Quantopian 做空恐慌指数回测

Quantopian 做空恐慌指数回测

​​《做空恐慌指数Python回测》​​ 上一篇文章谈到自己用Python来做回测，我们可以借助一些成熟的量化回测平台来回测自己的策略，比自己写的更加容易能发现更多问题。

1.具体代码

"""Short VIXY base on how much it rise from bottom"""from quantopian.algorithm import attach_pipeline, pipeline_output def initialize(context): """ Called once at the start of the algorithm. """ context.vxx = symbol('VIXY') #1.2 means rise 20% from bottom context.shortSthartPercent = 1.2 #how many position to short context.shortPositionPercent = -0.25 #how much percent profit when to cover short position context.coverPricePercent = 0.15 context.beforeShortPrice = 0 context.minPrice = 100 context.prePrice = 0 # Before Market 3 minute do action schedule_function(my_rebalance, date_rules.every_day(), time_rules.market_close(minutes=3)) def my_rebalance(context,data): """ Execute orders according to our schedule_function() timing. """ today_price = data.history(context.vxx, "price", 1, "1m")[-1] #split check if today_price > context.prePrice * 2: context.minPrice = context.minPrice * 5 context.beforeShortPrice = context.beforeShortPrice * 5 if today_price < context.minPrice: context.minPrice = today_price if today_price >= context.minPrice * context.shortSthartPercent and context.portfolio.positions[context.vxx].amount == 0: if data.can_trade(context.vxx): order_target_percent(context.vxx, context.shortPositionPercent) context.beforeShortPrice = today_price if context.portfolio.positions[context.vxx].amount != 0 and today_price <= context.beforeShortPrice * (1-context.coverPricePercent): if data.can_trade(context.vxx): order_target_percent(context.vxx, 0) context.prePrice = today_price pass

2.回测结果

3. 局限性

首先是不推荐把这个策略用于实盘的，因为做空VIXY或者做空一些股票是有局限性的。局限性如下：

证券商有权限随时平仓做空仓位，事后通知非常时期做空利率非常高，高达20%或更多做空比做多更快吞噬保证金，做空杠杆ETF会更加快吞噬保证金。杠杆ETF上涨100%的情况还是容易出现

本文只能算是一个Quantopian上的一个小练习，不作为投资依据。

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