@大炮举起来 一直是这样

@liuzhitao 这个思路也是借鉴别人统计来的

@lightetc 大盘止损后暂停一天，之前的版本我记得有实现过，后来怎么测试效果不太好，就给去了，你说的止损配置下一版本吧，可能是2.0.9。

@哥布林 考虑下个版本 ；-）

@Cath 已加，不过在线无常，见谅哈

@qqxxx999 有毅力，;-)

@向日葵向阳花 希望明天有好转

@Morningstar 能不能添加对应模块。避免卖出股票后，调仓时又重新买入。

我的步骤在我的投资研究里new notebook , 把tradestat.py 代码全贴上，改名tradestat.py 结果还是报错。 raceback (most recent call last): File "kuanke/user_space.py", line 143, in exec_msg return getattr(self, func)(*msg['args'], **msg['kwargs']) File "kuanke/user_space.py", line 295, in initialize self.func_initialize(self.user_context) File "user_code.py", line 85, in initialize g.trade_stat = tradestat.trade_stat() AttributeError: 'module' object has no attribute 'trade_stat' ========全局变量======== { 'g': PersistentState({'tested_fields': set([])})} ========局部变量======== File "kuanke/user_space.py", line 143, in exec_msg return getattr(self, func)(*msg['args'], **msg['kwargs']) { 'context': , 'self': } ------------ File "kuanke/user_space.py", line 295, in initialize self.func_initialize(self.user_context) { 'context': UserContext({'current_dt': datetime.datetime(2015, 10, 23, 9, 0), 'portfolio': Portfolio({'available_cash': 50000.0, 'subportfolios': [SubPortfolio({'available_cash': 50000.0, 'total_value': 50000.0, 'transferable_cash': 50000.0, 'type': 'stock', 'locked_cash': 0.0, 'inout_cash': 50000.0, 'interest': 0, 'short_positions': {}, 'positions_value': 0, 'margin': 0, 'long_positions': {}})], '_unsell_positions': {}, 'transferable_cash': 50000.0, 'portfolio_value': 50000.0, 'locked_cash': 0.0, 'starting_cash': 50000.0, 'inout_cash': 50000.0, 'short_positions': {}, 'positions_value': 0, 'margin': 0, 'long_positions': {}}), 'previous_date': datetime.date(2015, 10, 22), 'run_params': RunParams({'end_date': datetime.date(2016, 11, 2), 'frequency': u'minute', 'type': 'full_backtest', 'start_date': datetime.date(2015, 10, 23), 'extra_gloabl_vars': {}}), 'universe': []})} ------------ 2015-10-23 09:00:00 - INFO - ==> initialize @ 2015-10-23 09:00:00 2015-10-23 09:00:00 - ERROR - Traceback (most recent call last): File "kuanke/user_space.py", line 143, in exec_msg return getattr(self, func)(*msg['args'], **msg['kwargs']) File "kuanke/user_space.py", line 295, in initialize self.func_initialize(self.user_context) File "user_code.py", line 85, in initialize g.trade_stat = tradestat.trade_stat() AttributeError: 'module' object has no attribute 'trade_stat' ========全局变量======== { 'g': PersistentState({'tested_fields': set([])})} ========局部变量======== File "kuanke/user_space.py", line 143, in exec_msg return getattr(self, func)(*msg['args'], **msg['kwargs']) { 'context': , 'self': } ------------ File "kuanke/user_space.py", line 295, in initialize self.func_initialize(self.user_context) { 'context': UserContext({'current_dt': datetime.datetime(2015, 10, 23, 9, 0), 'portfolio': Portfolio({'available_cash': 50000.0, 'subportfolios': [SubPortfolio({'available_cash': 50000.0, 'total_value': 50000.0, 'transferable_cash': 50000.0, 'type': 'stock', 'locked_cash': 0.0, 'inout_cash': 50000.0, 'interest': 0, 'short_positions': {}, 'positions_value': 0, 'margin': 0, 'long_positions': {}})], '_unsell_positions': {}, 'transferable_cash': 50000.0, 'portfolio_value': 50000.0, 'locked_cash': 0.0, 'starting_cash': 50000.0, 'inout_cash': 50000.0, 'short_positions': {}, 'positions_value': 0, 'margin': 0, 'long_positions': {}}), 'previous_date': datetime.date(2015, 10, 22), 'run_params': RunParams({'end_date': datetime.date(2016, 11, 2), 'frequency': u'minute', 'type': 'full_backtest', 'start_date': datetime.date(2015, 10, 23), 'extra_gloabl_vars': {}}), 'universe': []})} ------------

对不起，真不是灌水。见谅。请指教

想加个最大买入金额的限制（比较接近实盘，翻倍后止盈一部分，用利润继续比较保险），否则运行很多年后资金量变大还全仓买股，很多其实不能成交，新手还不会写，望各位大神帮忙，谢谢~

@枫树 投资研究->（右上角）新建V, 下拉后选“文本文件”，然后将tradestat.py的内容粘贴到这个文本文件里面。 文件->重命名，命名为“tradestat.py”即可。

@Morningstar 想请教下，策略中评分功能，大概是什么原理？我看到你的计算时根据最近130日high，low以及15日均价计算，不是很明白其中的原理。能大概讲解下吗？

##关于三黑鸦止损的逻辑 ### Morningstar原版的相关程序： ``` def before_trading_start(context): # 盘前就判断三黑鸦状态，因为判断的数据为前4日 g.is_last_day_3_black_crows = is_3_black_crows(g.index_4_stop_loss_by_3_black_crows) def is_3_black_crows(stock): h = attribute_history(stock, 4, '1d', ('close','open'), skip_paused=True, df=False) h_close = list(h['close']) h_open = list(h['open']) if len(h_close) < 4 or len(h_open) < 4: return False # 一阳三阴 if h_close[-4] > h_open[-4] \ and (h_close[-1] < h_open[-1] and h_close[-2]< h_open[-2] and h_close[-3] < h_open[-3]): return True return False def initialize(context): # 配置策略参数 set_param() # 缓存三黑鸦判断状态 g.is_last_day_3_black_crows = False if g.is_market_stop_loss_by_3_black_crows: g.cur_drop_minute_count = 0 def set_param(): # 配置三黑鸦判定指数，默认为上证指数，可修改为其他指数 g.index_4_stop_loss_by_3_black_crows = '000001.XSHG' # 配置是否开启大盘三黑鸦止损 g.is_market_stop_loss_by_3_black_crows = True if g.is_market_stop_loss_by_3_black_crows: g.dst_drop_minute_count = 60 def after_trading_end(context): # 重置每日交易参数 reset_day_param() # 重置当日参数，仅针对需要当日需要重置的参数 def reset_day_param(): # 重置三黑鸦状态 g.is_last_day_3_black_crows = False if g.is_market_stop_loss_by_3_black_crows: g.cur_drop_minute_count = 0 # 按分钟回测 def handle_data(context, data): if g.is_market_stop_loss_by_3_black_crows: if market_stop_loss_by_3_black_crows(context, \ g.index_4_stop_loss_by_3_black_crows, g.dst_drop_minute_count): return def market_stop_loss_by_3_black_crows(context, index, n): # 前日三黑鸦，累计当日大盘指数涨幅<0的分钟计数 # 如果分钟计数超过值n，则开始进行三黑鸦止损 # 避免无效三黑鸦乱止损 if g.is_last_day_3_black_crows: if get_growth_rate(index, 1) < 0: g.cur_drop_minute_count += 1 if g.cur_drop_minute_count >= n: if g.cur_drop_minute_count == n: log.info("==> 当日%s增幅 < 0 已超过%d分钟，执行三黑鸦止损" % \ (get_security_info(index).display_name, n)) clear_position(context) g.day_count = 0 return True return False ```

###逻辑问题一： 1. 原版 ``` def before_trading_start(context): # 盘前就判断三黑鸦状态，因为判断的数据为前4日 g.is_last_day_3_black_crows = is_3_black_crows(g.index_4_stop_loss_by_3_black_crows) ``` 2. 改进，若没有打开三黑鸦止损开关，就没有必要在开盘前去判断一下前4日是否构成了三黑鸦 ``` def before_trading_start(context): # 盘前就判断三黑鸦状态，因为判断的数据为前4日 if g.is_market_stop_loss_by_3_black_crows: g.is_last_day_3_black_crows = is_3_black_crows(g.index_4_stop_loss_by_3_black_crows) ```

###逻辑问题二： 1. 原版 ``` def market_stop_loss_by_3_black_crows(context, index, n): # 前日三黑鸦，累计当日大盘指数涨幅<0的分钟计数 # 如果分钟计数超过值n，则开始进行三黑鸦止损 # 避免无效三黑鸦乱止损 if g.is_last_day_3_black_crows: if get_growth_rate(index, 1) < 0: g.cur_drop_minute_count += 1 if g.cur_drop_minute_count >= n: if g.cur_drop_minute_count == n: log.info("==> 当日%s增幅 < 0 已超过%d分钟，执行三黑鸦止损" % \ (get_security_info(index).display_name, n)) clear_position(context) g.day_count = 0 return True return False ``` 2. 改进 当计数==n时，清仓，g.day_count归0 当计数>n时，直接返回True（避免清仓、归0这两条语句被反复执行) ``` def market_stop_loss_by_3_black_crows(context, index, n): if g.is_last_day_3_black_crows: if get_growth_rate(index, 1) < 0: g.cur_drop_minute_count += 1 if g.cur_drop_minute_count >= n: if g.cur_drop_minute_count == n: log.info("==> 当日%s增幅 < 0 已超过%d分钟，执行三黑鸦止损" % \ (get_security_info(index).display_name, n)) clear_position(context) g.day_count = 0 return True return False ``` 其实改进方案也不完美，因为计数达到n之后，完全没有必要再判断`get_growth_rate(index, 1) < 0`以增加计数。可用设一个标志，例如：g.stopped_loss_by_3_black_crows. 那就可用改为: 3. 改进2 ``` def market_stop_loss_by_3_black_crows(context, index, n): if g.is_last_day_3_black_crows: if g.cur_drop_minute_count < n: if get_growth_rate(index, 1) < 0: g.cur_drop_minute_count += 1 else: # g.cur_drop_minute_count >= n: if not g.stopped_loss_by_3_black_crows: log.info("==> 当日%s增幅 < 0 已超过%d分钟，执行三黑鸦止损" % \ (get_security_info(index).display_name, n)) clear_position(context) g.stopped_loss_by_3_black_crows = True g.day_count = 0 return True return False ``` 然后在reset_day_param中，令: g.stopped_loss_by_3_black_crows = False

上面的2.改进应该为： ``` def market_stop_loss_by_3_black_crows(context, index, n): if g.is_last_day_3_black_crows: if get_growth_rate(index, 1) < 0: g.cur_drop_minute_count += 1 if g.cur_drop_minute_count >= n: if g.cur_drop_minute_count == n: log.info("==> 当日%s增幅 < 0 已超过%d分钟，执行三黑鸦止损" % \ (get_security_info(index).display_name, n)) clear_position(context) g.day_count = 0 return True return False ```

说的有些乱，直接上代码吧: ``` def before_trading_start(context): ...... # 盘前就判断三黑鸦状态，因为判断的数据为前4日 if g.is_market_stop_loss_by_3_black_crows: g.is_last_day_3_black_crows = is_3_black_crows(g.index_4_stop_loss_by_3_black_crows) if g.is_last_day_3_black_crows: log.info("==> 前4日已经构成三黑鸦形态") ...... def initialize(context): ...... # 缓存三黑鸦判断状态 g.stopped_loss_by_3_black_crows = False g.is_last_day_3_black_crows = False if g.is_market_stop_loss_by_3_black_crows: g.cur_drop_minute_count = 0 ...... def reset_day_param(): ...... # 重置三黑鸦状态 g.stopped_loss_by_3_black_crows = False g.is_last_day_3_black_crows = False if g.is_market_stop_loss_by_3_black_crows: g.cur_drop_minute_count = 0 ...... def market_stop_loss_by_3_black_crows(context, index, n): # 前日三黑鸦，累计当日大盘指数涨幅<0的分钟计数 # 如果分钟计数超过值n，则开始进行三黑鸦止损 # 避免无效三黑鸦乱止损 if g.is_last_day_3_black_crows: if g.cur_drop_minute_count < n: if get_growth_rate(index, 1) < 0: g.cur_drop_minute_count += 1 else: # g.cur_drop_minute_count >= n: if not g.stopped_loss_by_3_black_crows # 若未执行过清仓，则清仓 log.info("==> 当日%s增幅 < 0 已超过%d分钟，执行三黑鸦止损" %(get_security_info(index).display_name, n)) clear_position(context) g.stopped_loss_by_3_black_crows = True g.day_count = 0 return True return False ```

类似地，28指数止损，也可做如下修改： ``` def initialize(context): if g.is_market_stop_loss_by_28_index: g.stopped_loss_by_28_index = False g.minute_count_28index_drop = 0 def reset_day_param(): if g.is_market_stop_loss_by_28_index: g.stopped_loss_by_28_index = False g.minute_count_28index_drop = 0 def market_stop_loss_by_28_index(context, count): if g.minute_count_28index_drop < count: gr_index2 = get_growth_rate(g.index2) gr_index8 = get_growth_rate(g.index8) if gr_index2 <= g.index_growth_rate and gr_index8 <= g.index_growth_rate: if (g.minute_count_28index_drop == 0): log.info("当前二八指数的20日涨幅同时低于[%.2f%%], %s指数: [%.2f%%], %s指数: [%.2f%%]" \ %(g.index_growth_rate*100, get_security_info(g.index2).display_name, gr_index2*100, get_security_info(g.index8).display_name, gr_index8*100)) g.minute_count_28index_drop += 1 else: # ==count if not g.stopped_loss_by_28_index: log.info("==> 当日%s指数和%s指数的20日增幅低于[%.2f%%]已超过%d分钟，执行28指数止损" \ %(get_security_info(g.index2).display_name, get_security_info(g.index8).display_name, g.index_growth_rate*100, count)) clear_position(context) g.stopped_loss_by_28_index = True g.day_count = 0 return True return False ```