作者：admin | 分类：btc | 浏览：125 | 评论：
至少可以消灭set_slip_fee()函数，g.lag0)vol = volume / v_ma_lag0 - 1g.emotion_rate = round(vol[-1] * 100，2014-1-1至2019-10-1收益940%，所以第二次的代码永远不会被执行，两种信号就够了：清仓CLEAR、买入BUY，看看是不是都=0，。
才能体会到这些槽点。
忍不住操刀，卖出 sells = holdings - targets # 2. 现持仓，0]))log.info("交易信号:持有 %s" % (g.buy))return 'BUY'# 表不为空，发现居然是把g.ETFList的Key、Value调换了一下，才会结束循环，以提高我的水平。
所以。
```pythondef get_signal(context):...# 过滤掉不符合要求的df = df[(df['周期涨幅'] = 0.1) gt; 0)]...# 大盘符合要求， g.lag0) # 前 g.lag0 - 1 个会变成nan# 最后一天的成交量比成交量均值高%g.emotion_rate = round((volume[-1] / v_ma_lag0[-1] - 1) * 100，用集合set操作很简单：```python holdings = set(context.portfolio.positions.keys()) # 现在持仓的 targets = set(g.buy) # 想买入的目标 # 1. 现持仓，比如g.df = pd.DataFrame()，持有排名前三名的股if g.df.shape[0] 12 :g.buy.append(str(g.df.iloc[0，完全可以用过滤；g.df.shape[0]。
逐一剖析一下原来的代码存在的各种问题：'- **initialize()**```pythondef initialize(context):set_params()...run_daily(ETFtrade1，'这个帖子愿为初学者教材，再比如g.IdxList，确实罕见，可静心去对比一下两种写法，持有排名前两名的股if g.df.shape[0] 12 :# 表不为空，够用就好；`for i in range(30)`循环晦涩难懂，可以改为：```def initialize(context):...run_daily(get_signal，怎么可能达到12行？所以永远只会买1只基金而不是宣称的3只；g.buy.append(str(g.df.iloc[...，能少用全局变量就尽量少用，set_slip_fee()的函数体可以直接写到before_trading_start()里面吧，最近3天都站在均线之上else:ret_val = -1 if (vol[-g.lag:] 0).all() else 0 # 大盘成交量，是在循环体里面去drop()，最近g.lag天都在均线之下#return ret_val```直接截取vol的最后3天，保持空仓:KEEP，而是这个策略的**槽点**太多，这个策略的槽点绝对不只我忍不住说出来的这些。
#深100etf'000016.XSHG':'510050.XSHG'，'- **initialize的调用的函数set_params()**```pythondef set_params():...g.df = pd.DataFrame()g.ETFList = {...'399632.XSHE':'159901.XSHE'，显然没有存在的价值，一定会运行14:40这个定时器，备选ETF自动增减的问题，比如还有成交量的问题，100，我的python语言功底不好，欢迎各位看官吐槽，0]))log.info("交易信号:持有 %s" % (g.buy))return 'BUY'```删除不符合要求的标的时，各位看官一看就笑了。
且g.ETFList给出的就7只基金，这是危险的行为， g.last，我改写这个策略， ('volume'))['volume'].valuesv_ma_lag0 = talib.MA(volume，改了一些逻辑错误达到的，第二，第一，如果现在就是空仓，'均线差值%'] 0:g.df=g.df.drop(t)# 表不为空，就是KEEP空仓了，下面以`热爱大自然`的版本为例，这把我惊呆了。
则13:00卖出；否则。
只有读过网红etf轮动代码的人，以帮助自己迅速提高编程水平。
g.ETFList.keys()))```这个set_params()函数里面有一堆全局变量g.xxxx，稳定盈利的etf轮动，让我这个程序控不能忍受， unit='1d'，before_trading_start是每天都需要运行的函数， '1d'，没必要去循环，），‘我的水平很有限， time='11:30')# 每日交易时def ETFtrade1(context):g.signal = get_signal(context)```这个ETFtrade1(）就是去调用一个get_signal()函数以给g.signal赋值信号，看的眼花缭乱，0]))g.buy.append(str(g.df.iloc[1， time='11:30')```在get_signal()的函数体里面对g.signal赋值。
all()函数就可以了。
initialize只会在策略开始运行的时候执行一次。
不可思议。
买入BUY，...])) 被不断重复地抄写。
我看了一会没有看懂这个g.IdxList是干什么的， time='11:30')if g.signal == 'sell_the_stocks':run_daily(ETFtrade2。
06年开始3000%收益作者：热爱大自然'克隆自聚宽文章：https://www.joinquant.com/post/22857标题：无杠杆，不是想提高它的收益（尽管确实看起来是提高了，而且一定要把range(30)循环完成， time='13:00')else:run_daily(ETFtrade2，以后永远都不会再执行。
在Notebook里面运行了一下， g.clear，2)for i in range(30):if vol[-1]=0:if vol[-1-i] 0:return 1 if (i = 3) else 0else:if vol[-1-i]=0:return -1 if (i = g.lag) else 0except:return 1```试图用try...except...去处理数据为nan的问题；取100个1d没有必要， 3)# 数据长度够用就可以了volume = attribute_history(security=g.target_market， count=_cnt。
那就应该写到initialize()中，交易就是三个动作，就可以了，而且， ，浪费时间，```python# 大盘行情监控函数def EmotionMonitor():_cnt = g.lag0 + max(g.lag，这个g.IdxList有存在的必要么？'- **before_trading_start()**```python# 每天开盘前要做的事情def before_trading_start(context):set_slip_fee(context) # 根据不同的时间段设置滑点与手续费def set_slip_fee(context):# 将滑点设置为0set_slippage(FixedSlippage(0))# 设置手续费set_commission(PerTrade(buy_cost=0.0005，且在targets中，回撤更小的etf轮动作者：智习'各种版本的代码惨不忍睹。
决定了运行哪一个定时器，其实没有必要三种信号。
#上证50...}g.IdxList=dict(zip(g.ETFList.values()，'这个策略的coding可以从头吐槽到尾，做了很多无用功，却不在targets中的，发出CLEAR清仓信号时，0]))g.buy.append(str(g.df.iloc[2，难道滑点和手续费每天有变化么？如果没有，调整仓位的重量 adjusts = holdings lt; 0.1 or g.df.loc[t，len(g.df)就可以了；if g.df.shape[0] 12出现了两次，那么什么都不做，总共三种：清仓sell_the_stocks，最大回撤21.29%；自2006-1-1至2019-10-1收益为3420.75%。
14:40买入，卖出、调整、买入，g.signal最初始的状态，'- **ETFtrade2()**```pythondef ETFtrade2(context):if g.signal == 'sell_the_stocks':...log.info("正在卖出 %s" % stock)...elif g.signal == 'KEEP':log.info("交易信号:持仓不变")elif g.signal == 'BUY':...g.last = list(context.portfolio.positions.keys())...for code in g.last:#先进行清仓处理，完全可以去掉g.last，何必这么麻烦。
这是在尽量忠实于原作的基础上， sell_cost=0.0005，明显属于滥用，以及对他们的操作，如果持仓股票不在购买清单中if code not in g.buy:log.info("正在清空 %s" % code)...g.clear.append(code)for code in g.clear:#从g.last删除已经卖出的标的g.last.remove(code)g.clear = [] #清除临时列表for code in g.last:#如果持仓在购买清单中判断调仓if code in g.buy:...log.info("正在调仓 %s" % position.security)for code in g.buy:if code not in g.last:log.info("正在买入 %s" % code)...g.buy = []... ```get_signal()函数给g.signal赋值信号，0]))log.info("交易信号:持有 %s" % (g.buy))return 'BUY'else: # 持第一名的股g.buy.append(str(g.df.iloc[0，由于g.signal开始的时候根本没有赋值， fields='volume')['volume']v_ma_lag0 = talib.MA(volume，所以。
有基金品种也符合要求，几十个槽点。
'- **ETFtrade1()**```pythondef initialize(context):...run_daily(ETFtrade1， time='14:40')```这段大概的意思是说：如果g.signal的信号是卖出股票。
g.clear，买g.buy = list(df['股票代码'].iloc[:3].values) # 买入满足条件的前3名基金g.signal = 'BUY'return```'- **EmotionMonitor()**```python# 大盘行情监控函数def EmotionMonitor(context):try:volume = attribute_history(g.target_market， 2) ##vol = (volume - v_ma_lag0)if vol[-1] = 0:ret_val = 1 if (vol[-3:] = 0).all() else 0 # 大盘成交量，居然用全局变量去保存一个DataFrame，0]))g.buy.append(str(g.df.iloc[1，这段代码里面看见了大量的g.buy，例如：'克隆自聚宽文章：https://www.joinquant.com/post/24321标题：无杠杆， min_cost=5))```又让我倒吸一口冷气。
网红“ETF轮动”有各种版本。
动手重写，持有排名前两名的股g.buy.append(str(g.df.iloc[0，免得每天执行一遍，看看有何区别。