排除基本的语法问题，策略能跑通。

可是，

这个策略是完全实现我的想法吗？怎么验证呢？
一个是可以把所有价格序列和用到的指标值全部打印出来

另一个办法是在k线图上显示相应的价格和指标线，但目前只是1分钟，如果我的策略是30分钟上跑的呢？

另外，怎么显示出来那些指标值呢？ 不能像tb,mc那种，很友好地显示出来k线周期选项和指标值显示选项吗？

xiaohe wrote:

可参考vnpy.app.cta_strategy.strategies里的示例策略里的指标编写逻辑试试看
那些例子都是直接调用 Talib的方法，和这个思路 好像不太一样呀

https://www.tradingview.com/script/sufFpGjC-Supertrend-V1-0-Buy-or-Sell-Signal/

只会写mc，不太会写vnpy，似乎需要用到循环和递归，

请大佬改写一个，谢谢！

mc代码 ```
input:
n(10),
m(3);
variables:
avg(0),up(0),dn(0),trend(0),atr(0),
ST(0);

avg = (h+l)/2;
atr = AvgTrueRange(n);

up = avg + m atr;
dn = avg - m atr;

if c > up[1] then
trend = 1
else if c < dn[1] then
trend = -1;

if trend > 0 and dn < dn[1] then dn=dn[1];
if trend < 0 and up > up[1] then up=up[1];

if trend = 1 then ST = dn else ST = up;

Plot3(st,"SThl2",iff(trend = 1,red,green));

```

对完全程序化自动化没有信心。但脚本策略是不是可以实现这样的功能。

譬如，价格，或者成交量，仓差变动达到一个水平，然后开仓，成交的同时，自动设置上的止损止盈价？

哪个大佬给个示范的脚本呀，谢谢！

譬如
1，某品种 跌破某价格 ，做空，
出发成交后立即设置好止损止盈单。

2，持仓某品种的持仓数量，设置好止损止盈。

谢谢

请问夜盘品种怎么根据1分钟合成日线K线？

现在合成的分割是按照自然日期 ，

是否有交易小节的属性，然后做一个区分判断？

为什么 我都 跑不起来~~

s>python RBreakStrategy.py
File "RBreakStrategy.py", line 12
​
^
SyntaxError: invalid character in identifier

1，请问2.1.2 穿透性测试 ，可以吗？

2， 如果换了个网络环境，外网IP地址变了，还不能用了吗？

老大，那这样理解的话，是不是这样？
if buycondtion:
self.buy(bar.close_price,1,True)

只要开启stop性质的True选项后，那么在满足条件 的信号bar之后，新来的K最新价格一旦大于信号bar的close,就会按市价买入吧（不管滑点多大）

反而，如果信号bar之后，新进来的k线低开低走（低于信号bar的close_price)，反而发出的买入订单不会被触发是吗？

目的：
想将测试回测中的有关变量保存下来，做检查对比（因为策略表现不符合逻辑意图）

操作：
在策略类中一开始定义
log_dict = {}

在on_init()：中

    #定义要记录的变量
    self.log_dict['date'] = []
    self.log_dict['close'] = []
    self.log_dict['qqe'] = []
    self.log_dict['qqesf'] = []
    self.log_dict['ma1'] = []
    self.log_dict['ma2'] = []
    self.log_dict['pos'] = []

然后 在on_bar中，
...
self.put_event()

    self.log_dict['date'].append(bar.datetime)
    self.log_dict['close'].append(bar.close_price)
    self.log_dict['qqe'].append(round(self.qqe[-1], 2))
    self.log_dict['qqesf'].append(round(self.qqesf[-1], 2))
    self.log_dict['ma1'].append(round(self.ma_fast[-1], 2))
    self.log_dict['ma2'].append(round(self.ma_slow[-1], 2))
    self.log_dict['pos'].append(self.pos)

在on_stop中
pd.DataFrame(self.log_dict).to_csv('D:\maqqelog.txt')
self.write_log("策略停止")

但程序回测完了，相关图表也输出了，
但D盘没有这个文件，

但如果把这个 pd.DataFrame(self.log_dict).to_csv('D:\maqqelog.txt')
放在on_bar中，程序可能需要每更新一个bar就写一次，特别耗时。

请问：
在on_bar（）里有没有可能，用那个变量，检测表现全部跑完？
if XXX:
log.to_csv（）这样？

或者要实现我的目的，最好的方式该如何处理呢？

谢谢！

请问，
当根k线收盘走完 条件满足（信号bar） 我想立即在下个k线(入场bar)开盘是买入。
那么回测记录的买开价格是信号bar的close呢 还是下个k线的开盘价呢?

策略回测的权益图
是按 平仓记录更新 还是按日更新呢？

关注。面临类似的问题。

在策略文件自定义个2小时方法 在里面写逻辑就行 我也是新手

前面是不是有必要补一个nan值，否则与其他基于真实价格序列的指标计算值序列没法对齐了。

已经搞定了，基本是这样的。

现在在jupyter直接调用测试了一上，对比来看，基本上是正确的。

不过直接 使用update_bar，好像默认只能得到100个bar。没有做大量的数据详细对比。

谢谢。好用了！

再请问一下，在策略里，如果获取K线的Datetime呢（输出时间 段的，每个bar的）？试了好几个变量 都 没有这个属性

请教个问题，

情况是这样的，
我导入1分钟K线，然后策略是使用这个1分钟合成的60分钟K线周期来进行判断买卖。

那么回放历史数据生成交易信号时，是用1分钟K线“动态模拟” 这个价格运行呢？还是直接使用60分钟K线来进行判断买卖。

两者的回测精确度还是很不少区别，譬如日内小节的一些体市再开始交易的跳空。

更正一下，
那种写法，在jupyter 测试明显 错误，后来想到是受了mc那种运行模式的影响，完全写错了

    def SQ_IsRising(self, arrayvalue, barcount: int, NotStrict: bool=True,
        array: bool = False
    ) -> Union[int, np.ndarray]:
        """"
        判断是上涨趋势，回溯barcount个价格序列，从左向右循环比较，均大为上升
        """
        arraylen = len(arrayvalue)
        result = np.zeros(arraylen) 

        for i in range(barcount,arraylen): 
            sum = 0
            for j in range(-barcount,-1):
                prevalue = arrayvalue[i+j]
                curvalue = arrayvalue[i+j+1]
                if curvalue > prevalue:
                    sum = sum + 1
            if sum == barcount - 1:
                result[i] = 1


        if array:
            return result
        return result[-1]

但仍然不确定是否正确，因为在jupyter 直接调用像am.sma这样的指标，是成功输出序列的。
但这个指标不会。不知道哪里出了问题

这个有用 正是我所需要的

非常感谢分享