本篇文章给大家分享的是有关python中怎么利用Pandas库实现一个商品期货网格策略，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。
成都创新互联专业成都网站建设、成都网站制作，集网站策划、网站设计、网站制作于一体，网站seo、网站优化、网站营销、软文发布平台等专业人才根据搜索规律编程设计，让网站在运行后，在搜索中有好的表现，专业设计制作为您带来效益的网站！让网站建设为您创造效益。
Pandas的数据结构
Series：一维数组，与Numpy中的一维array类似。二者与Python基本的数据结构List也很相近。Series如今能保存不同种数据类型，字符串、boolean值、数字等都能保存在Series中。
Time-Series：以时间为索引的Series。
DataFrame：二维的表格型数据结构。很多功能与R中的data.frame类似。可以将DataFrame理解为Series的容器。
Panel：三维的数组，可以理解为DataFrame的容器。
Panel4D：是像Panel一样的4维数据容器。
PanelND：拥有factory集合，可以创建像Panel4D一样N维命名容器的模块。
运用Pandas的强大特性来进行网格策略的编码
网格策略秉持的原则是“仓位策略比择时策略更重要”。其基本操作方式就是以某点为基点，每上涨戓下跌一定点数挂一定数量空单戓多单，设定盈利目标，但不设止损，当价格朝期望方向进展时获利平仓，并在原点位挂同样的买单戓卖单。这样布下的这些交易单形成了一张像鱼网样的阵列，在震荡的市场中来回获利。
本策略首先计算了过去300个价格数据的均值和标准差，并根据均值加减1和2个标准差得到网格的区间分界线，并分别配以0.3和0.5的仓位权重，然后根据价格所在的区间来配置仓位(+/-40为上下界,无实际意义):
(-40,-3],(-3,-2],(-2,2],(2,3],(3,40](具体价格等于均值+数字倍标准差)
-0.5, -0.3, 0.0, 0.3, 0.5
第一步，我们需要引入策略代码中需要用到的库
import types import numpy as np import pandas as pd
第二步，我们需要在发明者量化平台初始化合约数据，这个例子中，我们还是使用螺纹钢期货为例子。
def init():
# 订阅螺纹钢的2005合约，并且取得发明者量化平台当前周期的所有收盘价
exchange.SetContractType("rb2005")
records = exchange.GetRecords()
close_01 = records.Close
# 获取网格区间分界线
context.band = np.mean(close_01) + np.array([-40, -3, -2, 2, 3, 40]) * np.std(close_01)
# 设置网格的仓位
context.weight = [0.5, 0.3, 0.0, 0.3, 0.5]第三步，也是最重要的，我们开始编写策略逻辑和实现自动化交易
这里需要注意的是，我们需要用到发明者量化平台的国内商品期货模版，模版地址为：https://www.fmz.com/strategy/24288 各位在发明者量化策略编写页面进行编码时，需要把此模版先复制到自己的策略库，然后在回测时勾选上，这里请各位读者注意
关于如何部署托管者和机器人，请参考我之前的文章：https://www.fmz.com/bbs-topic/4140
想购买自己云计算服务器部署托管者的读者，可以参考这篇文章：https://www.fmz.com/bbs-topic/2848
策略逻辑与实现其自动化交易：
def onTick(context, bars):
obj = ext.NewPositionManager() # 使用发明者量化交易类库
# 此处用来获取持仓信息
positions = exchange.GetPosition() # 获取持仓数组
if len(positions) == 0: # 如果持仓数组的长度是0
return 0 # 证明是空仓，返回0
for i in range(len(positions)): # 遍历持仓数组
if (positions[i]['Type'] == PD_LONG) or (positions[i]['Type'] == PD_LONG_YD):
position_long = 1 # 将position_long标记为1
elif (positions[i]['Type'] == PD_SHORT) or (positions[i]['Type'] == PD_SHORT_YD):
position_short = -1 # 将position_short标记为-1
bar = bars[0]
# 根据价格落在(-40,-3],(-3,-2],(-2,2],(2,3],(3,40]的区间范围来获取最新收盘价所在的价格区间
grid = pd.cut([close_01], context.band, labels=[0, 1, 2, 3, 4])[0]
# 若无仓位且价格突破则按照设置好的区间开仓
if not position_long and not position_short and grid != 2:
# 大于3为在中间网格的上方,做多
if grid >= 3:
obj.OpenLong("rb2005", 1) # 以市价单开多仓到仓位
if grid <= 1:
obj.OpenShort("rb2005", 1) # 以市价单开空仓到仓位
# 持有多仓的处理
elif position_long:
if grid >= 3:
obj.OpenLong("rb2005", 1) # 以市价单调多仓到仓位
# 等于2为在中间网格,平仓
elif grid == 2:
obj.closebuy("rb2005", 1) # 以市价单全平多仓
# 小于1为在中间网格的下方,做空
elif grid <= 1:
obj.closebuy("rb2005", 1) # 以市价单全平多仓
obj.OpenShort("rb2005", 1) # 以市价单开空仓到仓位
# 持有空仓的处理
elif position_short:
# 小于1为在中间网格的下方,做空
if grid <= 1:
obj.OpenShort("rb2005", 1) # 以市价单调空仓到仓位
# 等于2为在中间网格,平仓
elif grid == 2:
obj.closesell("rb2005", 1) # 以市价单全平空仓
# 大于3为在中间网格的上方,做多
elif grid >= 3:
obj.closesell("rb2005", 1) # 以市价单全平空仓
obj.OpenLong("rb2005", 1) # 以市价单开多仓到仓位最后，我们用一个Main函数把策略跑起来。这里建议大家学会部署自己的托管者，即使在自己的电脑中本地部署，这样对于调试程序和回测交易逻辑来讲都有莫大的有益，特别是对于pandas这样的第三方库的安装，运用本地的anaconda环境管理软件来管理这些python库和环境将会起到事半功倍的效果。
以下是完整的策略代码：
import types
import numpy as np
import pandas as pd
# 初始化合约数据
def init():
# 订阅螺纹钢的2005合约，并且取得发明者量化平台当前周期的所有收盘价
exchange.SetContractType("rb2005")
records = exchange.GetRecords()
close_01 = records.Close
# 获取网格区间分界线
context.band = np.mean(close_01) + np.array([-40, -3, -2, 2, 3, 40]) * np.std(close_01)
# 设置网格的仓位
context.weight = [0.5, 0.3, 0.0, 0.3, 0.5]
def onTick(context, bars):
obj = ext.NewPositionManager() # 使用发明者量化交易类库
# 此处用来获取持仓信息
positions = exchange.GetPosition() # 获取持仓数组
if len(positions) == 0: # 如果持仓数组的长度是0
return 0 # 证明是空仓，返回0
for i in range(len(positions)): # 遍历持仓数组
if (positions[i]['Type'] == PD_LONG) or (positions[i]['Type'] == PD_LONG_YD):
position_long = 1 # 将position_long标记为1
elif (positions[i]['Type'] == PD_SHORT) or (positions[i]['Type'] == PD_SHORT_YD):
position_short = -1 # 将position_short标记为-1
bar = bars[0]
# 根据价格落在(-40,-3],(-3,-2],(-2,2],(2,3],(3,40]的区间范围来获取最新收盘价所在的价格区间
grid = pd.cut([close_01], context.band, labels=[0, 1, 2, 3, 4])[0]
# 若无仓位且价格突破则按照设置好的区间开仓
if not position_long and not position_short and grid != 2:
# 大于3为在中间网格的上方,做多
if grid >= 3:
obj.OpenLong("rb2005", 1) # 以市价单开多仓到仓位
if grid <= 1:
obj.OpenShort("rb2005", 1) # 以市价单开空仓到仓位
# 持有多仓的处理
elif position_long:
if grid >= 3:
obj.OpenLong("rb2005", 1) # 以市价单调多仓到仓位
# 等于2为在中间网格,平仓
elif grid == 2:
obj.closebuy("rb2005", 1) # 以市价单全平多仓
# 小于1为在中间网格的下方,做空
elif grid <= 1:
obj.closebuy("rb2005", 1) # 以市价单全平多仓
obj.OpenShort("rb2005", 1) # 以市价单开空仓到仓位
# 持有空仓的处理
elif position_short:
# 小于1为在中间网格的下方,做空
if grid <= 1:
obj.OpenShort("rb2005", 1) # 以市价单调空仓到仓位
# 等于2为在中间网格,平仓
elif grid == 2:
obj.closesell("rb2005", 1) # 以市价单全平空仓
# 大于3为在中间网格的上方,做多
elif grid >= 3:
obj.closesell("rb2005", 1) # 以市价单全平空仓
obj.OpenLong("rb2005", 1) # 以市价单开多仓到仓位
def main():
while True:
onTick()
Sleep(1000)以上就是python中怎么利用Pandas库实现一个商品期货网格策略，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注创新互联行业资讯频道。