@刀哥胖胖 感谢解答

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修改了一些内容： 1. 原策略在卖出后将现金均分为所有持仓数量再买入，会导致新买入股票的量严重偏小，修改后将卖出后的现金只买入新纳入股票池的股票； 2. 剔除了ST、涨停、跌停等股票； 3. 增加了止盈止损； # 初始化代码 def initialize(context): # 设置比较基准 set_benchmark('000300.XSHG') # 设置股票交易佣金和印花税 set_order_cost(OrderCost(open_commission=0.00012, close_commission=0.00012, min_commission=5), type='stock') # 开启动态复权（真实价格）模式 set_option('use_real_price', True) run_daily(market_open, time='every_bar') # 设定要交易的股票数量，用全局变量g g.stocksnum = 20 # 设定策略每一次运行的间隔周期 g.period = 10 # 记录策略进行天数 g.days = 0 # 设置过滤条件，筛选出适合的标的 def filter_stock(context): # 当天全市场股票列表 Total_list = get_all_securities(date= context.current_dt).index.tolist() # 获取当前单位时间（当天/当前分钟）的涨跌停价, 是否停牌，当天的开盘价等 current_data = get_current_data() # 剔除st/停牌/退市/涨跌停 deal_list = [stock for stock in Total_list if not ( current_data[stock].paused or current_data[stock].is_st or current_data[stock].last_price == current_data[stock].high_limit or current_data[stock].last_price == current_data[stock].low_limit)] # 全市场股票中市值最小的前stocksnum个的股票，并转为list my_query = query(valuation.code).filter(valuation.code.in_(deal_list)).order_by(valuation.market_cap.asc()).limit( g.stocksnum) # 得到市值最小的前stocksnum个的股票的财务数据，并取[code]列转换为list df = get_fundamentals(my_query) buy_list = list(df['code']) return buy_list # 设置交易策略 def market_open(context): # 判断是否已到策略调整时间 if g.days % g.period == 0: buylist = filter_stock(context) # 判断账户中已持有的股票是否在上述buy_list，如果不在就卖出 count = 0 for stock in context.portfolio.positions: if stock not in buylist: order_target_value(stock, 0) count += 1 print('卖出：', stock) # 获取账户可用资金（同时判断可用资金），并设定买入金额 if count == 0: position_per_stk = context.portfolio.cash/g.stocksnum else: position_per_stk = context.portfolio.cash/count n_buylist = set(buylist).symmetric_difference(set(context.portfolio.positions)) for stock in n_buylist: order_value(stock, position_per_stk) # 非策略调整时间，则用来设置止损止盈 else: for stock in context.portfolio.positions: # 获得股票持仓成本 cost = context.portfolio.positions[stock].avg_cost # 获得股票现价 now_price = context.portfolio.positions[stock].price # 计算收益率 percentage = now_price / cost - 1 print(f'{stock}的收益率为{percentage}') # 如果收益率小于20%，则清仓该只标的 if percentage < = -0.2: order_target_value(stock, 0) print(f'{stock}触发止损') elif percentage >= 0.2: order(stock,-(context.portfolio.positions[stock].closeable_amount/5)) print(f'{stock}触发止盈') g.days += 1

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from jqdata import * def initialize(context): run_daily(period, time='every_bar') g.stocksnum = 7 g.period = 13 def period(context): global g scu = get_all_securities(date=context.current_dt).index.tolist() q = query(valuation.code,valuation.market_cap).filter(valuation.code.in_(scu)) now_1 = list(context.portfolio.positions.keys()) df = get_fundamentals(q) # 过滤ST股票 df = df[~df['code'].apply(is_st_stock)] # 获取当前交易日的行情数据 current_data = get_current_data() # 过滤涨停股票和停牌股票 df = df[(~df['code'].apply(lambda x: current_data[x].last_price >= current_data[x].high_limit)) & (~df['code'].apply(lambda x: current_data[x].paused))] df = df.sort_values(by='market_cap').head(g.stocksnum) buylist = df['code'].tolist() if ( buylist!= now_1): i = 0 for i in range(len(now_1)): if now_1[i] not in buylist: order_target(now_1[i],0)#10支股票，有5支新的 position_per_stk = context.portfolio.cash/g.stocksnum for stock in buylist: order_value(stock, position_per_stk) def is_st_stock(stock): data = get_current_data() return data.get(stock, {}).get('is_st', False)

@QuantSouth 管用- nice

@hippodan1 大哥管用

文中最后的代码有bug，这一行没有正确缩进: ``` scu = get_all_securities(date= context.current_dt).index.tolist() ``` 我直接贴正确的代码： ``` def initialize(context): run_daily(period,time='every_bar') # 设定好要交易的股票数量 g.stocksnum = 7 # 设定交易周期 g.period = 13 # 记录策略进行天数 g.days = 0 def period(context): # 判断策略进行天数是否能被轮动频率整除余1 if g.days % g.period == 0: # 代码：找出市值排名最小的前stocksnum只股票作为要买入的股票 # 获取当天的股票列表 scu = get_all_securities(date= context.current_dt).index.tolist() # 选出在scu内的市值排名最小的前stocksnum只股票 q=query(valuation.code ).filter( valuation.code.in_(scu) ).order_by( valuation.market_cap.asc() ).limit(g.stocksnum) df = get_fundamentals(q) # 选取股票代码并转为list buylist=list(df['code']) # 代码：若已持有的股票的市值已经不够小而不在要买入的股票中，则卖出这些股票。 # 对于每个当下持有的股票进行判断：现在是否已经不在buylist里，如果是则卖出 for stock in context.portfolio.positions: if stock not in buylist: #如果stock不在buylist order_target(stock, 0) #调整stock的持仓为0，即卖出 # 代码：买入要买入的股票，买入金额为可用资金的stocksnum分之一 # 将资金分成g.stocksnum份 position_per_stk = context.portfolio.cash/g.stocksnum # 用position_per_stk大小的g.stocksnum份资金去买buylist中的股票 for stock in buylist: order_value(stock, position_per_stk) # 策略进行天数增加1 g.days = g.days + 1 ```

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遇到第一个台阶了～给自己加油～

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问个问题，因为每天买入的是筛选过的。并且卖是在不在筛选列表中，还有一个时间周期。如果，在上个周期买了股票，然后股票破产。这种情况回测考虑过吗？