vnpy/examples/VnTrader/ctaStrategy123/strategy/strategyAtrRsi.py

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"""
一个ATR-RSI指标结合的交易策略，适合用在股指的1分钟和5分钟线上。

注意事项：
1. 作者不对交易盈利做任何保证，策略代码仅供参考
2. 本策略需要用到talib，没有安装的用户请先参考www.vnpy.org上的教程安装
3. 将IF0000_1min.csv用ctaHistoryData.py导入MongoDB后，直接运行本文件即可回测策略

"""

from vnpy.trader.vtObject import VtBarData
from vnpy.trader.vtConstant import EMPTY_STRING
from vnpy.trader.app.ctaStrategy.ctaTemplate import (CtaTemplate, 
                                                     BarManager, 
                                                     ArrayManager)


########################################################################
class AtrRsiStrategy(CtaTemplate):
    """结合ATR和RSI指标的一个分钟线交易策略"""
    className = 'AtrRsiStrategy'
    author = u'用Python的交易员'

    # 策略参数
    atrLength = 22          # 计算ATR指标的窗口数   
    atrMaLength = 10        # 计算ATR均线的窗口数
    rsiLength = 5           # 计算RSI的窗口数
    rsiEntry = 16           # RSI的开仓信号
    trailingPercent = 0.8   # 百分比移动止损
    initDays = 10           # 初始化数据所用的天数
    fixedSize = 1           # 每次交易的数量

    # 策略变量
    atrValue = 0                        # 最新的ATR指标数值
    atrMa = 0                           # ATR移动平均的数值
    rsiValue = 0                        # RSI指标的数值
    rsiBuy = 0                          # RSI买开阈值
    rsiSell = 0                         # RSI卖开阈值
    intraTradeHigh = 0                  # 移动止损用的持仓期内最高价
    intraTradeLow = 0                   # 移动止损用的持仓期内最低价

    # 参数列表，保存了参数的名称
    paramList = ['name',
                 'className',
                 'author',
                 'vtSymbol',
                 'atrLength',
                 'atrMaLength',
                 'rsiLength',
                 'rsiEntry',
                 'trailingPercent']    

    # 变量列表，保存了变量的名称
    varList = ['inited',
               'trading',
               'pos',
               'atrValue',
               'atrMa',
               'rsiValue',
               'rsiBuy',
               'rsiSell']  

    #----------------------------------------------------------------------
    def __init__(self, ctaEngine, setting):
        """Constructor"""
        super(AtrRsiStrategy, self).__init__(ctaEngine, setting)
        
        # 创建K线合成器对象
        self.bm = BarManager(self.onBar)
        self.am = ArrayManager()
        
        # 注意策略类中的可变对象属性（通常是list和dict等），在策略初始化时需要重新创建，
        # 否则会出现多个策略实例之间数据共享的情况，有可能导致潜在的策略逻辑错误风险，
        # 策略类中的这些可变对象属性可以选择不写，全都放在__init__下面，写主要是为了阅读
        # 策略时方便（更多是个编程习惯的选择）        

    #----------------------------------------------------------------------
    def onInit(self):
        """初始化策略（必须由用户继承实现）"""
        self.writeCtaLog(u'%s策略初始化' %self.name)
    
        # 初始化RSI入场阈值
        self.rsiBuy = 50 + self.rsiEntry
        self.rsiSell = 50 - self.rsiEntry

        # 载入历史数据，并采用回放计算的方式初始化策略数值
        initData = self.loadBar(self.initDays)
        for bar in initData:
            self.onBar(bar)

        self.putEvent()

    #----------------------------------------------------------------------
    def onStart(self):
        """启动策略（必须由用户继承实现）"""
        self.writeCtaLog(u'%s策略启动' %self.name)
        self.putEvent()

    #----------------------------------------------------------------------
    def onStop(self):
        """停止策略（必须由用户继承实现）"""
        self.writeCtaLog(u'%s策略停止' %self.name)
        self.putEvent()

    #----------------------------------------------------------------------
    def onTick(self, tick):
        """收到行情TICK推送（必须由用户继承实现）"""
        self.bm.updateTick(tick)

    #----------------------------------------------------------------------
    def onBar(self, bar):
        """收到Bar推送（必须由用户继承实现）"""
        self.cancelAll()

        # 保存K线数据
        am = self.am
        am.updateBar(bar)
        if not am.inited:
            return

        # 计算指标数值
        atrArray = am.atr(self.atrLength, array=True)
        self.atrValue = atrArray[-1]
        self.atrMa = atrArray[-self.atrMaLength:].mean()
        
        self.rsiValue = am.rsi(self.rsiLength)

        # 判断是否要进行交易
        
        # 当前无仓位
        if self.pos == 0:
            self.intraTradeHigh = bar.high
            self.intraTradeLow = bar.low

            # ATR数值上穿其移动平均线，说明行情短期内波动加大
            # 即处于趋势的概率较大，适合CTA开仓
            if self.atrValue > self.atrMa:
                # 使用RSI指标的趋势行情时，会在超买超卖区钝化特征，作为开仓信号
                if self.rsiValue > self.rsiBuy:
                    # 这里为了保证成交，选择超价5个整指数点下单
                    self.buy(bar.close+5, self.fixedSize)

                elif self.rsiValue < self.rsiSell:
                    self.short(bar.close-5, self.fixedSize)

        # 持有多头仓位
        elif self.pos > 0:
            # 计算多头持有期内的最高价，以及重置最低价
            self.intraTradeHigh = max(self.intraTradeHigh, bar.high)
            self.intraTradeLow = bar.low
            
            # 计算多头移动止损
            longStop = self.intraTradeHigh * (1-self.trailingPercent/100)

            # 发出本地止损委托，并且把委托号记录下来，用于后续撤单
            self.sell(longStop, abs(self.pos), stop=True)
            
        # 持有空头仓位
        elif self.pos < 0:
            self.intraTradeLow = min(self.intraTradeLow, bar.low)
            self.intraTradeHigh = bar.high

            shortStop = self.intraTradeLow * (1+self.trailingPercent/100)
            self.cover(shortStop, abs(self.pos), stop=True)

        # 发出状态更新事件
        self.putEvent()

    #----------------------------------------------------------------------
    def onOrder(self, order):
        """收到委托变化推送（必须由用户继承实现）"""
        pass

    #----------------------------------------------------------------------
    def onTrade(self, trade):
        # 发出状态更新事件
        self.putEvent()

    #----------------------------------------------------------------------
    def onStopOrder(self, so):
        """停止单推送"""
        pass