老师帮我看一下这个策略才能反正确使用

狙击财富

```python
from PythonApi import *
import time
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

def init(context):
    context.symbol = "ZQZC05"
    context.trade_interval = 15  # 信号刷新间隔缩短至15秒
    context.base_price = 0
    context.position = 0
    context.layer = 0
    context.max_layers = 6       # 扩展最大层级
    context.risk_ratio = 0.18    # 动态风险系数
    context.volatility = 0       # 波动率指标

    # 增强参数组
    context.adaptive_params = {
        "open_threshold": 0.002,
        "stop_loss": 0.004,
        "take_profit": 0.0055,
        "momentum_window": 5     # 动量观测窗口(分钟)
    }

    # 加载机器学习模型
    context.trend_model = LinearRegression()
    settimer(market_analysis, 60)  # 每分钟执行趋势分析
    print(f"{context.symbol} 智能策略启动")

def market_analysis(context):
    # 获取分钟级特征数据
    bars = get_bars(context.symbol, 60, context.adaptive_params["momentum_window"])
    prices = np.array([bar.close for bar in bars]).reshape(-1,1)
    volumes = np.array([bar.volume for bar in bars])

    # 计算动态波动率
    context.volatility = np.std(prices[-10:]) / np.mean(prices[-10:])

    # 训练趋势预测模型
    X = np.arange(len(prices)).reshape(-1,1)
    context.trend_model.fit(X, prices)

    # 动态参数调整
    adjust_parameters(context)

def adjust_parameters(context):
    """根据波动率自适应调整参数"""
    vol_coeff = 1 + (context.volatility - 0.005) * 50
    context.adaptive_params.update({
        "open_threshold": max(0.0015, 0.002 * vol_coeff),
        "stop_loss": min(0.006, 0.004 * vol_coeff),
        "take_profit": 0.0055 * (1 + context.volatility*20)
    })

def check_market(context):
    if not istradertime(context.symbol):
        return

    current_price = get_dynainf(context.symbol, 7)
    pred_trend = context.trend_model.predict([[context.adaptive_params["momentum_window"]]])[0][0]

    # 多因子决策逻辑
    entry_signal = 0
    if context.position == 0:
        if current_price > pred_trend * 1.0015:
            entry_signal = 1
        elif current_price < pred_trend * 0.9985:
            entry_signal = -1
    else:
        if (context.position == 1 and current_price < pred_trend) or \
           (context.position == -1 and current_price > pred_trend):
            close_position(context)
            return

    # 执行交易逻辑
    execute_trading(context, current_price, pred_trend, entry_signal)

def execute_trading(context, price, pred, signal):
    equity = get_account(19)
    position_size = int((equity * context.risk_ratio) / (context.max_layers * price))

    # 开仓逻辑
    if signal != 0 and context.layer == 0:
        open_position(context, signal, position_size*2)  # 首仓加倍
        return

    # 加仓逻辑
    if context.layer < context.max_layers and context.position == signal:
        price_diff = abs(price - context.base_price)/context.base_price
        if price_diff > context.adaptive_params["open_threshold"]*(context.layer**0.5):
            add_position(context, position_size)

    # 止盈止损
    current_profit = (price - context.base_price)/context.base_price * context.position
    if current_profit > context.adaptive_params["take_profit"]*(context.layer**0.7):
        close_position(context)
    elif current_profit < -context.adaptive_params["stop_loss"]*(context.layer**0.5):
        close_position(context)

技术008

抱歉，不提供python代码转换的