## AB量化，chaoxian102，运行环境Python3.8
## -*- coding: UTF-8 -*-
import os
import time
import json
import random
from PIL import Image, ImageDraw,ImageFont
f0=lambda x: 0.0 if x=="" else float(x) # 字符串类型数字转为浮点数字
with open('data/sh_sz.txt', 'r', encoding='utf-8-sig', newline='\r\n') as f:
ddd=json.loads(f.read())
# [[【0】证券代码 【1】证券名称 【2】上市日期 【3】退市日期 【4】证券类型，其中1：股票，2：指数，3：其它，4：可转债，5：ETF 【5】上市状态，其中1：上市，0：退市]]
with open('data/行业分类2.txt', 'r', encoding='utf-8-sig', newline='\r\n') as f:
ddd2=json.loads(f.read())
# {【证券代码：所属行业】}
with open('data/每年都有分红的股票.txt', 'r', encoding='utf-8-sig', newline='\r\n') as f:
ddd3=json.loads(f.read())
# [【0】证券代码]
with open('data/不再更新的股票.txt', 'r', encoding='utf-8-sig', newline='\r\n') as f:
ddd4=json.loads(f.read())
# [【0】证券代码]
## ------ 前复权日K线数据 ------
## [日期【0】 昨收【1】 开盘【2】 最低【3】 最高【4】 收盘【5】 振幅【6】 涨跌【7】
## 成交量【8】 成交额【9】 换手率【10】 收开【11】 昨均【12】 均价【13】 均幅【14】 市值【15】]
## 说明：振幅=最高*100/最低-100，收开=（收盘*100/开盘）-100
## 昨均=昨成交额/昨成交量，均幅=（（成交额/成交量）*100）/昨均-100
## 市值=收盘*（成交量*100）/换手率
## 除日期为字符串类型，成交量为整型外，其他均为浮点数类型。
uuu={}
MN=900 # 回测天数
AA="" # 开始日期
ZZ="" # 结束日期
SS=3 # 从第几天开始
cang={} # 持仓股票情况
fen=4 # 资金平均分几份
bal=0 # 总收益
if os.path.exists(f'data/k_line_d/sh.000001_d.txt'):
with open(f'data/k_line_d/sh.000001_d.txt', 'r', encoding='utf-8-sig', newline='\r\n') as f:
vvv=json.loads(f.read())[-MN:]
AA=vvv[0][0]
ZZ=vvv[-1][0]
print(AA,ZZ)
for dd in ddd:
vvv=[]
if dd[0][:3]!="of." and dd[4]=="1" and dd[5]=="1" and dd[0][:6]!="sh.688" and dd[0][:4]!="sz.3" and dd[0] not in ddd4 and dd[1].find("ST")==-1:
#print(dd[0])
if os.path.exists(f'data/k_line_d_前复权_计算获得/{dd[0]}_d.txt'):
with open(f'data/k_line_d_前复权_计算获得/{dd[0]}_d.txt', 'r', encoding='utf-8-sig', newline='\r\n') as f:
vvv=json.loads(f.read())
if len(vvv)>MN+5: # 剔除上市后前5天的数据
if vvv[-MN][0]==AA and vvv[-1][0]==ZZ: # 如何开始与结束日期对齐，即可加载
uuu[dd[0]]=vvv[-MN:]
for i in range(SS, MN-1): # 截取倒数第一天的数据
vvv=[]
for k in uuu.keys():
#if uuu[k][i-3][7]>0 and 0>uuu[k][i-2][7]>uuu[k][i-1][7]>uuu[k][i][7]: # 三天加速下跌
#if uuu[k][i-3][7]>0 and 0>uuu[k][i-2][7] and 0>uuu[k][i-1][7] and 0>uuu[k][i][7]: # 三天连续下跌
#if uuu[k][i-2][7]>0 and 0>uuu[k][i-1][7]>uuu[k][i][7]: # 两天加速下跌
#if uuu[k][i-2][7]>0 and 0>uuu[k][i-1][7] and 0>uuu[k][i][7]: # 两天连续下跌
if uuu[k][i-3][7]<0 and 0<uuu[k][i-2][7]<uuu[k][i-1][7]<uuu[k][i][7]: # 三天加速上涨
#if uuu[k][i-3][7]>0 and 0<uuu[k][i-2][7] and 0<uuu[k][i-1][7] and 0<uuu[k][i][7]: # 三天连续上涨
#if uuu[k][i-2][7]>0 and 0<uuu[k][i-1][7]<uuu[k][i][7]: # 两天加速上涨
#if uuu[k][i-2][7]>0 and 0<uuu[k][i-1][7] and 0<uuu[k][i][7]: # 两天连续上涨
vvv.append([k,uuu[k][i][7],uuu[k][i][5],uuu[k][i][0]]) # 股票代码，涨跌，收盘，日期
#print(k,uuu[k][i][7],uuu[k][i][5],uuu[k][i][0])
#elif uuu[k][i][7]>0: # 第一个上涨卖出
elif uuu[k][i][7]<0: # 第一个下跌卖出
if k in cang.keys():
#print(cang)
#print(k,uuu[k][i][5])
bal+=(uuu[k][i][5]-cang[k])/cang[k]
del cang[k]
fen+=1
vvv.sort(key=lambda x: x[1], reverse=False) # 从小到大，因为是下跌
for vv in vvv:
if fen>0:
#if -10.2<vv[1]<=-9.8: # 按最后的跌幅买入
if 4<=vv[1]<5: # 按最后的涨幅买入
if vv[0] not in cang.keys():
#print(vv)
cang[vv[0]]=uuu[vv[0]][i][5] # 以收盘价买入
fen-=1
else:
break
#print(f"{bal*100:.2f}%, {fen}")
for k in cang.keys(): # 最后持仓的按最后一天的收盘计算收益
bal+=(uuu[k][-1][5]-cang[k])/cang[k]
#del cang[k]
fen+=1
cang={}
print(f"{bal*100:.2f}%, {fen}")
print("-- End --")