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自己做量化交易软件(45)小白量化实战18--直接使用通达信自编指标公式进行分析绘图和回测

自己做量化交易软件(45)小白量化实战18–直接使用通达信自编指标公式进行分析绘图和回测
小白量化一代提供了Python公式算法模式来写量化程序。
小白量化二代提供了仿通达信公式的模式来写量化程序。
小白量化三代除了仿通达信公式的模式来写量化程序外（见前几篇博客），还支持股票指标直接运算模式。这篇介绍直接使用通达信公式进行回测。
运行公式需要使用小白通达信公式库HP_tdxgs。

import HP_tdxgs as hgs  #小白通达信公式库
tgs1=hgs.Tdxgs()   #创建公式类对象
tgs1.loaddf(df)    #加载行情表
mydf=tgs1.rungs(gs)  #运行公式文本
tgs1.brawline(ax1)   #简单绘制公式指标

其中df是行情库，gs是通达信公式文本。返回包含公式变量的行情库mydf。
tgs1.bl属性是公式中的所有变量名
tgs1.bl2属性是公式中的所有要输出变量名
tgs1.brawline(ax1) #简单绘制公式指标
tgs1.drw属性可以用来自己设计复杂的指标绘图。
tgs1.df属性是运行公式后的mydf表。
下面看KDJ,MACD公式运算的演示程序。

import pandas as pd  
import numpy  as np
import matplotlib.pyplot as plt
import HP_tdx as htdx#小白通达信行情库 
from HP_formula import *   #小白股票指标公式函数库
import HP_tdxgs as hgs  #小白通达信公式库

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号

tdxapi=htdx.TdxInit(ip='180.153.18.171')
df=hgs.get_security_bars()

#KDJ指标
gs='''
N:=9;
M1:=3;
M2:=3;
RSV:=(CLOSE-LLV(LOW,N))/(HHV(HIGH,N)-LLV(LOW,N))*100;
K:SMA(RSV,M1,1), CIRCLEDOT,COLORFF0000,LINETHICK2;
D:SMA(K,M2,1), LINETHICK3 , COLOR00FF00 ;
J:3*K-2*D, LINETHICK2, COLOR0000FF;
'''

#MACD指标
gs2='''
SHORT:=12;
LONG:=26;
MID:=9;
DIF:EMA(CLOSE,SHORT)-EMA(CLOSE,LONG);
DEA:EMA(DIF,MID);
MACD2:(DIF-DEA)*2,COLORSTICK;
'''

#LHXJ 猎狐先觉
gs3='''
VAR1=(CLOSE*2+HIGH+LOW)/4;
VAR2=EMA(VAR1,13)-EMA(VAR1,34);
VAR3=EMA(VAR2,5);
zlqp:(-2)*(VAR2-VAR3)*3.8;
zlkp:2*(VAR2-VAR3)*3.8;
'''
   
#绘制图形
plt.figure(1,figsize=(10,6), dpi=100)
#绘制主图指标
ax1=plt.subplot(311)
#绘制副图指标
ax2=plt.subplot(312)
#绘制副图指标
ax3=plt.subplot(313)

tgs1=hgs.Tdxgs()
tgs1.loaddf(df)
mydf=tgs1.rungs(gs)
print('KDJ指标：\n',gs)
print('公式变量：',tgs1.bl)
print('输出变量：',tgs1.bl2)
tgs1.brawline(ax1)

#print(gs2)
tgs2=hgs.Tdxgs()
tgs2.loaddf(df)
mydf=tgs2.rungs(gs2)
tgs2.brawline(ax2)

#print(gs2)
tgs3=hgs.Tdxgs()
tgs3.loaddf(df)
mydf=tgs3.rungs(gs3)
tgs3.brawline(ax3)    
plt.show()

程序运行结果。
在这里插入图片描述
下面看看如何利用KDJ指标进行回测。

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
##  小白量化事件回测程序--A股回测
#购买<零基础搭建量化投资系统>正版书,送小白一、二代量化软件源代码。
# https://item.jd.com/61567375505.html
#独狼荷蒲qq:2775205
#通通python量化群:524949939
#电话微信:18578755056
#微信公众号：独狼股票分析
#最后修改日期:2021年09月23日
"""
import pandas as pd  
import numpy  as np
import datetime as dt
import time
import matplotlib.pyplot as plt

import HP_tdx as htdx#小白通达信行情库 
from HP_formula import *   #小白股票指标公式函数库
import HP_tdxgs as hgs  #小白通达信公式库
import HP_quant as hqu   #小白量化事件回测


plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号

code='600030'

tdxapi=htdx.TdxInit(ip='180.153.18.171')
df=hgs.get_security_bars(code=code,nCount=800)

#KDJ指标
gs='''
N:=22;
M1:=11;
M2:=22;
RSV:=(CLOSE-LLV(LOW,N))/(HHV(HIGH,N)-LLV(LOW,N))*100;
K:SMA(RSV,M1,1), CIRCLEDOT,COLORFF0000,LINETHICK2;
D:SMA(K,M2,1), LINETHICK3 , COLOR00FF00 ;
J:3*K-2*D, LINETHICK2, COLOR0000FF;
B:CROSS(K,D);
S:=CROSS(D,K);
'''

tgs1=hgs.Tdxgs()
tgs1.loaddf(df)
mydf=tgs1.rungs(gs)


G=hqu.GlobalVars()   #用户全局变量
context = hqu.Context()  #创建回测句柄
data = hqu.Data()  #创建交易数据

data.code=code   #回测品种
data.price=0.0  #成本价

def initialize(context,df):
    print('回测初始化')
    context.f1=0.001   #买入佣金
    context.f2=0.001   #卖出佣金
    context.f3=0.001   #买入印花税
    context.f4=0.00   #卖出印花税
    context.f5=0.00005   #交易费（香港）
    context.f6=0.000027   #交易征费（香港）
    context.f7=0.00002   #交收费（香港）
    context.lot=100   #每手股数
    
    # 定义一个全局变量, 保存要操作的证券                                                                                           
    context.stocks = []   #股票池
    context.cash=1000000.00    #初始现金
    context.cash2=context.cash    #初始现金
    context.i=0        #i是起始位置
    context.start=0        #i是起始位置
    context.end=1500        #i是结束位置

    df['mode']=0  #买卖状态
    df['yl']=0   #盈利
    df['jz']=context.cash  #净值

    context.mydf=df    #df数据
    context.yingli=5.0   #基准盈利
    context.kuisun=-10.0  #基准亏损
    context.volume=0.00   #持仓量
    context.mode=0   #买单状态0:空仓,1:多单,2:空单
    context.end=len(context.mydf)  #结束位置
    context.start=0        #i是起始位置
    context.dc=0.5   #点差
    context.price=0.0   #成本价
    context.s1=0   #买多次数
    context.s2=0   #买空次数
    context.s3=0   #平仓次数
    context.s4=0   #止损次数

#买
def buy(context, data,volume=0.1):
    cash=context.cash
    lot=int(cash/(data.close*(1+context.f1+context.f3))/context.lot)
    context.volume=lot
    context.cash=cash-lot*context.lot*data.close*(1+context.f1+context.f3+context.f5+context.f6+context.f7)
    data.price=data.close*(1+context.f1+context.f3)
    context.mode=1
    context.price=data.price
    context.s1=context.s1+1
    print('买入',lot,data.price)

#卖    
def sell(context, data,volume=0.1):
    cash=data.close*(1-context.f2-context.f4)*context.lot*context.volume
    context.cash=context.cash+cash
    data.price=data.close*(1-context.f2-context.f4)
    lot=context.volume
    context.price=data.price
    context.mode=0
    context.volume=0.0
    context.s2=context.s2+1
    print('卖出',lot,data.price)

mydf['HL']=0.00  #获利比例

#策略初始化
initialize(context,mydf)
context.end=len(mydf)
print(mydf)

#用户策略
def handle_data(context,data):
    i=context.i

    #获取每个数据的值
    df3=context.mydf
    data.high=df3.at[i,'high']
    data.low=df3.at[i,'low']
    data.open=df3.at[i,'open']
    data.close=df3.at[i,'close']
    B=df3.at[i,'B']
    S=df3.at[i,'S']
    
    #计算买卖
    if context.mode==0 and B==1:  #买多
        buy(context, data)
    elif context.mode==1 and S==1:  #买空
        sell(context, data)
    
    #计算获利率
    context.mydf.at[i,'HL']=(context.cash+context.volume*context.lot*data.close-context.cash2)/context.cash2*100
    context.i=i+1   #继续下一个周期

#开始回测
m=context.end-context.start
#循环回测
for i in range(context.start,context.end):
    context.i=i
    handle_data(context,data)
    print('当前进度:',(i*100/m),'资金: ',context.cash)

print('买多:',context.s1,'买空:',context.s2,'止损:',context.s4,'资金:',context.cash)    
print('持仓:', context.volume*context.lot,'现价:',data.close)
print('初始资产:',context.cash2)
print('当前资产:',round(context.cash+context.volume*context.lot*data.close,2))
print('涨幅:',round(((context.cash+context.volume*context.lot*data.close)-context.cash2)*100/context.cash2,2),"%")

######下面是绘图
mydf=context.mydf


#绘制图形
plt.figure(1,figsize=(12,8), dpi=80)

#绘制主图指标
ax1=plt.subplot(311)
mydf['K'].plot.line(legend=True)
mydf['D'].plot.line(legend=True)
mydf['J'].plot.line(legend=True)

#绘制副图指标
ax2=plt.subplot(312)
mydf['B'].plot.line(legend=True)
mydf['S'].plot.line(legend=True)

#绘制副图指标
ax2=plt.subplot(313)
mydf.HL.plot(color='orange', grid='on',legend=True)
mydf.B.plot(color='blue',legend=True)
mydf.S.plot(color='green',legend=True)
#添加标题
plt.title(code+'  获利')
plt.show()

程序运行结果：

当前进度: 99.25 资金:  1004.8229200041387
当前进度: 99.375 资金:  1004.8229200041387
当前进度: 99.5 资金:  1004.8229200041387
当前进度: 99.625 资金:  1004.8229200041387
当前进度: 99.75 资金:  1004.8229200041387
当前进度: 99.875 资金:  1004.8229200041387
买多: 16 买空: 15 止损: 0 资金: 1004.8229200041387
持仓: 76400 现价: 26.2
初始资产: 1000000.0
当前资产: 2002684.82
涨幅: 100.27 %

在这里插入图片描述
我们正在设计第三代小白量化平台，这篇介绍了其中的工作进展。

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悦读

道可道，非常道；名可名，非常名。 无名，天地之始，有名，万物之母。 故常无欲，以观其妙，常有欲，以观其徼。 此两者，同出而异名，同谓之玄，玄之又玄，众妙之门。

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