孕线归档 - Python 实用宝典

上一篇文章《Python 量化投资实战教程(7)—孕线真的有用吗？》中我们讲到了孕线的形态和其基本的量化规则。

不过，当时只是基于一支股票对这个策略进行回测，数据量过少，其结果并不具有参考性。

今天，我们将在A股中抽取1000只股票，计算这些股票在2010年1月1日至2020年5月10日采用孕线策略的收益率。

本文完整源代码和数据均在开源代码仓库中：
https://github.com/Ckend/pythondict-quant

1.准备

开始之前，你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上噢，如果没有，请访问这篇文章：超详细Python安装指南进行安装。如果你用Python的目的是数据分析，可以直接安装Anaconda：Python数据分析与挖掘好帮手—Anaconda

Windows环境下打开Cmd(开始—运行—CMD)，苹果系统环境下请打开Terminal(command+空格输入Terminal)，准备开始输入命令安装依赖。

当然，我更推荐大家用VSCode编辑器，把本文代码Copy下来，在编辑器下方的终端运行命令安装依赖模块，多舒服的一件事啊：Python 编程的最好搭档—VSCode 详细指南。

在终端输入以下命令安装我们所需要的依赖模块:

pip install backtrader
pip install numpy
pip install matplotlib

看到 Successfully installed xxx 则说明安装成功。

2.策略

买入卖出策略与上篇文章一致：

买入：符合孕线形态时，买入。

卖出：涨10%或跌10%。

策略核心代码如下：

    # Python 实用宝典
    def next(self):
        self.log("Close, %.2f" % self.dataclose[0])
        if self.order:
            return
        if not self.position:
            # condition1 = self.sma20[0] > self.dataclose[0]
            if self.dataclose[-1] < self.dataopen[-1]:
                harami = (
                    self.datahigh[0] < self.dataopen[-1]
                    and self.datalow[0] > self.dataclose[-1]
                )
            else:
                harami = (
                    self.datahigh[0] < self.dataclose[-1]
                    and self.datalow[0] > self.dataopen[-1]
                )

            if harami:
                self.log("BUY CREATE, %.2f" % self.dataclose[0])
                self.order = self.buy()

        else:
            condition = (self.dataclose[0] - self.bar_executed_close) / self.dataclose[0]
            if condition > 0.1 or condition < -0.1:
                self.log("SELL CREATE, %.2f" % self.dataclose[0])
                self.order = self.sell()

除此之外，在交易完成时要记录利润率：

    def notify_order(self, order):
        if order.status in [order.Submitted, order.Accepted]:
            return
        if order.status in [order.Completed]:
            if order.isbuy():
                self.log(
                    "BUY EXECUTED, Price: %.2f, Cost: %.2f, Comm %.2f"
                    % (order.executed.price, order.executed.value, order.executed.comm)
                )

                self.buyprice = order.executed.price
                self.buycomm = order.executed.comm
                self.bar_executed_close = self.dataclose[0]
            else:
                self.log(
                    "SELL EXECUTED, Price: %.2f, Cost: %.2f, Comm %.2f"
                    % (order.executed.price, order.executed.value, order.executed.comm)
                )
                temp = float(order.executed.price - self.buyprice)/float(self.buyprice)
                self.params.profits.append(temp)

            self.bar_executed = len(self)

        elif order.status in [order.Canceled, order.Margin, order.Rejected]:
            self.log("Order Canceled/Margin/Rejected")

        self.order = None

最后，分析每支股票的利润率，求得平均值并绘图：

# 计算
pos = []
neg = []
for data in result:
    res = np.mean(result[data])
    if res > 0:
        pos.append(res)
    else:
        neg.append(res)
print(f"正收益数量: {len(pos)}, 负收益数量:{len(neg)}")

plt.hist(pos, facecolor="red", edgecolor="black", alpha=0.7)
plt.hist(neg, facecolor="green", edgecolor="black", alpha=0.7)
plt.show()

最终算得正收益数量：493，负收益数量：507，利润分布图如下：