一、多品种策略和定时策略全解析
1.1 多品种策略代码指南
- 之前一直是单品种，这次进一步升级为同一套策略做多个品种;
- 主要实现方式就是，在执行策略的环节（信号计算-获取当前持仓-根据持仓状况和策略逻辑输出开仓/平仓信号）;
- 一键上到仿真模拟
1.2 时间驱动策略代码解析
- 之前我们的测试大多是基于特定规则，即规则类策略，触发开平仓条件就相应开平仓;
- 但有些时候，我们需要按照自然时间来处理一些交易（时间驱动）；
- 例如有的信号我需要固定持有一定时间（如固定持有5分钟）；
- 再例如有的信号我希望能够在整点去做交易；
- 再再例如一个更加贴近现实场景的就是对于日内的这种短周期的策略，我希望在收盘前全部平仓，以规避隔夜敞口。
策略代码解析：每分钟回看前一分钟的K线，阳线则开多、阴线则开空，固定持有5分钟，收盘前若有持仓全部平仓以规避隔夜跳开风险
- 这里为了简便只针对一个品种构建策略
- 取前一根K线作为判断开仓信号的依据，这里比较简单
- 开仓逻辑：没有多头持仓且没有空头持仓时，根据前一分钟K线方向下单
- 平仓逻辑：在开仓后，持有满5分钟后全部平仓。这里的核心就是与前面开仓时，开仓时间点做比较看是否满5min，关键变量就是那个open_minute
- 收盘前清仓逻辑：收盘前1分钟，若有持仓，无论持有多单还是空单全部平仓，若无持仓则不新增开仓
二、内测感悟
时间过得真快呀，四周的内测已经来到最后一周。
内测任务在四周里层层递进，从第一周的上手AI工作流，完成单策略的AI开发和仿真部署；到第二周的多任务部署；再到第三周的跨期套利和回测检验策略成色；到最后一周的多品种和自然时间驱动的策略，功能越来越成熟、bug越来越少，给pandaai的工作团队点赞！
之前一直就想观察日内短周期CTA策略的市场环境如何，但苦于缺乏数据以及IT技能，尚未建立起有效的观测机制，三方软件更不可能有相关指标。经过一个月的内测，我感觉用pandaai能完美解决这个需求了，直接把几个经典趋势跟踪策略，在全品种上应用，多周期一叠加，形成三个子策略，同时部署在仿真环境上观测就完事了~不说了，我去看怎么增加按照流动性筛选品种、在一个策略里面增加多指标/开仓条件共振、以及策略回望周期如何合理设置了！
