【Python量化】获利不是梦：用 Easytrader 库实现出水芙蓉交易策略

以下是出水芙蓉一个简单交易策略的示例代码：

1. 策略思路

出水芙蓉易是一种股票交易策略，它的核心思想是在研究股票基本面和技术指标的基础上，使用Easytrader库进行自动化交易。

具体来说，我们需要选择一些具有较高潜力的股票，然后在其价格达到一定程度后进行买入，并在价格上涨时进行卖出。同时，我们需要进行风险控制，如果股票价格出现下跌，则及时止损。

2. 策略实现

我们可以使用Easytrader库来实现这个策略。首先，我们需要从Tushare获取股票数据进行分析，然后通过Easytrader库来进行自动化交易。

具体步骤如下：

1）导入所需的Python库：

import easytraderimport tushare as tsimport pandas as pd

2）登录券商交易账户：

我们需要登录使用的券商账号，通过Easytrader库来实现自动化交易。

user = easytrader.use('ht_client')user.connect(r'C:\ht_client\htzq.exe')  # 按照实际路径填写user.enable_type_keys_for_editor()user.enable_order_status_monitor()

3）获取股票数据：

我们可以通过Tushare来获取股票的历史数据，并进行分析。

stock_code = '000001.SZ'start_date = '2020-01-01'end_date = '2023-05-13'df = ts.get_k_data(stock_code, start=start_date, end=end_date)

4）分析股票数据：

我们可以通过分析股票数据来确定股票的趋势和价格区间，从而确定买入和卖出的时间点。

具体来说，我们可以计算股票的移动平均线和波动率，并使用这些指标来判断股票的走势。

df['ma5'] = df['close'].rolling(window=5).mean()df['ma10'] = df['close'].rolling(window=10).mean()df['ma20'] = df['close'].rolling(window=20).mean()df['std'] = df['close'].rolling(window=20).std()df['upper'] = df['ma20'] + 2 * df['std']df['lower'] = df['ma20'] - 2 * df['std']

5）实现自动化交易：

我们可以通过Easytrader库实现自动化交易，并根据策略进行买入和卖出。

for index, row in df.iterrows(): close_price = row['close'] high_price = row['high'] low_price = row['low'] # 判断是否买入 if close_price > row['ma5'] and row['ma5'] > row['ma10'] and row['ma10'] > row['ma20'] and close_price > row['upper']: user.buy(stock_code, price=close_price, volume=100, entrust_prop=0) # 判断是否卖出 if close_price < row['ma5'] and row['ma5'] < row['ma10'] and row['ma10'] < row['ma20'] and close_price < row['lower']: user.sell(stock_code, price=close_price, volume=100, entrust_prop=3)

6）实现风险控制：

为了降低风险，我们可以设置止损线，当股票价格下跌到止损线时进行止损，减少亏损。

stop_loss_price = close_price * 0.95if low_price <= stop_loss_price:    user.sell(stock_code, price=stop_loss_price, volume=100, entrust_prop=3)

以上就是出水芙蓉易的策略实现步骤，需要注意的是，这只是一个简单的出水芙蓉交易策略的样例代码，实际应用中需要结合实际数据和市场情况进行策略调整和优化。