Rqalpha Agent Skill

pip install rqalpha

# 下载内置数据包（A股日线数据）
rqalpha download-bundle

# 验证安装
python -c "import rqalpha; print(rqalpha.__version__)"

from rqalpha.api import *  # 导入所有 API 函数（含 logger）

def init(context):
    """策略启动时调用一次 — 设置订阅和参数"""
    context.stock = '000001.XSHE'
    context.fired = False

def handle_bar(context, bar_dict):
    """每根K线调用 — 主要交易逻辑"""
    if not context.fired:
        order_shares(context.stock, 1000)
        context.fired = True
        logger.info('买入完成')  # logger 通过 from rqalpha.api import * 自动可用

def before_trading(context):
    """每个交易日开盘前调用"""
    pass

def after_trading(context):
    """每个交易日收盘后调用"""
    pass

rqalpha run \
    -f strategy.py \
    -s 2024-01-01 \
    -e 2024-06-30 \
    --account stock 100000 \
    --benchmark 000300.XSHG \
    --plot

from rqalpha.api import *
from rqalpha import run_func

config = {
    "base": {
        "start_date": "2024-01-01",
        "end_date": "2024-06-30",
        "accounts": {"stock": 100000},
        "benchmark": "000300.XSHG",
        "frequency": "1d",
    },
    "extra": {
        "log_level": "warning",
    },
    "mod": {
        "sys_analyser": {"enabled": True, "plot": True},
    },
}

result = run_func(init=init, handle_bar=handle_bar, config=config)
print(result)

# 按股数买卖
order_shares('000001.XSHE', 1000)       # 买入1000股
order_shares('000001.XSHE', -500)       # 卖出500股

# 按手买入（1手=100股）
order_lots('000001.XSHE', 10)           # 买入10手（1000股）

# 按金额买入
order_value('000001.XSHE', 50000)       # 买入5万元

# 按组合比例买入
order_percent('000001.XSHE', 0.5)       # 买入组合值50%的仓位

# 目标仓位
order_target_value('000001.XSHE', 100000)   # 调整到10万元
order_target_percent('000001.XSHE', 0.3)    # 调整到组合的30%

# 撤单
cancel_order(order_id)

# 开仓
buy_open('IF2401.CCFX', 1)              # 买入开多1手
sell_open('IF2401.CCFX', 1)             # 卖出开空1手

# 平仓
sell_close('IF2401.CCFX', 1)            # 卖出平多1手
buy_close('IF2401.CCFX', 1)             # 买入平空1手

def handle_bar(context, bar_dict):
    # 当前K线数据
    bar = bar_dict['000001.XSHE']
    price = bar.close
    volume = bar.volume
    dt = bar.datetime

    # 历史数据（返回DataFrame）
    prices = history_bars('000001.XSHE', bar_count=20, frequency='1d',
                          fields=['close', 'volume', 'open', 'high', 'low'])

    # 检查股票是否可交易
    tradable = is_valid_price(bar.close)

    # 检查是否停牌
    suspended = is_suspended('000001.XSHE')

def handle_bar(context, bar_dict):
    # 组合信息
    cash = context.portfolio.cash                    # 可用资金
    total = context.portfolio.total_value            # 总资产
    market_value = context.portfolio.market_value    # 持仓市值
    pnl = context.portfolio.pnl                      # 总盈亏
    returns = context.portfolio.daily_returns        # 日收益率

    # 持仓信息
    positions = context.portfolio.positions
    for stock, pos in positions.items():
        print(f'{stock}: quantity={pos.quantity}, '
              f'sellable={pos.sellable}, '
              f'avg_price={pos.avg_price:.2f}, '
              f'market_value={pos.market_value:.2f}, '
              f'pnl={pos.pnl:.2f}')

from rqalpha.api import *

def init(context):
    # 每个交易日指定时间运行函数
    scheduler.run_daily(rebalance, time_rule=market_open(minute=5))
    # 每周运行（每周一）
    scheduler.run_weekly(weekly_task, tradingday=1, time_rule=market_open(minute=5))
    # 每月运行（首个交易日）
    scheduler.run_monthly(monthly_task, tradingday=1, time_rule=market_open(minute=5))

def rebalance(context, bar_dict):
    pass

config = {
    "mod": {
        "sys_analyser": {
            "enabled": True,
            "plot": True,
            "benchmark": "000300.XSHG",
        },
        "sys_simulation": {
            "enabled": True,
            "matching_type": "current_bar",    # 撮合方式：current_bar（当前Bar）或 next_bar（下一Bar）
            "slippage": 0.01,                  # 滑点（元）
        },
        "sys_transaction_cost": {
            "enabled": True,
            "commission_rate": 0.0003,         # 手续费率
            "tax_rate": 0.001,                 # 印花税（仅卖出）
            "min_commission": 5,               # 最低手续费
        },
    },
}