from rqalpha.api import *

import talib


# 在这个方法中编写任何的初始化逻辑。context对象将会在你的算法策略的任何方法之间做传递。
def init(context):
    context.s1 = "000001.XSHE"

    # 设置这个策略当中会用到的参数，在策略中可以随时调用，这个策略使用长短均线，我们在这里设定长线和短线的区间，在调试寻找最佳区间的时候只需要在这里进行数值改动
    context.SHORTPERIOD = 20
    context.LONGPERIOD = 120


# 你选择的证券的数据更新将会触发此段逻辑，例如日或分钟历史数据切片或者是实时数据切片更新
def handle_bar(context, bar_dict):
    # 开始编写你的主要的算法逻辑

    # bar_dict[order_book_id] 可以拿到某个证券的bar信息
    # context.portfolio 可以拿到现在的投资组合状态信息

    # 使用order_shares(id_or_ins, amount)方法进行落单

    # TODO: 开始编写你的算法吧！

    # 因为策略需要用到均线，所以需要读取历史数据
    prices = history_bars(context.s1, context.LONGPERIOD+1, '1d', 'close')

    # 使用talib计算长短两根均线，均线以array的格式表达
    short_avg = talib.SMA(prices, context.SHORTPERIOD)
    long_avg = talib.SMA(prices, context.LONGPERIOD)

    plot("short avg", short_avg[-1])
    plot("long avg", long_avg[-1])

    # 计算现在portfolio中股票的仓位
    cur_position = context.portfolio.positions[context.s1].quantity
    # 计算现在portfolio中的现金可以购买多少股票
    shares = context.portfolio.cash/bar_dict[context.s1].close

    # 如果短均线从上往下跌破长均线，也就是在目前的bar短线平均值低于长线平均值，而上一个bar的短线平均值高于长线平均值
    if short_avg[-1] - long_avg[-1] < 0 and short_avg[-2] - long_avg[-2] > 0 and cur_position > 0:
        # 进行清仓
        order_target_value(context.s1, '0')

    # 如果短均线从下往上突破长均线，为入场信号
    if short_avg[-1] - long_avg[-1] > 0 and short_avg[-2] - long_avg[-2] < 0:
        # 满仓入股
        order_shares(context.s1, short_avg)

@@ -1272,11 +1272,9 @@
 s1, 
-'0'
+0
 )%0A%0A 
@@ -1427,17 +1427,14 @@
 t.s1, sh
-ort_avg
+ares
 )%0A

fix golden_cross.py