本篇文章給大家分享的是有關VNPY中基于Ta-lib的KDJ策略怎樣實現，小編覺得挺實用的，因此分享給大家學習，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲，話不多說，跟著小編一起來看看吧。
VNPY自帶演示策略中，沒有kdj策略，作為一個國內常用策略，這里講講怎么實現。
首先，Ta-lib這個python庫里面并沒有提供kdj策略，估計主要因為這個策略主要在流行，不過ta-lib提供了類似的方法STOCH()?？梢詫崿FKD效果。
那么首先為class ArrayManager新增一個方法kdj，來輸出KDJ值。我是直接修改ctaTemplate.py 文件，更合適方法是繼承class ArrayManager。
def kdj(self, fastk_period, slowk_period, slowk_matype ,slowd_period ,slowd_matype, array=False):
"""KDJ指標"""
slowk, slowd = talib.STOCH(self.high,self.low,self.close,fastk_period, slowk_period,
slowk_matype, slowd_period ,slowd_matype)
# 求出J值，J = (3 * D) - (2 * K)
slowj = list(map(lambda x,y: 3 * x - 2 * y, slowk, slowd))
if array:
return slowk, slowd, slowj
return slowk[-1], slowd[-1], slowj[-1]
上面是新增的kdj功能，首先是利用SHOCH計算出kd，在利用kd算出j，輸出kdj三個指標。
SHOCH計算需要每條k線中的最高值，最低值，和結束值參數，作為list數列提供；這個直接使用ArraManger提供值；然后是fastK_period, slowk_period和slowd_period, 這個就是kdj設定中常見的N,M1,M2三個窗口參數, 通常設置是（9，3，3）。
然后是slowk_matype, slowd_matype就是平均算法類型，這里可以用SMA滑動平均或EMA指數平滑移動平均等。為了和文華一致，用了SMA。
#MA_Type: 0=SMA, 1=EMA, 2=WMA, 3=DEMA, 4=TEMA, 5=TRIMA, 6=KAMA, 7=MAMA, 8=T3 (Default=SMA)
這個后來發現不是一回事，Ta-lib中的SMA中S是simple簡單的意思，SMA是簡單移動平均。和文華SMA不一樣，文華SMA是指數加權移動平均線，這樣的化用EWMA更合適。但是Ta-lib本身并不提供提供EWMA；按照下圖發現默認權重為1; EMA或者較為合適，不過此時權重為2。
后來看著此文又不是一回事，以后有空填這個坑。
https://www.joinquant.com/post/7920
j值不提供直接只算，直接用kd值，用3*k-2*d算出j值。對了這些返回都是一堆kdj組list，就是可以畫成一個線。如果是array是false就返回一個點的kdj值。
好了上面就是對 ArrayManager增加一個kdj方法，在下來就是繼承CtaTemplate, 生成策略，這里基本就是
買入思想就是k或d小于某個閾值時候為超賣，當k大于d，就是描述里面K線上穿d線時候，開多單。反之k或d值大于閾值多超買，那么此時k小于d，開空單。。
如果持有多頭，那么因為j更加敏感，用j值來做平倉指標. 如果持有多單，，如果j小于d，即j線下穿d線時候賣出多單，或者j值快速下降，下降幅度大于定好的jlimit。。
如果持有空頭，同理，如果j大于d，或者j快速增大則平倉。
代碼如下：
# encoding: UTF-8
"""
這里的Demo是一個kdj策略實現
"""
from __future__ import division
from vnpy.trader.vtConstant import EMPTY_STRING, EMPTY_FLOAT
from vnpy.trader.app.ctaStrategy.ctaTemplate import (CtaTemplate,
BarGenerator,
ArrayManager)
from talib import MA_Type
########################################################################
class KDJStrategy(CtaTemplate):
"""KDJ策略Demo"""
className = 'KDJStrategy'
author = u'BillyZhang'
# 策略參數
fastk_period = 9
slowk_period = 3
slowk_matype = MA_Type.EMA
slowd_period = 3
slowd_matype = MA_Type.EMA
kdlimit = 20
jlimit = 10
initDays = 10
fixedSize = 1
barmins = 15
# 策略變量
k = 0
d = 0
j = 0
# 參數列表，保存了參數的名稱
paramList = ['name',
'className',
'author',
'vtSymbol',
'fastk_period',
'slowk_period',
'slowk_matype',
'slowd_period',
'slowd_matype',
'fixedSize'
'barmins'
]
# 變量列表，保存了變量的名稱
varList = ['inited',
'pos',
'k',
'd',
'j']
# 同步列表，保存了需要保存到數據庫的變量名稱
syncList = ['pos']
# ----------------------------------------------------------------------
def __init__(self, ctaEngine, setting):
"""Constructor"""
super(KDJStrategy, self).__init__(ctaEngine, setting)
self.bg = BarGenerator(self.onBar, self.barmins, self.onXminBar)
self.am = ArrayManager()
# 注意策略類中的可變對象屬性（通常是list和dict等），在策略初始化時需要重新創建，
# 否則會出現多個策略實例之間數據共享的情況，有可能導致潛在的策略邏輯錯誤風險，
# 策略類中的這些可變對象屬性可以選擇不寫，全都放在__init__下面，寫主要是為了閱讀
# 策略時方便（更多是個編程習慣的選擇）
# ----------------------------------------------------------------------
def onInit(self):
"""初始化策略（必須由用戶繼承實現）"""
self.writeCtaLog(u'KDJ策略初始化')
initData = self.loadBar(self.initDays)
for bar in initData:
self.onBar(bar)
self.putEvent()
# ----------------------------------------------------------------------
def onStart(self):
"""啟動策略（必須由用戶繼承實現）"""
self.writeCtaLog(u'KDJ策略啟動')
self.putEvent()
# ----------------------------------------------------------------------
def onStop(self):
"""停止策略（必須由用戶繼承實現）"""
self.writeCtaLog(u'KDJ策略停止')
self.putEvent()
# ----------------------------------------------------------------------
def onTick(self, tick):
"""收到行情TICK推送（必須由用戶繼承實現）"""
self.bg.updateTick(tick)
# ----------------------------------------------------------------------
def onBar(self, bar):
"""收到Bar推送（必須由用戶繼承實現）"""
self.bg.updateBar(bar)
# ----------------------------------------------------------------------
def onXminBar(self, bar):
"""收到Bar推送（必須由用戶繼承實現）"""
am = self.am
am.updateBar(bar)
if not am.inited:
return
# 計算kdj數值
slowk, slowd, slowj = am.kdj(self.fastk_period, self.slowk_period, self.slowk_matype,
self.slowd_period, self.slowd_matype, array=True)
self.k = slowk[-1]
self.d = slowd[-1]
self.j = slowj[-1]
self.jdif = slowj[-1] - slowj[-2]
tradeindictor = 0
if self.k > (100 - self.kdlimit) or self.d > (100 - self.kdlimit):
tradeindictor = -1
if self.k < self.kdlimit or self.d < self.kdlimit:
tradeindictor = 1
# 當前無倉位，發送開倉委托
if self.pos == 0:
self.intraTradeHigh = bar.high
self.intraTradeLow = bar.low
# 如果k值大于d值均線，開多單；反之，如果如果k值小于d值時候開空單
if self.k > self.d and tradeindictor == 1:
self.buy(bar.close, self.fixedSize, False)
elif self.k < self.d and tradeindictor == -1:
self.short(bar.close, self.fixedSize, False)
# 持有多頭倉位; 如果j小于d，或者j最近兩個k線，j值下跌超過jlimi平倉, :
elif self.pos > 0:
if self.j < self.d or self.jdif < -1 *self.jlimit:
self.sell(bar.close * 1.03, abs(self.pos))
# 持有空頭倉位;如果j大于d,或j快速上揚 平倉;
elif self.pos < 0:
if self.j > self.d or self.jdif > self.jlimit:
self.cover(bar.close * 0.97, abs(self.pos))
# 同步數據到數據庫
self.saveSyncData()
# 發出狀態更新事件
self.putEvent()
# ----------------------------------------------------------------------
def onOrder(self, order):
"""收到委托變化推送（必須由用戶繼承實現）"""
# 對于無需做細粒度委托控制的策略，可以忽略onOrder
pass
# ----------------------------------------------------------------------
def onTrade(self, trade):
"""收到成交推送（必須由用戶繼承實現）"""
# 對于無需做細粒度委托控制的策略，可以忽略onOrder
pass
# ----------------------------------------------------------------------
def onStopOrder(self, so):
"""停止單推送"""
pass
以上就是VNPY中基于Ta-lib的KDJ策略怎樣實現，小編相信有部分知識點可能是我們日常工作會見到或用到的。希望你能通過這篇文章學到更多知識。更多詳情敬請關注億速云行業資訊頻道。
免責聲明：本站發布的內容（圖片、視頻和文字）以原創、轉載和分享為主，文章觀點不代表本網站立場，如果涉及侵權請聯系站長郵箱：is@yisu.com進行舉報，并提供相關證據，一經查實，將立刻刪除涉嫌侵權內容。
