7 套 Python 编写策略的教材！

以下其中一套，如有兴趣学习 python 语言的同学，可到 MINDGO 量化平台进行学习
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#在编写策略时，我们首先需要大致确定一下我们编写过程需要用到的几个 Python 包，比如 numpy.pandas.datetime，您
#需要根据您的需求，在策略的最上方进行导包操作。
from datetime import timedelta, date
#导入 datetime 相关包
import pandas as pd
#导入 pandas 包，用于数据分析。
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#首先我们需要一个策略初始化函数，其功能相当于开户。
def initialize(account):
#def 是 Python 语言创建函数的标志，initialize 是函数名称，这里是初始化函数，（ account ）是账户信息对象，也就是
#该初始化函数中，只有初始一些账户信息。并且该函数只运行一次，相当于开户只需要一次就可以了。
    account.n = 15 
    #设置 n=15，并将其放到账户信息中，主要为了控制持股数量，控制到 15 个及以内。
    account.trade_date = range(1,13,1)
    #设置交易频率，并将其放在账户信息中，range （ a,b,c ）函数是产生一个数列，从 a 到（ b-1 ）,其中间隔 c。这里的
    #rang(1,13,1)也就代表是 1 到 12 的数列
    run_monthly(trade,date_rule=-1)
    #按月运行函数 run_monthly （ a,b ），其中里面有两个参数，a 是运行对象，这里是 trade 函数（详见 34 行代码），
    #b 是运行时间，这里是每个月倒数第一个交易日。
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#其次我们需要构建一个交易系统，使得整个策略能运行起来！
def trade(account, data):
#我们创建一个取名为 trade 的函数，用于交易，其中设置 account 参数，我们就可以到别的函数中的 account 对象中的信息
#用到这里来，另外我们还有 data 参数，用于计算数据。
    date = get_datetime()
    #用来获取当前回测时间的函数，直接存在 date 中。
    months = get_datetime().month
    #将回测时间中的月份取出来，存在 months 中。
    if months in account.trade_date:
    #if  判断函数，这里是判断月份是否是我们初始条件中设置的 1-12 月，如果是，那么则交易，如果不是则跳过
    #其次我们可以发现，account 参数由于 trade 和 initialize 都有，因此其对象中的数据我们就可以自由使用。
        pb_list = stocks_pb(account,data)
        #我们将 stocks_pb(account,data)函数的选股结果导入 pb_list 对象
        stock_list = list(set(pb_list))
        #我们需要将 pb_list 对象的格式进行转化，使得运行不出错，直接用 list(set(x))即可。其中 set()是创建集合
        #这里是创建股票集合，list()用来创建列表，这里是创建股票列表。
        if len(account.positions) > 0:
        #if 判断函数，len()是取长度数值，account.positions 是账户持仓信息，len(account.positions)也就是
        #当前持仓股票的数量，如果大于 0，则进行下一步。
            for stock in list(account.positions):
            #for x in y 是循环函数，从 y 中逐一取出来设为 x，这里的 y 是持仓个股列表。x 是 stock，将个股取出，
            #stock 中存放取出的个股，执行下一步，如果一个个股执行完毕，执行下一个个股，直到账户中所有持仓
            #个股全部被执行后，跳出循环。
                if stock not in stock_list:
                #if 判断函数，判断选股股票是否在选股函数列表，不在则运行下一步
                    order_target(stock, 0)
                    #order_target 下单函数，stock 是买卖的股，0 是目前持仓，也就是清仓。
        if len(stock_list) > 0:
        #if 判断函数，判断选股列表中股票数量是否大于 0
            for stock in stock_list:
            #for x in y 循环函数，从股票列表中逐一取出个股
                if stock not in list(account.positions):
                #if 判断函数，用于判断个股是否在个股持仓列表中。
                    if len(account.positions) < account.n :
                    #if 判断函数，用于判断持仓个股数，是否小于我们初始化设置的条件 15 个。
                        number = account.n  - len(account.positions)
                        #如果不超出，那么计算，我们还能买的个股数量
                        order_value(stock,account.cash/number)
                        #下单函数，执行买入，买入的金额为可用现金 /可买个股数
                    else: 
                        order_value(stock,account.cash)
                    #else 是 if 函数的衍生，如果个股数量等于或超过最大持仓，那么我们将剩下的资金全部买入
                           
    else:
    #这里的 else 是之前的月份的判断。如果月份不符合则执行 else
        pass
        #pass 是跳过
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#我们需要创建一个函数，其作用是选择我们股票，因子是 pb 市净率，来让我们的交易系统有股票可以买卖
def stocks_pb(account,data):
#我们创建一个取名为 stocks_pb 的函数，用于选股，其中设置 account 参数，我们就可以到别的函数中的 account 对象
#中的信息用到这里来，另外我们还有 data 参数，用于计算数据。
    last_date = get_last_datetime().strftime('%Y%m%d')
    #get_last_datetime()函数用来获取回测的前一天的日期，后面的 strftime('%Y%m%d')是用来转化成年月日的格式。
    pb = get_fundamentals(query(valuation.symbol,valuation.pb
                        ).filter(valuation.pb > 0,
                        ).order_by(valuation.pb.asc()
                        ),date = last_date)
    #get_fundamentals 是获取财务数据的函数，query(x)是获取对象，这里是股票和 pb，filter(y)是用来筛选条件，这
#里是 pb>0，order_by(z)用来排序，将选择后的个股排序，这里是 pb 从小到大，date 是日期，这里是回测前一日。
#其中 sec()是从小到大排序。
    return list(pb['valuation_symbol'][:15])
    #return 用来输出函数的执行结果。这里是我们选择出来的股票列表的前 15 只个股。