# coding: utf-8

from datetime import date
from tqsdk import TqApi, TqReplay, TargetPosTask
# 在创建 api 实例时传入 TqReplay 就会进入复盘模式,设置web_gui=True开启图形化界面
api = TqApi(backtest=TqReplay(date(2018,6,25)),web_gui=True)
# 获得 m1901 5分钟K线的引用
klines = api.get_kline_serial("DCE.m1901", 5 * 60, data_length=15)
# 创建 m1901 的目标持仓 task，该 task 负责调整 m1901 的仓位到指定的目标仓位
target_pos = TargetPosTask(api, "DCE.m1901")
while True:
    api.wait_update()
    if api.is_changing(klines):
        ma = sum(klines.close.iloc[-15:]) / 15
        print("最新价", klines.close.iloc[-1], "MA", ma)
        if klines.close.iloc[-1] > ma:
            print("最新价大于MA: 目标多头5手")
            # 设置目标持仓为多头5手
            target_pos.set_target_volume(5)
        elif klines.close.iloc[-1] < ma:
            print("最新价小于MA: 目标空仓")
            # 设置目标持仓为空仓
            target_pos.set_target_volume(0)
# coding: utf-8

from datetime import date
from tqsdk import TqApi, TqReplay, TargetPosTask
# 在创建 api 实例时传入 TqReplay 就会进入复盘模式,设置web_gui=True开启图形化界面
api = TqApi(backtest=TqReplay(date(2018,6,25)),web_gui=True)
# 获得 m1901 5分钟K线的引用
klines = api.get_kline_serial("DCE.m1901", 5 * 60, data_length=15)
# 创建 m1901 的目标持仓 task，该 task 负责调整 m1901 的仓位到指定的目标仓位
target_pos = TargetPosTask(api, "DCE.m1901")
while True:
    api.wait_update()
    if api.is_changing(klines):
        ma = sum(klines.close.iloc[-15:]) / 15
        print("最新价", klines.close.iloc[-1], "MA", ma)
        if klines.close.iloc[-1] > ma:
            print("最新价大于MA: 目标多头5手")
            # 设置目标持仓为多头5手
            target_pos.set_target_volume(5)
        elif klines.close.iloc[-1] < ma:
            print("最新价小于MA: 目标空仓")
            # 设置目标持仓为空仓
            target_pos.set_target_volume(0)
# coding: utf-8 # 在创建 api 实例时传入 TqReplay 就会进入复盘模式,设置web_gui=True开启图形化界面 # 获得 m1901 5分钟K线的引用 # 创建 m1901 的目标持仓 task，该 task 负责调整 m1901 的仓位到指定的目标仓位 # 设置目标持仓为多头5手 # 设置目标持仓为空仓