1、关闭强制撮合； # 强制撮合，仅支持限价单。使用限价单进行委托时将不对委托价格和成交数量进行任何检查而直接成交 set_option("match_by_signal", True) 2、原版本回测时间太长，添加涨停板过滤，减少回测时间；， ################################################################ days = get_trade_days(end_date=context.current_dt.date(), count=20) df = get_price(stock_list, end_date=days[-3], frequency='1d',fields=['open','high','low','close','high_limit','paused'], count=1, panel=False) df = df[df['paused']==0] stock_list = df[df['close']==df['high_limit']].code.tolist() if len(stock_list)==0 : return ######################################################### 3、如果这个版本不亏钱，原版本就是盈利的，逻辑是强制撮合成功率按50%计算，那么这个能不亏钱，就达到目的；原版本可以通过仓位控制提高回测速度，也可以通过减少股票池提高回测速度；从新版本回测看，基本达到目的。

@solarhe2006 感谢优化，评论很中肯！

@wywy1995 聚宽要是多一些像你们两位这样的有真才实学的，何愁量化界不兴盛啊，更多的是像游资小马哥那样的垃圾人，天天发垃圾策略，骗积分，再次感谢二位

@一觉睡到小时候13 您客气了

@一觉睡到小时候13 赞同

copy 以示敬意

@一觉睡到小时候13 终于 有人说实话了

NBNB

强强强

学习了，理论实践都很精彩，你是高手。

代码优雅，逻辑清晰。太厉害了。向你学习。回复给点积分。。

@凤渡 其实这个策略，已经几乎被我淘汰了。。。

@lwjhtl 做了修改 还是补了样本外？谢谢

感谢wy大分享，这几天趁着有空仔细看了这个策略，我认为无论是收益还是波动控制都还是有改进希望滴，或许现在就言淘汰还不是时候。对情绪周期的处理很完美，这部分是我最欣赏的，JQ上我貌似也没看到有别的帖子认真探讨过这点。可能交易的部分可以缩短持有周期？这样分批买入的必要性也就不大了。个人感觉在连板策略这块，“快进快出”好过“分仓持有”。

@zzClaude 这个策略的交易部分确实比较粗糙，还有改进空间，快进快出的想法很好，但是出的时候遇到过几次跌停的情况，不容易出去，即使持有时间短也一样，所以不分仓回撤会大到无法接受。

学习了

@一觉睡到小时候13 顶

这么牛，感谢大神，学习一下~~~

学习学习