学习QMT股票量化系统四周法则策略

理查德·唐迁（Richard Donchian）是20世纪中期美国职业期货交易员，被誉为“趋势交易之父”。他最著名的贡献之一是发明了“四周规则”（Four-Week Rule）。具体操作如下：

只要价格涨过前四周内的最高价，就平掉空头仓位并做多；
只要价格跌破前四周内的最低价，就平掉多头仓位并做空。

操作逻辑是：如果价格超过了四周的最高价，说明目前是上升趋势，在上升趋势中，高点会一个比一个高，故做多。如果价格低于了四周的最低价，说明目前是下跌趋势，在下跌趋势中，低点会一个比一个低，故做空。

该系统跟踪市场趋势，交易频率较低，操作简单。

国内有些交易者把四周法则的四周时间改为了4个交易日，用于股市交易，也许是我们的大A牛短熊长，更适合做短线。

下面我们就用python代码，在QMT量化系统上编写这一策略。

#encoding:gbk
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四周法则策略，股价大于前4日最高价，全仓买入，小于前4日最低价，全仓卖出
注意：本策仅用于python量化学习，不用于真实交易
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import pandas as pd
import numpy as np

def init(C):
    # 设置股票代码和账户ID
    C.stock= C.stockcode + '.' +C.market
    C.accID = 'your accID'
    # 设置周期
    C.MY_period = 4

def handlebar(C):
    # 计算前4日最高价和最低价，及最新收盘价
    bar_date = timetag_to_datetime(C.get_bar_timetag(C.barpos), '%Y%m%d%H%M%S') #当前k线日期
    data = C.get_market_data_ex(
        ['close', 'high', 'low'],
        [C.stock],
        end_time=bar_date,
        period=C.period,
        dividend_type='none',
        subscribe = True
        )
    close = data[C.stock]['close']
    high = data[C.stock]['high']
    low = data[C.stock]['low']
    
    HIGH_4 = pd.Series(high).rolling(window=C.MY_period).max() #计算四日最大值
    LOW_4 = pd.Series(low).rolling(window=C.MY_period).min()   #计算四日最小值

    # 获取账户信息
    account_info = get_trade_detail_data(C.accID, 'stock', 'account')

    if not account_info:
        print("无法获取账户信息")
        return

    account_info = account_info[0]
    available_cash = int(account_info.m_dAvailable)  # 可用资金

    holdings = get_trade_detail_data(C.accID, 'stock', 'position')
    holdings = {i.m_strInstrumentID + '.' + i.m_strExchangeID : i.m_nVolume for i in holdings}
    holding_vol = holdings[C.stock] if C.stock in holdings else 0

    # 全仓买入逻辑
    if holding_vol == 0 and close[-1] > HIGH_4[-2]:
        print("此时超过了最高价！")
        # 计算买入数量，向下取整
        buy_volume = available_cash // close[-1]

        # 下单买入
        passorder(23, 1101, C.accID, C.stock, 5, -1, buy_volume, C)
        print(f"{bar_date} 开仓")
        print("holding_vol=",holding_vol)
        C.draw_text(1, 1, '买')


    # 全仓卖出逻辑
    elif holding_vol > 0 and close.iloc[-1] < LOW_4.iloc[-2]:
        print("此时低于最低价！")
        # 获取持仓信息
        position_info = get_trade_detail_data(C.accID, 'stock', 'position')
        if not position_info:
            print("无法获取持仓信息")
            return

        
        # 下单卖出
        passorder(24, 1101, C.accID, C.stock, 5, -1, holding_vol, C)
        print(f"{bar_date} 平仓")
        C.draw_text(1, 1, '卖')
        holdings = get_trade_detail_data(C.accID, 'stock', 'position')
        holdings = {i.m_strInstrumentID + '.' + i.m_strExchangeID : i.m_nVolume for i in holdings}
        holding_vol = holdings[C.stock] if C.stock in holdings else 0
        print("现在持股数量为：",holding_vol)
        account_info = get_trade_detail_data(C.accID, 'stock', 'account')
        account_info = account_info[0]
        available_cash = int(account_info.m_dAvailable)  # 可用资金
        print("可用资金为：",available_cash)