days

原文策略源码如下： Get API 新技能，研究中写策略并回测 def initialize(context): set_params() #1设置策参数 set_variables() #2设置中间变量 set_backtest() #3设置回测条件 g.long_day = 60 # 长均线天数 g.short_day = 120 # 短均线天数 #1 #设置策略参数 def set_params(): g.tc=15 # 调仓频率 g.N=4 # 持仓数目 g.security = [“000001.XSHE”,“000002.XSHE”,“000006.XSHE”,“000007.XSHE”,“000009.XSHE”]#设置股票池 #2 #设置中间变量 def set_variables(): return #3 #设置回测条件 def set_backtest(): set_option(‘use_real_price’, True) #用真实价格交易 log.set_level(‘order’, ‘error’) ‘’’ 每天开盘前 ‘’’ #每天开盘前要做的事情 def before_trading_start(context): set_slip_fee(context) #4 根据不同的时间段设置滑点与手续费 def set_slip_fee(context):

原文策略源码如下： #MACD多因子选股 from kuanke.wizard import * from jqdata import * import numpy as np import pandas as pd import talib import datetime 初始化函数，设定要操作的股票、基准等等 def initialize(context): # 设定基准 set_benchmark(‘000905.XSHG’) # 设定滑点 set_slippage(FixedSlippage(0.02)) # True为开启动态复权模式，使用真实价格交易 set_option(‘use_real_price’, True) # 设定成交量比例 set_option(‘order_volume_ratio’, 1) # 股票类交易手续费是：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(open_tax=0, close_tax=0.001, open_commission=0.0003, close_commission=0.0003, min_commission=5), type=‘stock’) # 个股最大持仓比重 g.security_max_proportion = 1 #

原文策略源码如下： #多因子选股策略 from kuanke.wizard import * from jqdata import * import numpy as np import pandas as pd import talib import datetime 初始化函数，设定要操作的股票、基准等等 def initialize(context): # 设定基准 set_benchmark(‘000300.XSHG’) # 设定滑点 set_slippage(FixedSlippage(0.02)) # True为开启动态复权模式，使用真实价格交易 set_option(‘use_real_price’, True) # 设定成交量比例 set_option(‘order_volume_ratio’, 1) # 股票类交易手续费是：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(open_tax=0, close_tax=0.001, open_commission=0.0003, close_commission=0.0003, min_commission=5), type=‘stock’) # 个股最大持仓比重 g.security_max_proportion = 1 #

原文策略源码如下： #小盘次新股策略 from kuanke.wizard import * from jqdata import * import numpy as np import pandas as pd import talib import datetime 初始化函数，设定要操作的股票、基准等等 def initialize(context): # 设定基准 set_benchmark(‘000300.XSHG’) # 设定滑点 set_slippage(FixedSlippage(0.02)) # True为开启动态复权模式，使用真实价格交易 set_option(‘use_real_price’, True) # 设定成交量比例 set_option(‘order_volume_ratio’, 1) # 股票类交易手续费是：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(open_tax=0, close_tax=0.001, open_commission=0.0003, close_commission=0.0003, min_commission=5), type=‘stock’) # 个股最大持仓比重 g.security_max_proportion = 1 #

原文策略源码如下： #个股止损策略 from kuanke.wizard import * from jqdata import * import numpy as np import pandas as pd import talib import datetime 初始化函数，设定要操作的股票、基准等等 def initialize(context): # 设定基准 set_benchmark(‘000300.XSHG’) # 设定滑点 set_slippage(FixedSlippage(0.02)) # True为开启动态复权模式，使用真实价格交易 set_option(‘use_real_price’, True) # 设定成交量比例 set_option(‘order_volume_ratio’, 1) # 股票类交易手续费是：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(open_tax=0, close_tax=0.001, open_commission=0.0003, close_commission=0.0003, min_commission=5), type=‘stock’) # 个股最大持仓比重 g.security_max_proportion = 1 # 选股频率

原文策略源码如下： #多因子选股改进型 from kuanke.wizard import * from jqdata import * import numpy as np import pandas as pd import talib import datetime 初始化函数，设定要操作的股票、基准等等 def initialize(context): # 设定基准 set_benchmark(‘000300.XSHG’) # 设定滑点 set_slippage(FixedSlippage(0.02)) # True为开启动态复权模式，使用真实价格交易 set_option(‘use_real_price’, True) # 设定成交量比例 set_option(‘order_volume_ratio’, 1) # 股票类交易手续费是：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(open_tax=0, close_tax=0.001, open_commission=0.0003, close_commission=0.0003, min_commission=5), type=‘stock’) # 个股最大持仓比重 g.security_max_proportion = 1 #

原文策略源码如下： #潜力股选股策略 from kuanke.wizard import * from jqdata import * import numpy as np import pandas as pd import talib import datetime 初始化函数，设定要操作的股票、基准等等 def initialize(context): # 设定基准 set_benchmark(‘000300.XSHG’) # 设定滑点 set_slippage(FixedSlippage(0.02)) # True为开启动态复权模式，使用真实价格交易 set_option(‘use_real_price’, True) # 设定成交量比例 set_option(‘order_volume_ratio’, 1) # 股票类交易手续费是：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(open_tax=0, close_tax=0.001, open_commission=0.0003, close_commission=0.0003, min_commission=5), type=‘stock’) # 个股最大持仓比重 g.security_max_proportion = 1 #