要实现上述交易策略，我们需要使用Python的一些库，比如pandas用于数据处理，numpy用于数值计算，以及matplotlib用于绘制图表。此外，我们还需要一个数据源来获取股票或期货的历史价格数据。这里假设我们已经有了历史数据，并且数据已经按照日期排序。
下面是一个简化的示例代码，用于演示如何实现上述策略。请注意，这只是一个示例，实际应用时需要根据实际情况调整。
第一步：导入所需的库
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime
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第二步：加载数据
假设我们已经有了一个CSV文件，其中包含了日期、开盘价、收盘价、最高价、最低价等信息。我们将使用Pandas来加载数据。
# 加载数据
data = pd.read_csv('stock_data.csv')
data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])
data.set_index('date', inplace=True)
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第三步：计算均线和其他指标
# 计算5日和10日移动平均线
data['MA_5'] = data['close'].rolling(window=5).mean()
data['MA_10'] = data['close'].rolling(window=10).mean()
# 计算60分钟级别的60日均线
# 这里假设数据已经按60分钟级别整理过
data['MA_60_60min'] = data['close'].rolling(window=60).mean()
# 计算5分钟级别的5日和10日均线
# 这里假设数据已经按5分钟级别整理过
data['MA_5_5min'] = data['close'].rolling(window=5).mean()
data['MA_10_5min'] = data['close'].rolling(window=10).mean()
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第四步：实现策略
def trading_strategy(data):
# 初始化变量
position = False # 是否持仓
entry_price = None # 开仓价格
stop_loss = None # 止损价格
take_profit = None # 止盈价格
profit_taken = 0 # 已经止盈的比例
results = []
for i in range(len(data)):
# 前提条件
if data['MA_5'][i] < data['MA_10'][i] and data['close'][i] < data['MA_60_60min'][i]:
# 开仓条件
if not position and data['MA_5_5min'][i] < data['MA_10_5min'][i]:
entry_price = data['high'][i] # 假设在高点开仓
stop_loss = entry_price + 1 # 止损设置
position = True
print(f"Open position at {entry_price:.2f} on {data.index[i]}")
# 止损
elif position and data['low'][i] <= stop_loss:
print(f"Stop loss at {stop_loss:.2f} on {data.index[i]}")
position = False
entry_price = None
stop_loss = None
take_profit = None
profit_taken = 0
# 止盈
elif position and data['MA_5'][i] > data['MA_10'][i]:
take_profit = entry_price * 0.75
profit_taken = 0.75
stop_loss = entry_price # 保本止损
print(f"Take profit 75% at {take_profit:.2f} on {data.index[i]}")
# 如果15分钟出现三买，则全部平仓
if data['MA_5_5min'][i] > data['MA_10_5min'][i]: # 这里简单用5分钟均线金叉代替三买
print(f"Close all positions at {data['close'][i]:.2f} on {data.index[i]}")
position = False
entry_price = None
stop_loss = None
take_profit = None
profit_taken = 0
# 记录结果
results.append({
'Date': data.index[i], 'Position': position, 'Entry_Price': entry_price,
'Stop_Loss': stop_loss, 'Take_Profit': take_profit, 'Profit_Taken': profit_taken})
return pd.DataFrame(results)
# 应用策略
results = trading_strategy(data)
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第五步：可视化结果
def plot_results(data, results):
fig, ax = plt.subplots(figsize=(14, 7))
data['close'].plot(ax=ax, label='Close Price', color='blue')
data['MA_5'].plot(ax=ax, label='MA 5', color='red')
data['MA_10'].plot(ax=ax, label='MA 10', color='green')
data['MA_60_60min'].plot(ax=ax, label='MA 60 (60min)', color='orange')
# 标记开仓和平仓点
open_positions = results[results['Position'] == True]
close_positions = results[results['Position'] == False]
ax.scatter(open_positions['Date'], open_positions['Entry_Price'], color='purple', marker='^', label='Open Positions')
ax.scatter(close_positions['Date'], close_positions['Entry_Price'], color='black', marker='v', label='Close Positions')
plt.title('Trading Strategy Results')
plt.legend()
plt.show()
plot_results(data, results)
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注意事项
- 数据来源：上述示例假定数据已经存在并按时间顺序排列。在实际应用中，你需要从数据提供商处获取数据，并确保数据的质量和完整性。
- 交易成本：实际交易中还需要考虑交易成本（如手续费和滑点）。
- 风险管理：示例中的策略较为简单，实际应用时需要考虑风险管理措施。
- 回测与验证：在实际部署前，应该进行详细的回测和策略验证，以确保策略的有效性。
以上就是使用Python实现该策略的一个示例。希望对你有所帮助！
