def initialize(context):
run_daily(period,time='every_bar')
# 设定好要交易的股票数量
g.stocksnum = 7
# 设定交易周期
g.period = 13
# 记录策略进行天数
g.days = 0
def period(context):
# 判断策略进行天数是否能被轮动频率整除余1
if g.days % g.period == 0:
# 代码：找出市值排名最小的前stocksnum只股票作为要买入的股票
# 获取上证指数和深证综指的成分股代码并连接，即为全A股市场所有股票的股票代码
# 用加号可以连接两个list
scu = get_index_stocks('000001.XSHG')+get_index_stocks('399106.XSHE')
# 选出在scu内的市值排名最小的前stocksnum只股票
q=query(valuation.code
).filter(
valuation.code.in_(scu)
).order_by(
valuation.market_cap.asc()
).limit(g.stocksnum)
df = get_fundamentals(q)
# 选取股票代码并转为list
buylist=list(df['code'])
# 代码：若已持有的股票的市值已经不够小而不在要买入的股票中，则卖出这些股票。
# 对于每个当下持有的股票进行判断：现在是否已经不在buylist里，如果是则卖出
for stock in context.portfolio.positions:
if stock not in buylist: #如果stock不在buylist
order_target(stock, 0) #调整stock的持仓为0，即卖出
# 代码：买入要买入的股票，买入金额为可用资金的stocksnum分之一
# 将资金分成g.stocksnum份
position_per_stk = context.portfolio.cash/g.stocksnum
# 用position_per_stk大小的g.stocksnum份资金去买buylist中的股票
for stock in buylist:
order_value(stock, position_per_stk)
# 策略进行天数增加1
g.days = g.days + 1
2021-06-21
雪球
