求职大神，帮我把这个python策略转换成金字塔的交易系统

阳光11365

• # coding=utf-8
• from __future__ import print_function, absolute_import, unicode_literals
• from gm.api import *
• from datetime import timedelta
• """
• 小市值策略
• 本策略每个月触发一次，计算当前沪深市场上市值最小的前30只股票，并且等权重方式进行买入。
• 对于不在前30的有持仓的股票直接平仓。
• 回测时间为：2005-01-01 08:00:00 到 2020-10-01 16:00:00
• """
• def init(context):
•     # 每月第一个交易日的09:40 定时执行algo任务（仿真和实盘时不支持该频率）
•     schedule(schedule_func=algo, date_rule='1m', time_rule='09:40:00')
•     # 使用多少的资金来进行开仓。
•     context.ratio = 0.8
•     # 定义股票池数量
•     context.num = 30
•     # 通过get_instruments获取所有的上市股票代码
•     context.all_stock = get_instruments(exchanges='SHSE, SZSE', sec_types=[1], skip_suspended=False,
•                                 skip_st=False, fields='symbol, listed_date, delisted_date',
•                                 df=True)
• def algo(context):
•     # 获取筛选时间：date1表示当前日期之前的100天，date2表示当前时间
•     date1 = (context.now - timedelta(days=100)).strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
•     date2 = context.now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
•     # 上市不足100日的新股和退市股和B股
•     code = context.all_stock[(context.all_stock['listed_date' < date1) & (context.all_stock['delisted_date' > date2) &
•                      (context.all_stock['symbol'].str[5 != '9') & (context.all_stock['symbol'].str[5 != '2'
•     # 剔除停牌和st股
•     df_code = get_history_instruments(symbols=code['symbol'].to_list(), start_date=date2, end_date=date2, df=True)
•     df_code = df_code[(df_code['is_suspended' == 0) & (df_code['sec_level' == 1
•     # 获取所有股票市值
•     fundamental = get_fundamentals_n('trading_derivative_indicator', df_code['symbol'].to_list(),
•                                      context.now, fields='TOTMKTCAP', order_by='TOTMKTCAP', count=1, df=True)
•     # 对市值进行排序（升序），并且获取前30个。 最后将这个series 转化成为一个list即为标的池
•     trade_symbols = fundamental.reset_index(
•         drop=True).loc[:context.num - 1, 'symbol'].to_list()
•     print('本次股票池有股票数目: ', len(trade_symbols))
•     # 计算每个个股应该在持仓中的权重
•     percent = 1.0 / len(trade_symbols) * context.ratio
•     # 获取当前所有仓位
•     positions = context.account().positions()
•     # 平不在标的池的仓位
•     for position in positions:
•         symbol = position['symbol'
•         if symbol not in trade_symbols:
•             order_target_percent(symbol=symbol, percent=0, order_type=OrderType_Market,
•                                  position_side=PositionSide_Long)
•             print('市价单平不在标的池的', symbol)
•     # 将标中已有持仓的和还没有持仓的都调整到计算出来的比例。
•     for symbol in trade_symbols:
•         order_target_percent(symbol=symbol, percent=percent, order_type=OrderType_Market,
•                              position_side=PositionSide_Long)
•         print(symbol, '以市价单调整至权重', percent)
• if __name__ == '__main__':
•     '''
•     strategy_id策略ID,由系统生成
•     filename文件名,请与本文件名保持一致
•     mode实时模式:MODE_LIVE回测模式:MODE_BACKTEST
•     token绑定计算机的ID,可在系统设置-密钥管理中生成
•     backtest_start_time回测开始时间
•     backtest_end_time回测结束时间
•     backtest_adjust股票复权方式不复权:ADJUST_NONE前复权:ADJUST_PREV后复权:ADJUST_POST
•     backtest_initial_cash回测初始资金
•     backtest_commission_ratio回测佣金比例
•     backtest_slippage_ratio回测滑点比例
•     '''
•     run(strategy_id='13a64e72-e900-11eb-b05f-309c2322ba62',
•         filename='main.py',
•         mode=MODE_BACKTEST,
•         token='2b62e7651c9897d0cdd4a6cd818a7ba8488af710',
•         backtest_start_time='2005-01-01 08:00:00',
•         backtest_end_time='2020-10-01 16:00:00',
•         backtest_adjust=ADJUST_PREV,
•         backtest_initial_cash=1000000,
•         backtest_commission_ratio=0.0001,
•         backtest_slippage_ratio=0.0001)
  

技术006

抱歉，这不再技术支持范畴之内