import time

import os 

import csv

import numpy as np

import math

import talib as ta

from datetime import date

def init(context):

    # 在context中设置一些参数

    context.s1 = context.universe

    #价格时间周期长度，其中包括了当日价格，所以要选取N天前的数据，则需要N+1

    context.period =1000

    context.code=[]

    #print(context.universe)  查看是否能读取合约池里的股票，成功

    

# before_trading此函数会在每天策略交易开始前被调用，当天只会被调用一次

def before_trading(context):

    pass

# 你选择的证券的数据更新将会触发此段逻辑，例如日或分钟历史数据切片或者是实时数据切片更新

def handle_bar(context):

    # 开始编写你的主要的算法逻辑

    # bar_dict[order_book_id] 可以拿到某个证券的bar信息

    # context.portfolio 可以拿到现在的投资组合信息

    # 使用order_shares(id_or_ins, amount)方法进行落单

    # TODO: 开始编写你的算法吧！

    #价格时间周期长度，其中包括了当日价格，所以要选取N天前的数据，则需要N+1

    #金字塔的时间序列是正向序列，是按远到近排序的，为了方便可以反向取值

    for id in context.s1:

        try:

            close = history_bars(id,200, \'1d\', \'close\')   #股票收盘价时间序列

            open = history_bars(id,50, \'1d\', \'open\')   #股票开盘价时间序列

            low = history_bars(id,50, \'1d\', \'low\')

            count=0                                    #用来统计前三天low小于MAX的天数

            buy_quantity=get_portfolio(id,2).buy_quantity     #持仓数量

            pnl=get_portfolio(id,2).pnl                       #收益盈亏

            holding_price=get_portfolio(id,2).buy_avg_holding_price  #持仓成本        

            

            close_today=close[-1]                               #当前的收盘价，如果还在交易时间内，则显示的是当前价格

            close_yesterday=close[-2]                            #昨天的收盘价

            ma10=ta.SMA(close,10)                               #10日简单移动平均线

            ma60=ta.SMA(close,60)                               #200日简单移动平均线

            EMA13=ta.EMA(close,13)                              #13日指数移动平均线

            EMA25=ta.EMA(close,25)                              #25日指数移动平均线

            MAX=max(EMA13[-1],ma10[-1])

            #print(context.now)

            #print(close_yesterday)

            #print(EMA13[-1])

            #print(EMA25[-1])

            #print(ma200[-1])

            #print(ma10[-1])

            #print(open[-1])

            #print(max(EMA13[-1],ma10[-1]))

            #print(low[-1]); 

            for i in range(3):

                if low[-1-i]<max(EMA13[-1-i],ma10[-1-i]):

                    count=count+1

                else:

                    pass

            #print(count)                   

            if buy_quantity==0:

                if close_yesterday>EMA13[-1] and EMA13[-1]>=EMA25[-1]  and close_today>ma60[-1] and close_yesterday>ma10[-1] and open[-1]>=MAX and low[-1]<=MAX and count==1:

                        buy_open(id,"Market",0 ,0,100000,serial_id = 1)

                        #print("EMA策略购买")

            #print(1)

    

            if buy_quantity!=0:

                if (pnl/(holding_price*buy_quantity))>0.2 or (pnl/(holding_price*buy_quantity))<-0.08:

                        #print(id)                         #和下面式子一起使用可以看哪只股票盈亏多少

                        #print(pnl/(holding_price*buy_quantity))

                        sell_close (id,"Market",0,buy_quantity,0)

        except:

                pass

    #print(portfolio.buy_quantity)

    #print(portfolio.buy_avg_holding_price)       

    #print(portfolio.buy_avg_holding_price)

    

# after_trading函数会在每天交易结束后被调用，当天只会被调用一次

def after_trading(context):

    pass