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第9章 利用Python语言编写量化策略
章节主张
第九章是整本书的中轴：它第一次把策略写作的真实结构完整展开，让量化从“想法”变成“可运行对象”。
中文释读
如果把前面几章看作准备动作，这一章就是正式把量化策略拼起来。
初始化函数、定时函数、下单函数、日志和对象系统，合起来构成了策略执行机器。
本章知识路线
关键论据
- 策略是事件驱动结构。
- 下单和调度函数决定执行路径。
- Context、Order、Position 等对象是理解平台的钥匙。
行动清单
- 先看策略由哪些函数组成。
- 再看各类对象承载什么状态。
- 把日志当作策略理解工具。
本章图版学习路径
图版按知识点分组，用来把理论页、平台页和代码页重新接上。
源章节深读
以下卡片基于章节和小节起始页 OCR，并补上“问题、动作、提醒”三层解读。
9.1 股票量化策略的组成
Python 量化交易实战入门与技巧 9.1 股票量化策略的组成 在浏览器的地址栏中输入 “https://www.joinquant.com”，回车，进 入JoinQuant（聚宽）量化交易平台的首页页面。 单击菜单栏中的“我的策略/我的策略” 命令，单击 “新建策略” 按钮， 弹出下拉菜单，如图9.1所示。
9.2 股票量化策略的设置函数
Python 量化交易实战入门与技巧 ＃ 卖出所有股票，使这只股票的最终持有量为0 order_target （security,O） 开盘时运行函数，即在股票交易的所有时间内一直在运行的函数，是实 现买卖股票的函数。 首先输出运行时间到日志 log.info（，然后利用 security 获取要操作的股 票，即平安银行（000001）。接着获取平安银行的收盘价、5日均线的价格、 上一时间点的价格、当前账户的资金，如果上一时间点的价格高出5日均线 价格的1%，就会全仓买入，而上一时间点的价格低于5日均线的价格，就会 卖出股票的所有持仓筹码。
9.3 股票量化策略的定时函数
第9章 利用 Python 语言编写量化策略 9.2.7 设置要操作的股票池函数 设置要操作的股票池函数的语法格式如下： set universe （security_list） 该函数只用于设定 history 函数的默认 security_list，除此之外并无其 他用处。参数 security_list 是指股票列表。 设置要操作的股票池函数代码如下： set_universe （［‘000001.XSHE’， ‘600000.XSHG’］） 9.3 股票量化策略的定时函数 在股票量化策略的初始化函数中，进行一些初始化设置后，最后运行了 三个定时函数。下面就来具体讲解一下定时函数。 9.3.1 定时函数的定义及分类 定时函数是指，在回测和模拟交易中指定每月、每周或者每天要运行的 函数。定时函数可以在具体每月或每周的第几个交易日（或者倒数第几天）的 某一分钟执行。
9.4 股票量化策略的下单函数
Python 量化交易实战入门与技巧 daily（），具体代码如下： def weekly（context）： print ‘weekly 8s os’| oP （context.current_dt, context. current _dt.isoweekday （） ） def monthly （context）： print| ‘monthly es es’ o （context.current_dt, context. current_dt.month） def daily （context）： print ‘daily es’ s context.current_dt def initialize （context）： # 指定每月第一个交易日，在开盘后十分钟运行，即 9:40 run_monthly（monthly, 1，‘open+10m’） # 指定每周倒数第一个交易日，在开盘前运行，即 9:00 run_we
9.5 股票量化策略的日志log
第9章 利用 Python 语言编写量化策略 9.5 股票量化策略的日志 log 日志可以用来记录应用程序的状态、错误和信息消息，也经常作为调试 程序的工具。下面来讲解一下设定1og 级别及最常用的log.info。 9.5.1 设定log级别 设定log 级别语法格式如下： log.set_level （name, level） 设置不同种类10g的级别，低于这个级别的log 不会输出。所有10g的 默认级别是 debug。 各项参数意义如下： 参数name：字符串，但log种类只有三种，分别是 “order”、“history”、 “strategy” '。 order 表示调用 order 系列 API 产生的1og；history 表示调用 history 系列API产生的log；strategy 表示程序员自己在策略代码中打出来 的 log。
9.6 股票量化策略的常用对象
Python 量化交易实战入门与技巧 log.info 等同于 print 输出的结果。 参数content，可以是字符串、对象等。 log.info 的实例代码如下： log.info （history （10））#打印出 history（10）返回的结果 log.info（“Selling &s,amount-8s”，security,amount） 出一个格式化后的字符串 print history （10），data, context.portfo1i0 ＃ 打印 9.6 股票量化策略的常用对象 在股票量化策略中，还会用到一些常用的对象，如 Order 对象、全局对 象g、Trade对象等。下面详细讲解一下常用对象。 9.6.1 Order 对象 Order 对象的常用属性如下： Amount：下单数量，不管是买还是卖，都是正数。 filled：已经成交的股票数量，正数。 security：股票代码。
辨析题：为什么说第九章是这本书最像“量化编程核心课”的一章？
因为从这里开始，读者面对的不再是通用 Python，而是完整策略如何在平台里生长和运转。