带你入门MindGo-我的第一个策略

首先，我们进入MindGo平台，点击导航栏的开始研究，进入策略编辑页面，如下图：

点击新建，点击新建策略，进入MindGo的新默认策略页面，左侧是编写策略代码，右侧是运行策略后的结果：

我们现在在左侧编写一个简单的双均线策略，记得重命名策略名称哦（本文的例子交易单只股票-平安银行，使用日级别回测）。

1 平台框架与策略逻辑

平台框架：

（1）def initialize(account):

#初始化方法，在整个回测、仿真交易中最开始执行一次，用于初始一些回测参数，也可定义全局变量

（2）def handle_data(account, data):

#设置买卖条件，每个交易频率（日/分钟/tick）调用一次（循环操作）；

#该函数在回测中的非交易日是不会触发的（如回测结束日期为1月5日，而1月1日至3日是非交易日，则handle_data在1日至3日不会运行，4日继续运行）。

MindGo平台的几乎所有策略都基于这个框架，即：

（1）初始化账户，即最开始要做的事情，如选定股票，设置变量、参数等；

（2）设置买卖条件，每个交易频率（日/分钟/tick）调用一次。

策略逻辑：当五日均线与二十日均线金叉时买入，当五日均线与二十日均线死叉时卖出。

人为操作（分三步）：

（1）先决定好交易哪一个股票；

（2）获取收盘价数据并计算五日均线和二十日均线；

（3）判断五日均线与二十日均线是否金叉，如果是，开盘就买入；如果不是，开盘就卖出。每天都这么做，循环下去。

接下来我们告诉计算机如何去实现这个策略逻辑，也分三步：

（1）初始化账户；

（2）获取收盘价数据，计算均线；

（3）判断是否买卖并下单。

2 初始化账户

我们先设置要交易的股票的代码，比如平安银行（000001）：

def initialize(account):
    account.security = '000001.SZ'  #设置要交易的股票(000001.SZ 平安银行)

其中：account参数为Account对象，存放当前账户、股票持仓信息

3 获取收盘价数据，计算均线

# 首先，获取股票过去20日的收盘价数据：
def handle_data(account, data):
    # 获取股票过去20日的收盘价数据
    close = data.attribute_history(account.security, ['close'], 20, '1d')

# 然后，计算五日均线价格和二十日均线价格
    MA5 = close.values[-5:].mean()   # 计算五日均线价格
    MA20 = close.values.mean()      # 计算二十日均线价格

其中：

attribute_history：data对象，获取单只证券历史行情数据（单只证券多属性数据，只能在handle_data中使用）

data.attribute_history(symbol, fields, bar_count, fre_step, skip_paused=False, fq=None) （详见帮助的API文档）

例：

value = data.attribute_history('000001.SZ', ['close', 'open'], 2, '1d', True, None)  # 获取平安银行股票前两天的收盘价

4 判断是否买卖并下单

数据已获取完毕，接下来我们做买卖判断：

# （1）如果五日均线大于二十日均线，则使用所有现金买入股票，记录这次买入；

if MA5 > MA20:
        # 使用所有现金买入股票
    order_value(account.security, account.cash)
        # 记录这次买入
    log.info("买入 %s" % (account.security))

# （2）如果如果五日均线小于二十日均线，并且目前有头寸，则使用所有现金买入股票，记录这次卖出。

if MA5 < MA20 and account.positions_value > 0:
        # 卖出所有股票
    order_target(account.security, 0)
        # 记录这次卖出
    log.info("卖出 %s" % (account.security))

其中：

（1）order_value：按金额下单

order_value(symbol, value, limit_price=None, style=None) （详见帮助的API文档）

例：

order_value(symbol='000001.SZ', value=1000, limit_price=10.0)  # 以开盘价买入价值1000元的平安银行股票，如果价格超过10元，则不买入

（2）order_target：按目标股数下单，即将标的证券的持仓数量调整至目标股数

order_target(symbol, target, limit_price=None, style=None)

例：

order_target('000001.SZ', 0) # 将股票全部卖出
order('000001.SZ', 100) # 若order下单买入100股成功，则当前持仓100股

（3）log：打印输出

log.info：打印输出日志或其他信息

log.error：正常情况下不使用，可以使用log.error来结束回测（即当执行到log.error后，回测将停止）

例：

log.info(get_open_orders())  # 打印所有未完成订单
if account.cash < 1000:     # 当资金小于1000元时，打印信息并结束回测
   log.error("资金不足")

6 策略代码写完，进行回测

把买入卖出和下单的代码写好后，策略就写完了，记得保存哦，完整双均线策略如下：

# 双均线策略
# 策略逻辑：当五日均线与二十日均线金叉时买入，当五日均线与二十日均线死叉时卖出。

# 初始化账户
def initialize(account):
    # 设置要交易的股票(000001.SZ 平安银行)
    account.security = '000001.SZ'

# 设置买卖条件，每个交易频率（日/分钟/tick）调用一次
def handle_data(account, data):
    # 获取股票过去20日的收盘价数据
    close = data.attribute_history(account.security, ['close'], 20, '1d')
    # 计算五日均线价格
    MA5 = close.values[-5:].mean()
    # 计算二十日均线价格
    MA20 = close.values.mean()
    # 如果五日均线大于二十日均线
    if MA5 > MA20:
        # 使用所有现金买入股票
        order_value(account.security, account.cash)
        # 记录这次买入
        log.info("买入 %s" % (account.security))
    # 如果五日均线小于二十日均线，并且目前有头寸
    if MA5 < MA20 and account.positions_value > 0:
        # 卖出所有股票
        order_target(account.security, 0)
        # 记录这次卖出
        log.info("卖出 %s" % (account.security))