什么是集合竞价？有什么用途？

所谓集合竞价就是在当天还没有开盘之前，你可根据前一天的收盘价和对当日股市的预测来输入股票价格，在集合竞价时间里输入计算机主机的所有下单，按照价格优先和时间优先的原则计算出最大成交量的价格，这个价格就会是集合竞价的成交价格，而这个过程被称为集合竞价。

每天开盘价在技术分析上具有重要的意义，目前世界各国股市市场均采用集合竞价的方式来确定开盘价，因为这样可以在一定程度上防止人为操纵现象。

策略实现（基于掘金量化平台）

策略思想

获取沪深300的成份股数据，并统计其30天内开盘价大于前收盘价的天数，并在该天数大于阈值18的时候加入股票池。
对不在股票池的股票平仓，并等权配置股票池的标的股票，每次交易间隔1个月。

策略主要步骤实现

获取当前交易日日期

now = context.now = context.now

直接调用context.now函数，返回“datetime.datetime”格式

获取上一交易日日期

last_day = get_previous_trading_date(exchange='SHSE', date=now) = get_previous_trading_date(exchange='SHSE', date=now)

获取上一交易日可调用get_previous_trading_date函数，返回值为字符串格式：

exchang需要设置交易市场代码。
date需要设置指定日期。

获取当天有交易的股票

    not_suspended_info = get_history_instruments(symbols='SHSE.000300', start_date=now, end_date=now)
    not_suspended_symbols = [item['symbol'] for item in not_suspended_info if not item['is_suspended']]not_suspended_info = get_history_instruments(symbols='SHSE.000300', start_date=now, end_date=now)
    not_suspended_symbols = [item['symbol'] for item in not_suspended_info if not item['is_suspended']]

获取当天有交易的股票，即非停牌的股票，首先需获取停牌信息，这里需调用get_history_instruments函数，返回值类型为list[dict]，之后就是将所提取的“字典”转换为”list“：

symbols需要设置订阅的标的代码。

start_date和end_date需设置获取成分股的开始与结束日期，这里需要调成上一交易日以获取上一交易日的成分股信息。

固定月初调仓

schedule(schedule_func=algo, date_rule='1m', time_rule='09:40:00')(schedule_func=algo, date_rule='1m', time_rule='09:40:00')

固定时间调仓可使用schedule函数进行定时任务配置：

schedule_func为调用的策略函数的名称。

date_rule可设为1m（一月）。
time_rule为开仓日的开仓时间，这里设为每月第一个交易日的09:40:00。

获取沪深300成分股

stock300 = get_history_constituents(index='SHSE.000300', start_date=last_day,end_date=last_day)[0]['constituents'].keys() = get_history_constituents(index='SHSE.000300', start_date=last_day,end_date=last_day)[0]['constituents'].keys()

获取指数成分股可调用函数get_history_constituents或者get_constituents，返回值类型为list[dict]，这里调用get_history_constituents是因为再回测时需要获取上一交易日的成分股，而get_constituents只能获取最新的成分股：

index需要设置获取指数的代码。
start_date和end_date需设置获取成分股的开始与结束日期，这里需要调成上一交易日以获取上一交易日的成分股信息。

获取过去交易日的历史信息

return_index_his = history_n(symbol=symbol, frequency='1d', count=30, fields='close,preclose',fill_missing='Last', adjust=ADJUST_PREV, end_time=last_day, df=True) = history_n(symbol=symbol, frequency='1d', count=30, fields='close,preclose',fill_missing='Last', adjust=ADJUST_PREV, end_time=last_day, df=True)

获取历史信息需要调用histor_n函数，默认返回值为“字典“格式，如果参数df设为True，则返回"dataframe"格式

symbol设置所需获取的标的代码。
frequency获取历史信息的频率，如日线数据设置为1d。
count需要设置获取的bar的数量。
fileds设置返回值的种类。
fill_missing需要设置对于空值的填充方式， None- 不填充，NaN- 用空值填充， Last- 用上一个值填充，默认 None。
adjust需要设置对于复权的处理，ADJUST_NONE or 0: 不复权, ADJUST_PREV or 1: 前复权, ADJUST_POST or 2: 后复权，默认不复权。
end_time需设置获取历史信息的结束时间。

获取持仓信息

positions = context.account().positions() = context.account().positions()

在判断平仓条件时，需要获取持仓信息（包含持仓均价），这就需要调用context.account().position函数，返回字典型。

策略回测分析

分析

我们选取了2017年7月至2017年10月作为回测周期，应用“EV/EBITDA”单因子作为选股基础。可以看出：

胜率（具有盈利的平仓次数与总平仓次数之比）达到了62.5%，也即策略每十次开仓，有六次是盈利的。

卡玛比率（年化收益率与历史最大回撤之比）是使用最大回撤率来衡量风险。采用最大回撤率来衡量风险，关注的是最极端的情况。卡玛比率越高表示策略承受每单位最大损失获得的报酬越高。在这里卡玛比率超过了20。

夏普比率（年化收益率减无风险收益率的差收益波动率之比）超过5，也即承受一单位的风险，会有超过五单位的收益回报

策略收益曲线总体稳定，适合在趋势行情中操作。

集合竞价选股策略源码：

# coding=utf-8
from __future__ import print_function, absolute_import, unicode_literals
from gm.api import *
'''
本策略通过获取SHSE.000300沪深300的成份股数据并统计其30天内
开盘价大于前收盘价的天数,并在该天数大于阈值10的时候加入股票池
随后对不在股票池的股票平仓并等权配置股票池的标的,每次交易间隔1个月.
回测数据为:SHSE.000300在2015-01-15的成份股
回测时间为:2017-07-01 08:00:00到2017-10-01 16:00:00
'''
def init(context):
# 每月第一个交易日的09:40 定时执行algo任务
schedule(schedule_func=algo, date_rule='1m', time_rule='09:40:00')
# context.count_bench累计天数阙值
context.count_bench = 10
# 用于对比的天数
context.count = 30
# 最大交易资金比例
context.ratio = 0.8
def algo(context):
# 获取当前时间
now = context.now
# 获取上一个交易日
last_day = get_previous_trading_date(exchange='SHSE', date=now)
# 获取沪深300成份股
context.stock300 = get_history_constituents(index='SHSE.000300', start_date=last_day,
end_date=last_day)[0]['constituents'].keys()
# 获取当天有交易的股票
not_suspended_info = get_history_instruments(symbols=context.stock300, start_date=now, end_date=now)
not_suspended_symbols = [item['symbol'] for item in not_suspended_info if not item['is_suspended']]
trade_symbols = []
if not not_suspended_symbols:
print('没有当日交易的待选股票')
return
for stock in not_suspended_symbols:
recent_data = history_n(symbol=stock, frequency='1d', count=context.count, fields='pre_close,open',
fill_missing='Last', adjust=ADJUST_PREV, end_time=now, df=True)
diff = recent_data['open'] - recent_data['pre_close']
# 获取累计天数超过阙值的标的池.并剔除当天没有交易的股票
if len(diff[diff > 0]) >= context.count_bench:
trade_symbols.append(stock)
print('本次股票池有股票数目: ', len(trade_symbols))
# 计算权重
percent = 1.0 / len(trade_symbols) * context.ratio
# 获取当前所有仓位
positions = context.account().positions()
# 如标的池有仓位,平不在标的池的仓位
for position in positions:
symbol = position['symbol']
if symbol not in trade_symbols:
order_target_percent(symbol=symbol, percent=0, order_type=OrderType_Market,
position_side=PositionSide_Long)
print('市价单平不在标的池的', symbol)
# 对标的池进行操作
for symbol in trade_symbols:
order_target_percent(symbol=symbol, percent=percent, order_type=OrderType_Market,
position_side=PositionSide_Long)
print(symbol, '以市价单调整至权重', percent)
if __name__ == '__main__':
'''
strategy_id策略ID,由系统生成
filename文件名,请与本文件名保持一致
mode实时模式:MODE_LIVE回测模式:MODE_BACKTEST
token绑定计算机的ID,可在系统设置-密钥管理中生成
backtest_start_time回测开始时间
backtest_end_time回测结束时间
backtest_adjust股票复权方式不复权:ADJUST_NONE前复权:ADJUST_PREV后复权:ADJUST_POST
backtest_initial_cash回测初始资金
backtest_commission_ratio回测佣金比例
backtest_slippage_ratio回测滑点比例
'''
run(strategy_id='strategy_id',
filename='main.py',
mode=MODE_BACKTEST,
token='token_id',
backtest_start_time='2017-07-01 08:00:00',
backtest_end_time='2017-10-01 16:00:00',
backtest_adjust=ADJUST_PREV,
backtest_initial_cash=10000000,
backtest_commission_ratio=0.0001,
backtest_slippage_ratio=0.0001)

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