编辑 | Cowboy

校对 | 李明

来源 | 牛角财经

目的 | 量化策略 | Python tasdk — GhostTrader模型！(附代码)

本文将分享，量化策略 | Python tasdk — GhostTrader模型！(附代码)文章及策略代码仅用于学习交流，切勿用于任何商业用途。否则将追究一切竟可能的法律责任！

前言

GhostTrader (幽灵交易策略)，其开仓原理非常简单，其核心原理：以最新一笔交易的盈亏作为是否进行下一笔交易。其实，行情的走势大致可以分为趋势和震荡，趋势过后大概率会遭遇震荡；而震荡久了之后大概率会出现趋势行情。

作者认为，原作者的思路很可能就是抓住此特征而编写的。这样写有什么好处？试想，如果目前正是震荡，那么策略很可能会遭遇反复止损，将模型的试错成本降到最低。而采用这种方法，优点是可以大大降低在震荡期间反复的止损次数，当然缺点那就是会遗漏掉某些大行情。没有办法，必须接受策略的“不完美”！

原理大致如下：连亏3比开仓，直到盈利一笔后停止，期间每亏损一次仓位就+1手。策略主要是以前3笔亏损视为震荡，将模型的试错成本降到最低。

而策略并没有用什么高深算法，只采用两条均线来测试。结果却让人惊讶！我想这就是类似这种思路的初衷吧。

01

策略原理

1.开仓：

(1)前一笔多单亏损，MA1>MA2，RSIValue=前一根最高价。开多

(2)前一笔空单亏损，MA1超卖，最低价<=前一根最低价。开空

2.平仓：

(1)最低价<=唐奇安通道下轨，平多。

(2)最高价>=唐奇安通道上轨，平空。

02

策略编写

1.设置参数和变量

我们的回测时间设置为2019-12-01 — 2020-03-02。

code:

"------------------------------------""牛角财经-官方策略案列:GhostTrader""声明：未经允许，代码切勿用于任何商业用途，否则将追究一切尽可能的法律责任！""来源：牛角财经""编辑：cowboy""------------------------------------"from tqsdk import TqApi,TqSim,TqBacktest,TargetPosTask,tafuncfrom datetime import datefrom datetime import timedeltafrom tqsdk.ta import EMA,RSIclass GhostTrader():    "GhostTrader-幽灵交易模型"    def __init__(self,symbol = "SHFE.rb2005"):        self.api = TqApi(TqSim(),backtest =TqBacktest(start_dt=date(2019,12,1),end_dt=date(2020,3,2)),web_gui=True) # 回测账户、区间设置        self.symbol = symbol        self.kline = self.api.get_kline_serial(self.symbol,60*60,200) # k线数据        self.qoute = self.api.get_quote(symbol=self.symbol) # 最新价        self.target_pos = TargetPosTask(self.api, self.symbol) # 目标持仓        self.FastLength = 9      # 短期指数平均线参数        self.SlowLength = 19     # 长期指数平均线参数        self.Length = 9          # RSI参数        self.OverSold = 30       # 超卖        self.OverBought = 70     # 超买        self.AvgValue1 = 0       # 短期指数平均线        self.AvgValue2 = 0       # 长期指数平均线        self.Band_length = 20    # RSI参数        self.ExitHiBand = 0      # 唐奇安通道上轨        self.ExitLoBand = 0      # 唐奇安通道下轨        self.buy_EntryPrice = 0  # 多头进场价格        self.buy_ExitPrice = 0   # 多头出场价格        self.buy_Profit = 0      # 多头利润        self.sell_EntryPrice = 0 # 空头进场价格        self.sell_ExitPrice = 0  # 空头出场价格        self.sell_Profit = 0     # 空头利润        self.Position_flag = 0   # 多空标志

2.模型开平仓的数值计算。

计算出MA1、MA2、RSI、及唐奇安通道。

def set_vars(self):        self.AvgValue1 = EMA(self.kline, self.FastLength)['ema'] #        self.AvgValue2 = EMA(self.kline, self.SlowLength)['ema'] # RSI        self.RSIValue = RSI(self.kline, self.Length)['rsi'] # RSI        "通道上轨：前N个交易日的最高价"        self.ExitHiBand = max(self.kline.high[-self.Band_length - 1:-1])        "通道下轨：前N个交易日的最低价"        self.ExitLoBand = min(self.kline.low[-self.Band_length - 1:-1])

3.信息打印。

def set_info(self):        "开仓指标数据"        print("----------------------")        print("RSIValue:", self.RSIValue.iloc[-2])        print("AvgValue1:", self.AvgValue1.iloc[-2])        print("AvgValue2:", self.AvgValue2.iloc[-2])        print("ExitHiBand:", self.ExitHiBand)        print("ExitLoBand:", self.ExitLoBand)

4.开仓函数

code:

def entry(self):        while self.Position_flag == 0:            self.api.wait_update()            if self.api.is_changing(self.kline.iloc[-1],'datetime'):                self.set_vars()                self.set_info()            if self.api.is_changing(self.qoute,'last_price'):                if self.AvgValue1.iloc[-2] > self.AvgValue2.iloc[-2] and self.RSIValue.iloc[-2] < self.OverBought and self.qoute.last_price > self.kline.high.iloc[-2]:                    self.buy_EntryPrice = max(self.kline.high.iloc[-2],self.kline.open.iloc[-1])                    self.Position_flag = 1                    "开多"                    if self.buy_Profit < 0:                        print("前一笔多单-------------------亏损")                        self.target_pos.set_target_volume(1)                    else:                        print("前一笔多单没有亏损")                elif self.AvgValue1.iloc[-2] < self.AvgValue2.iloc[-2] and self.RSIValue.iloc[-2] > self.OverSold and self.qoute.last_price < self.kline.low.iloc[-2]:                    self.sell_EntryPrice = min(self.kline.low.iloc[-2],self.kline.open.iloc[-1])                    self.Position_flag = -1                    "开空"                    if self.sell_Profit < 0:                        print("前一笔空单-------------------亏损")                        self.target_pos.set_target_volume(-1)                    else:                        print("前一笔空单没有亏损")

5.平仓函数，相对简单点。

03

策略回测

品种：rb2005

周期：1小时

区间：2019-12-01 — 2020-03-02。

回测结果：

04

总结

分享的每一个策略，都有其核心的部分。学习并转化为自己的东西，融入到自己的模型中去！至此，已经将整个策略分享给大家了。

(天勤量化官网)

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