionSide_Long,order_type=OrderType_Market, position_effect=PositionEffect_Open)print(symbol, '市价单开多仓', context.trade_n, '股')elif macd < 0:if context.turnaround[1] + context.trade_n < context.total:context.turnaround[1] += context.trade_norder_volume(symbol=context.symbol, volume=context.trade_n, side=PositionSide_Short,order_type=OrderType_Market, position_effect=PositionEffect_Close)print(symbol, '市价单平多仓', context.trade_n, '股')# 临近收盘时若仓位数不等于昨仓则回转所有仓位if day[11:16] == '14:55' or day[11:16] == '14:57':position = context.account().position(symbol=context.symbol, side=PositionSide_Long)if position['volume'] != context.total:order_target_volume(symbol=context.symbol, volume=context.total, order_type=OrderType_Market,position_side=PositionSide_Long)print('市价单回转仓位操作...')context.ending = 1# 更新过去的日期数据context.day[-1] = context.day[0]
if __name__ == '__main__':'''strategy_id策略ID,由系统生成filename文件名,请与本文件名保持一致mode实时模式:MODE_LIVE回测模式:MODE_BACKTESTtoken绑定计算机的ID,可在系统设置-密钥管理中生成backtest_start_time回测开始时间backtest_end_time回测结束时间backtest_adjust股票复权方式不复权:ADJUST_NONE前复权:ADJUST_PREV后复权:ADJUST_POSTbacktest_initial_cash回测初始资金backtest_commission_ratio回测佣金比例backtest_slippage_ratio回测滑点比例'''

如果我们对于量化交易有更多的需求，应该怎么办呢？其实可以考虑一下量化接口api，因为是接口所以灵活性强，而且对接券商软件安全性高，而且基本功能也齐全：

	名称	功能
基本函数	Init	API 初始化
	Deinit	API 反初始化
	Logon	登录交易账户
	Logoff	登出交易账户
	QueryData	查询各类交易数据
	QueryHistoryData	查询各类历史数据
	SendOrder	委托下单
	CancelOrder	委托撤单
	GetQuote	获取五档报价
	Repay	融资融券账户直接还款
	GetExpireDate	查询 API 授权到期日期

单账户批量函数	QueryDatas	单账户批量查询各类交易数据
	SendOrders	单账户批量下单
	CancelOrders	单账户批量撤单
	GetQuotes	单账户批量获取五档报价

多账户批量函数	QueryMultiAccountsDatas	多账户批量查询各类交易数据
	SendMultiAccountsOrders	多账户批量下单
	CancelMultiAccountsOrders	多账户批量撤单
	GetMultiAccountsQuotes	多账户批量获取五档报价

关于交易接口api的问题，可以看看https://gitee.com/l2gogogo，或者会有更多新的认识。

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