python股票_十分钟学会用Python交易股票
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本文通过讲述 [单股票均线策略] 在 Ricequant 量化平台的实现，熟悉平台并快速入门、创建自己的量化策略代码 。难易度：入门级.从一下几点说起；
1 确定框架：
[单股票均线策略] 的主要策略框架： 5 日均线高于 30 天均线，则全仓买入股票 5 日均线低于 30 天均线，则卖出所持股票
从我们日常交易的角度，一般交易者的行为可以拆分以下两部分：
1 选择标的（初始化）：
在交易之前，我们通常会先选定要交易的股票池或者单个股票
2 交易（每天盯盘）
我们会观察该股票的五日均线和 30 日均线，并进行比较如果该股票的五日均线在 30 天均线以上，则全仓买入股票如果该股票的五日均线在 30 天均线以下，则全仓卖出（空仓）
那么程序中，我们是怎么做的呢？
先看看 Ricequant 平台中对应的代码框架会是怎么样的吧：
def init(context):#程序的初始化，预设股票池、设置参数和变量。 只运行一次def handle(context, bar_dict):#从回测的开始日期至结束日期，根据选择的频率（日、分钟）循环运行
对照策略思路 及 Ricequant 代码框架，你会发现我们可以很轻松地把 两者结合起来
以上框架也是 Ricequant 平台的最基本也最主要的框架，也就是
初始化
循环 - 根据选择的频率（日、分钟）循环运行
2 初始化：
选择标的：本策略的交易股票设定为 300059 ”东方财富“。
def init(context): context.stock = "300059.XSHE" # 存入目标股票 [东方财富 ]
延伸阅读：
1 在 init 中实现程序的初始化，例如存入目标股票池，设置滑点、基准等参数以及设置其它变量。 context 是一个全局的容器，你可以通过它设置任何全局变量并初始化：如 context.stock 将会在后面代码所被调用到。
2 代码中 # 代表注释，作为代码说明，执行时会被跳过而不为程序所运行。
3 如何填写股票代码：你会发现策略代码中 股票代码后带有后缀，那么它们分别代表什么呢？
后缀为
XSHE 代表在深交所上市交易的股票
XSHG 在上交所上市交易的股票
3 获取均价：
我们分别获取该股票 5 日和 30 日的均价
# 用法：变量 = bar_dict[股票代码].mavg(天数, frequency='day')# 获取近五日股票收盘价均价，命名为 fast fast = bar_dict[context.stock].mavg(5, frequency='day')# 同上，获取近二十日的收盘价均价，命名为 slow ： slow = bar_dict[context.stock].mavg(30, frequency='day')4 判断买卖条件：
获得均价数据之后，我们就可以进行一个判断决定是否买卖了：
if fast>slow: # 若快线在慢线之上则用所有现金买入该股票 #买入操作 elif fast
在判断之前，我们还漏了一步，那是什么呢？就是要知道我们有多少现金，那么在程序中是如何获得现金的呢？我们使用以下代码
# 用法：变量 = context.portfolio.cashcash = context.portfolio.cash #取得当前的现金量，命名为 cash
延伸阅读： portfolio 中 包含所有的投资组合的信息，请参考文档 - Portfolio 对象
5 买入 /卖出：
在判定买卖的条件成立之后，我们会对股票进行买入或者卖出的操作：
#用法 order_value(股票代码，买卖金额） 金额为正则为买入，负数则为卖出#将所有现金买入 300059 东方财富order_value(context.stock, cash) #用法： order_target_value(股票代码，目标持仓比例) 比例在 1 与 0 之间#此处将持仓比例调整为 0 ，则等同于全部卖出order_target_percent(context.stock, 0)
6 策略回测
以上，我们用几行代码就把策略的框架完整地搭建起来了，最终的完整代码为：
def init(context): #初始化 context.stock = "300059.XSHE" #存入要交易的股票代码def handle_bar(context, bar_dict): #每日循环运行 #获取 30 日均线 slow = bar_dict[context.stock].mavg(30, frequency='day') #获取 5 日均线 fast = bar_dict[context.stock].mavg(5, frequency='day') cash = context.portfolio.cash #获取持有现金金额 if fast>slow: #判定买入条件 order_value(context.stock, cash) #买入目标股票 elif fast
写完了策略，那么我们接下去做什么呢？ 先对我们的策略进行一次历史回测，看看它的历史表现是如何吧。
在策略编辑页面右上方，选择从 2015 年 1 月 4 日至 2016 年 10 月 4 日，用资金 100 万元进行日回测吧，请点击 运行回测。
python简单易学，使用python研究股票更是得心应手。
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