@JoinQuant-PM ``` 导入聚宽函数库 import jqdata def initialize(context): # 定义一个全局变量, 保存要操作的股票 # 000001(股票:平安银行) # 设置我们要操作的股票池 g.stocks = ['000001.XSHE','000002.XSHE','000004.XSHE','000005.XSHE'] # 设定沪深300作为基准 set_benchmark('000300.XSHG') # 开启动态复权模式(真实价格) set_option('use_real_price', True) for security in g.stocks: 每个单位时间(如果按天回测,则每天调用一次,如果按分钟,则每分钟调用一次)调用一次 def handle_data(context, data): # 循环每只股票 for security in g.stocks: # 得到股票之前5天的平均价 vwap = data[security].vwap(5) # 得到上一时间点股票平均价 price = data[security].close # 得到当前资金余额 cash = context.portfolio.cash # 如果上一时间点价格小于5天平均价*0.995，并且持有该股票，卖出 if price < vwap * 0.995 and context.portfolio.positions[security].closeable_amount > 0: # 下入卖出单 order(security,-100) # 记录这次卖出 log.info("Selling %s" % (security)) # 如果上一时间点价格大于三天平均价*1.005，并且有现金余额，买入 elif price > vwap * 1.005 and cash > 0: # 下入买入单 order(security,100) # 记录这次买入 log.info("Buying %s" % (security))

def initialize(context): # 定义一个全局变量, 保存要操作的股票 # 000001(股票:平安银行) g.security : ['000001.XSHE','601818.XSHG'] # 初始化此策略 # 设置我们要操作的股票池, 这里我们只操作一支股票 set_universe([g.security]) ### 股票相关设定 ### # 股票类每笔交易时的手续费是：买入时佣金万分之三，卖出时佣金万分之三加千分之一印花税, 每笔交易佣金最低扣5块钱 set_order_cost(OrderCost(close_tax=0.001, open_commission=0.0003, close_commission=0.0003, min_commission=5), type='stock') def before_trading_start(context): priceDF = get_price(g.security,context.current_dt,context.current_dt,fields=['close']) print(priceDF) if priceDF.close[-1]>attribute_history(g.security, 5, unit='1d', fields=['close']).mean().close: g.buy =True else: g.buy =False # 每个单位时间(如果按天回测,则每天调用一次,如果按分钟,则每分钟调用一次)调用一次 def handle_data(context, data): # 取得当前的现金 cash = context.portfolio.cash # 如果上一时间点价格高出五天平均价1%, 则全仓买入 if g.buy: # 用所有 cash 买入股票 order_value(g.security, cash) # 记录这次买入 log.info("Buying %s" % (g.security)) # 如果上一时间点价格低于五天平均价, 则空仓卖 else: # 卖出所有股票,使这只股票的最终持有量为0 order_target(g.security, 0) # 记录这次卖出 log.info("Selling %s" % (g.security))

能否支持本地运行，已获得更好的性能？

建议一下： 查询财务指标数据，希望给出类似 行情api接口的，查询指定日期date之前前N个季度历史记录（单季度指标） get_fundamentals_history(security,fields=[pe,ps.......],date=,count=) 返回date日期之前count期的财务指标。 api就得屏蔽使用者需要去了解 字段在哪个表里，给字段名,返回结果就行了。搞valuation,income,太多表了，还去做绑定query。太麻烦了。几千只股票，10年财务指标，才几十万行记录，这才丁点儿数据，分分钟钟cache缓存到集群里。

@mathquant 好的，收到建议~

外汇数据

我觉得可以把基础常用的像均线,MACD,BOLL,KDJ这些常用的指标做成标准的API

源码编辑框里的浅背景和深背景， 都看着颜色对比不大。 可以提供绿字黑底的风格吗？

1. 增加深度学习库 [keras][1]，我发现这个库 ricequant 已经有了 [1]: https://keras.io/

@JoinQuant-PM 回测列表，添加按回测名字关键词查找、回测的创建时间筛选等，批量回测想查找有点麻烦，希望能做筛选。

keras！

@mathquant 恩，好的。

向导式策略生成器 给个var仓位控制的模版吧

集成tensorflow，不然很多深度学习的跑不了

回测结果的收益率走势图，把 策略收益、基准收益这两走势图，也能勾选不显示，有时只想看超额收益单条曲线，目前挨在一起，很不直观。 还有自定义画图，多个图都显示在同一个图里，更需要前端界面勾选☑️控制显示哪一条曲线，不然几个图坐标都不一致的时候很麻烦，根本没法看了

模拟交易的 【持仓详情】 各个持仓股加上 收益率吧。就是 盈亏/(持仓股*开仓均价)

@朱铭 “老大， 现在before_trading_start是9：20开始计算，建议改为8：00就开始，这样好些每日交易的策略，选股条件可以写入before_trading_start内，这样一早就可以得到买入卖出清单了， 有时间可以人工审核一下清单上的股票，参加在9：15开始的竞价交易；即使将来可以实盘了，人工提早审核一下总好些。” 如果用到 get_current_data函数，是不是9:15集合竞价前，其数据就到位了？还是说，before_trading_start 要避免用到这个函数？

@mathquant run_daily(func,'morning')就是8：00. before_trading_start很多人在用，并没办法简单的说想改就直接改了。

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