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量化交易

# 初始化函数，设定基准等等
def initialize(context):
    # 设定沪深300作为基准
    set_benchmark('000300.XSHG')
    # 开启动态复权模式(真实价格)
    set_option('use_real_price', True)
    # 股票类每笔交易时的手续费是：买入时佣金万分之三，卖出时佣金万分之三加千分之一印花税, 每笔交易佣金最低扣5块钱
    set_order_cost(OrderCost(close_tax=0.001, open_commission=0.0003, close_commission=0.0003, min_commission=5), type='stock')

    g.security = '002389.XSHE'   # 航天彩虹
    g.M = 20      # 计算周期
    g.k = 2       # 股票特性参数，即N的取值

# 初始化此策略
def handle_data(context, data):
    # 获取该股票20日收盘价
    sr = attribute_history(g.security, g.M)['close']
    # 取得过去20日的平均价格
    ma = sr.mean()
    # numpy和pandas的std()均可计算标准差
    # up线(压力线)：20日均线+N*SD(20日收盘价标准差)
    up = ma + g.k * sr.std()
    # down线(支撑线)：20日均线-N*SD(20日收盘价标准差)
    down = ma - g.k * sr.std()
    
    # 股票开盘价格
    p = get_current_data()[g.security].day_open
    # 取得当前的现金
    cash = context.portfolio.available_cash
    # portfolio.positions持仓标的信息
    if p < down and g.security not in context.portfolio.positions:
        # 跌破下限买入信号且没有持仓
        order_value(g.security, cash)
    elif p > up and g.security in context.portfolio.positions:
        # 涨破上限卖出信号且有持仓
        order_target(g.security, 0)     # 卖出所有股票,使这只股票的最终持有量为0

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