一、羊駝交易法則

1、羊駝交易原理

　　起始時隨機買入N只股票，每天賣掉收益率最差的M只，再隨機買入剩余股票池的M只。

　　總結(jié)：隨機選股，周期調(diào)倉。

　　原理：物競天擇，找出最強的好股票。（玄學(xué)）

2、改進(jìn)策略

　　買入歷史收益率最低的N只股票，調(diào)倉日留下反轉(zhuǎn)程度大的股票，賣掉表現(xiàn)最差的M只股票，再買入收益率最低的M只股票。

二、羊駝交易實現(xiàn)

from jqdata import *# 初始化函數(shù)，設(shè)定基準(zhǔn)等等 def initialize(context):# 設(shè)定滬深300作為基準(zhǔn)set_benchmark('000300.XSHG')# 開啟動態(tài)復(fù)權(quán)模式(真實價格)set_option('use_real_price', True)# 股票類每筆交易時的手續(xù)費是：買入時傭金萬分之三，賣出時傭金萬分之三加千分之一印花稅, 每筆交易傭金最低扣5塊錢set_order_cost(OrderCost(close_tax=0.001, open_commission=0.0003, close_commission=0.0003, min_commission=5), type='stock')g.security = get_index_stocks('000300.XSHG')g.period = 30 # 選取30天籟計算收益率g.N = 10 # 總持有10只股票g.change = 1 # 每次只扔出一個，買入一個g.init = True # 標(biāo)識判斷初始情況run_monthly(handle, 1)def get_sorted_stocks(context, stocks):# 給滬深300所有股票按收益增長率排序df = history(g.period, field='close', security_list=stocks).Tprint(df)df['ret'] = (df.iloc[:, len(df.columns)-1] - df.iloc[:,0]) / df.iloc[:,0]df = df.sort_values('ret', ascending=False)return df.index.valuesdef handle(context):if g.init: # 初始化，買入收益增長率最小的N支stocks = get_sorted_stocks(context, g.security)[:g.N]cash = context.portfolio.available_cash * 0.9 / len(stocks)for stock in stocks:order_value(stock, cash)g.init = Falsereturn# 調(diào)倉賣掉原有股票中反轉(zhuǎn)最小的股票stocks = get_sorted_stocks(context, context.portfolio.positions.keys())for stock in stocks[-g.change:]:order_target(stock, 0)# 調(diào)倉買入新的收益增長率最低的stocks = get_sorted_stocks(context, g.security)for stock in stocks:if len(context.portfolio.positions) >= g.N:breakif stock not in context.portfolio.positions:order_value(stock, context.portfolio.available_cash * 0.9)

　　執(zhí)行效果如下：

　　

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總結(jié)

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