自己做量化交易软件(45)小白量化实战18–直接使用通达信自编指标公式进行分析绘图和回测
小白量化一代提供了Python公式算法模式来写量化程序。
小白量化二代提供了仿通达信公式的模式来写量化程序。
小白量化三代除了仿通达信公式的模式来写量化程序外（见前几篇博客），还支持股票指标直接运算模式。这篇介绍直接使用通达信公式进行回测。
运行公式需要使用小白通达信公式库HP_tdxgs。
import HP_tdxgs as hgs #小白通达信公式库
tgs1=hgs.Tdxgs() #创建公式类对象
tgs1.loaddf(df) #加载行情表
mydf=tgs1.rungs(gs) #运行公式文本
tgs1.brawline(ax1) #简单绘制公式指标
其中df是行情库，gs是通达信公式文本。返回包含公式变量的行情库mydf。
tgs1.bl属性是公式中的所有变量名
tgs1.bl2属性是公式中的所有要输出变量名
tgs1.brawline(ax1) #简单绘制公式指标
tgs1.drw属性可以用来自己设计复杂的指标绘图。
tgs1.df属性是运行公式后的mydf表。
下面看KDJ,MACD公式运算的演示程序。
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import HP_tdx as htdx#小白通达信行情库
from HP_formula import * #小白股票指标公式函数库
import HP_tdxgs as hgs #小白通达信公式库plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号tdxapi=htdx.TdxInit(ip='180.153.18.171')
df=hgs.get_security_bars()#KDJ指标
gs='''
N:=9;
M1:=3;
M2:=3;
RSV:=(CLOSE-LLV(LOW,N))/(HHV(HIGH,N)-LLV(LOW,N))*100;
K:SMA(RSV,M1,1), CIRCLEDOT,COLORFF0000,LINETHICK2;
D:SMA(K,M2,1), LINETHICK3 , COLOR00FF00 ;
J:3*K-2*D, LINETHICK2, COLOR0000FF;
'''#MACD指标
gs2='''
SHORT:=12;
LONG:=26;
MID:=9;
DIF:EMA(CLOSE,SHORT)-EMA(CLOSE,LONG);
DEA:EMA(DIF,MID);
MACD2:(DIF-DEA)*2,COLORSTICK;
'''#LHXJ 猎狐先觉
gs3='''
VAR1=(CLOSE*2+HIGH+LOW)/4;
VAR2=EMA(VAR1,13)-EMA(VAR1,34);
VAR3=EMA(VAR2,5);
zlqp:(-2)*(VAR2-VAR3)*3.8;
zlkp:2*(VAR2-VAR3)*3.8;
'''#绘制图形
plt.figure(1,figsize=(10,6), dpi=100)
#绘制主图指标
ax1=plt.subplot(311)
#绘制副图指标
ax2=plt.subplot(312)
#绘制副图指标
ax3=plt.subplot(313)tgs1=hgs.Tdxgs()
tgs1.loaddf(df)
mydf=tgs1.rungs(gs)
print('KDJ指标：\n',gs)
print('公式变量：',tgs1.bl)
print('输出变量：',tgs1.bl2)
tgs1.brawline(ax1)#print(gs2)
tgs2=hgs.Tdxgs()
tgs2.loaddf(df)
mydf=tgs2.rungs(gs2)
tgs2.brawline(ax2)#print(gs2)
tgs3=hgs.Tdxgs()
tgs3.loaddf(df)
mydf=tgs3.rungs(gs3)
tgs3.brawline(ax3)
plt.show()
程序运行结果。
下面看看如何利用KDJ指标进行回测。
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
## 小白量化事件回测程序--A股回测
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# https://item.jd.com/61567375505.html
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#最后修改日期:2021年09月23日
"""
import pandas as pd
import numpy as np
import datetime as dt
import time
import matplotlib.pyplot as pltimport HP_tdx as htdx#小白通达信行情库
from HP_formula import * #小白股票指标公式函数库
import HP_tdxgs as hgs #小白通达信公式库
import HP_quant as hqu #小白量化事件回测plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号code='600030'tdxapi=htdx.TdxInit(ip='180.153.18.171')
df=hgs.get_security_bars(code=code,nCount=800)#KDJ指标
gs='''
N:=22;
M1:=11;
M2:=22;
RSV:=(CLOSE-LLV(LOW,N))/(HHV(HIGH,N)-LLV(LOW,N))*100;
K:SMA(RSV,M1,1), CIRCLEDOT,COLORFF0000,LINETHICK2;
D:SMA(K,M2,1), LINETHICK3 , COLOR00FF00 ;
J:3*K-2*D, LINETHICK2, COLOR0000FF;
B:CROSS(K,D);
S:=CROSS(D,K);
'''tgs1=hgs.Tdxgs()
tgs1.loaddf(df)
mydf=tgs1.rungs(gs)G=hqu.GlobalVars() #用户全局变量
context = hqu.Context() #创建回测句柄
data = hqu.Data() #创建交易数据data.code=code #回测品种
data.price=0.0 #成本价def initialize(context,df):print('回测初始化')context.f1=0.001 #买入佣金context.f2=0.001 #卖出佣金context.f3=0.001 #买入印花税context.f4=0.00 #卖出印花税context.f5=0.00005 #交易费（香港）context.f6=0.000027 #交易征费（香港）context.f7=0.00002 #交收费（香港）context.lot=100 #每手股数# 定义一个全局变量, 保存要操作的证券 context.stocks = [] #股票池context.cash=1000000.00 #初始现金context.cash2=context.cash #初始现金context.i=0 #i是起始位置context.start=0 #i是起始位置context.end=1500 #i是结束位置df['mode']=0 #买卖状态df['yl']=0 #盈利df['jz']=context.cash #净值context.mydf=df #df数据context.yingli=5.0 #基准盈利context.kuisun=-10.0 #基准亏损context.volume=0.00 #持仓量context.mode=0 #买单状态0:空仓,1:多单,2:空单context.end=len(context.mydf) #结束位置context.start=0 #i是起始位置context.dc=0.5 #点差context.price=0.0 #成本价context.s1=0 #买多次数context.s2=0 #买空次数context.s3=0 #平仓次数context.s4=0 #止损次数#买
def buy(context, data,volume=0.1):cash=context.cashlot=int(cash/(data.close*(1+context.f1+context.f3))/context.lot)context.volume=lotcontext.cash=cash-lot*context.lot*data.close*(1+context.f1+context.f3+context.f5+context.f6+context.f7)data.price=data.close*(1+context.f1+context.f3)context.mode=1context.price=data.pricecontext.s1=context.s1+1print('买入',lot,data.price)#卖
def sell(context, data,volume=0.1):cash=data.close*(1-context.f2-context.f4)*context.lot*context.volumecontext.cash=context.cash+cashdata.price=data.close*(1-context.f2-context.f4)lot=context.volumecontext.price=data.pricecontext.mode=0context.volume=0.0context.s2=context.s2+1print('卖出',lot,data.price)mydf['HL']=0.00 #获利比例#策略初始化
initialize(context,mydf)
context.end=len(mydf)
print(mydf)#用户策略
def handle_data(context,data):i=context.i#获取每个数据的值df3=context.mydfdata.high=df3.at[i,'high']data.low=df3.at[i,'low']data.open=df3.at[i,'open']data.close=df3.at[i,'close']B=df3.at[i,'B']S=df3.at[i,'S']#计算买卖if context.mode==0 and B==1: #买多buy(context, data)elif context.mode==1 and S==1: #买空sell(context, data)#计算获利率context.mydf.at[i,'HL']=(context.cash+context.volume*context.lot*data.close-context.cash2)/context.cash2*100context.i=i+1 #继续下一个周期#开始回测
m=context.end-context.start
#循环回测
for i in range(context.start,context.end):context.i=ihandle_data(context,data)print('当前进度:',(i*100/m),'资金: ',context.cash)print('买多:',context.s1,'买空:',context.s2,'止损:',context.s4,'资金:',context.cash)
print('持仓:', context.volume*context.lot,'现价:',data.close)
print('初始资产:',context.cash2)
print('当前资产:',round(context.cash+context.volume*context.lot*data.close,2))
print('涨幅:',round(((context.cash+context.volume*context.lot*data.close)-context.cash2)*100/context.cash2,2),"%")######下面是绘图
mydf=context.mydf#绘制图形
plt.figure(1,figsize=(12,8), dpi=80)#绘制主图指标
ax1=plt.subplot(311)
mydf['K'].plot.line(legend=True)
mydf['D'].plot.line(legend=True)
mydf['J'].plot.line(legend=True)#绘制副图指标
ax2=plt.subplot(312)
mydf['B'].plot.line(legend=True)
mydf['S'].plot.line(legend=True)#绘制副图指标
ax2=plt.subplot(313)
mydf.HL.plot(color='orange', grid='on',legend=True)
mydf.B.plot(color='blue',legend=True)
mydf.S.plot(color='green',legend=True)
#添加标题
plt.title(code+' 获利')
plt.show()程序运行结果：
当前进度: 99.25 资金: 1004.8229200041387
当前进度: 99.375 资金: 1004.8229200041387
当前进度: 99.5 资金: 1004.8229200041387
当前进度: 99.625 资金: 1004.8229200041387
当前进度: 99.75 资金: 1004.8229200041387
当前进度: 99.875 资金: 1004.8229200041387
买多: 16 买空: 15 止损: 0 资金: 1004.8229200041387
持仓: 76400 现价: 26.2
初始资产: 1000000.0
当前资产: 2002684.82
涨幅: 100.27 %
我们正在设计第三代小白量化平台，这篇介绍了其中的工作进展。
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