# 克隆自聚宽文章：https://www.joinquant.com/post/33203
# 标题：300ETF非对称，自动调整网格策略
# 作者：晓航

# 原文章：https://www.joinquant.com/post/31723
# 标题：一种经过优化的ETF网格交易策略
# 作者：Tenny-X,

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晓航 修改
基本思路，跑赢300etf不容易，网格策略价格上升或下降过多容易脱离区间而失效。
设计了一个简单的自动调整网格算法，标的为300etf，回测效果比较稳定，回撤也控制合理，收益在300etf之上。
1. 价格突破网格上限，网格自动向上移动，因为已经空仓，网格上移不影响网格工作
2. 价格突破网格下限，网格不再向下移动，因为已经满仓，策划保持仓位，等待价格回归后继续交易。由于300etf长期来看价格会回归，本策略依靠国运。
3. 非对称网格，底部网格较小，上部网格较大。300etf的关键的地点建仓多些，非对称网格有效。3%，5%是目前测试后比较理想的网格，大家可以尝试下，哪位高人有学习算法的话可以进一步研究下。
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# 导入函数库
from jqdata import *

# 初始化函数，设定基准等等
def initialize(context):

    g.security = '510300.XSHG'#沪深300 
    #g.bottom_price = attribute_history(g.security, 1, '1d', ['close'])['close'][0]
    #设定自身走势作为基准
    set_benchmark(g.security)
    # 开启动态复权模式(真实价格)
    set_option('use_real_price', True)
    # 输出内容到日志 log.info()
    log.info('初始函数开始运行且全局只运行一次')
    # 过滤掉order系列API产生的比error级别低的log
    # log.set_level('order', 'error')

    ### 股票相关设定 ###
    # 股票类每笔交易时的手续费是：买入时佣金万分之三，卖出时佣金万分之三加千分之一印花税, 每笔交易佣金最低扣5块钱
    set_order_cost(OrderCost(close_tax=0.001, open_commission=0.0003, close_commission=0.0003, min_commission=1), type='stock')
    #初始底仓
    #cash = context.portfolio.available_cash
    g.count=0
    #价格为现金的1/10, 也就是10个网格
    #order_target_value(g.security,cash*0.2)

    ## 运行函数（reference_security为运行时间的参考标的；传入的标的只做种类区分，因此传入'000300.XSHG'或'510300.XSHG'是一样的）
      # 开盘前运行
    #run_daily(before_market_open, time='before_open')
      # 开盘时运行
    run_daily(market_open, time='14:30')
      # 收盘后运行
    #run_daily(after_market_close, time='after_close')

## 开盘前运行函数
def before_market_open(context):
    # 输出运行时间
    log.info('函数运行时间(before_market_open)：'+str(context.current_dt.time()))

    # 给微信发送消息（添加模拟交易，并绑定微信生效）
    #send_message('美好的一天~')

## 开盘时运行函数
def market_open(context):
    #log.info('函数运行时间(market_open):'+str(context.current_dt.time()))
    security = g.security
    # 获取股票的收盘价
    close_data = get_bars(security, count=30, unit='1d', fields=['close'])
    # 取得上一时间点价格
    if g.count == 0:
        current_data = get_current_data()
        current_price = current_data[security].last_price
        g.bottom_price = current_price
        cash = context.portfolio.available_cash
        order_target_value(g.security,cash*0.5)
        g.count+=1
    current_data = get_current_data()
    current_price = current_data[security].last_price
    #current_price = close_data['close'][-1]
    #bottom_price= g.initial_price['close'][0]
    # 取得当前的现金
    #cash = context.portfolio.cash

    #单次交易资金
    unit_value = context.portfolio.total_value*0.1
    #amount = context.portfolio.positions[g.security].amount
    returns = (current_price-g.bottom_price)/g.bottom_price
    bench_buy,bench_sell=bench_switch(context)
    
    current_value = context.portfolio.positions_value
    #网格交易
    #网格卖出
    if returns > bench_sell:
        if current_value>unit_value:
            order_value(security,-unit_value)
            print('===网格完整卖出=',unit_value)
        else:
            order_value(security,-current_value) 
            print('===网格部分卖出=',current_value)
        print('current_price=',current_price)
        print('bottom_price=',g.bottom_price)
        #网格基准上移一格，空仓网格会上移
        g.bottom_price=current_price
        
    #网格买入   
    if returns < bench_buy:
        if context.portfolio.available_cash>unit_value:
            order_value(security,unit_value)
            print('===网格完整买入=',unit_value)
            print('current_price=',current_price)
            print('bottom_price=',g.bottom_price)
            g.bottom_price=current_price
        elif context.portfolio.available_cash>0 :
            order_value(security,context.portfolio.available_cash)
            print('===网格部分买入=',context.portfolio.available_cash)
            #满仓没有资金，网格不再下移
            g.bottom_price=current_price


## 收盘后运行函数
def after_market_close(context):
    log.info(str('函数运行时间(after_market_close):'+str(context.current_dt.time())))
    #得到当天所有成交记录
    trades = get_trades()
    for _trade in trades.values():
        log.info('成交记录：'+str(_trade))
    log.info('一天结束')
    log.info('现金：',context.portfolio.cash)
    log.info('##############################################################')
    
#网格大小的选取，非对称网格，底部网格较小，上部网格较大。
def bench_switch(context):
       
    bench_buy = -0.02
    bench_sell = 0.02

    return bench_buy,bench_sell