原创文章第590篇，专注“AI量化投资、世界运行的规律、个人成长与财富自由"。
昨天咱们分享的文章：”以交易为生“，基础设施很重要。
传统backtrader写策略的步骤是如下：
1、定义因子，比如动量roc：
self.roc = bt.indicators.ROC(self.data, period=self.p.period)
2、写策略逻辑，主要是next：
class roc_trend(bt.Strategy):
# 参数定义
params = dict(
period=20, # 动量周期
)
def __init__(self):
self.roc = bt.indicators.ROC(self.data, period=self.p.period)
# self.roc = bt.talib.ROC(self.data, period=self.p.period)
def next(self):
if not self.position: # not in the market
if self.roc[0] > 0.08: # if fast crosses slow to the upside
self.order_target_percent(self.data, 0.99) # enter long
# self.buy() # enter long
elif self.roc[0] < 0: # in the market & cross to the downside
self.close() # close long position
我们看下在算子化的模式下，如何写策略：
数据通过calc_expr直接计算，无论多少个因子：
df = CSVDataloader.get_df(['159915.SZ'], set_index=True, start_date='20120101') df = CSVDataloader.calc_expr(df, ['roc(close,20)'], ['roc_20']) df
然后通过SelectBySignal即可，输入买入信号规则，卖出信号规则即可：
engine = BacktraderEngine(df, start=datetime(2005, 1, 1))
engine.run_algo_strategy(algo_list=[
SelectBySignal(rules_buy=['roc_20>0.08'], rules_sell=['roc_20<0']),
WeightEqually(),
ReBalance()
])
打印出交易记录：
然后看下回测结果：
大家拿到代码，直接运行对比这两个策略的写法，能够直观地感受到模块化的效率：
交易为生之美
应该没有人天生就是坏的。
多数我们认为的坏人，都是相对自己的标准。
这个标准是什么？更多是利益，披着道德外衣的利益。
哪里存在最多利益冲突？
职场，邻里—尤其是农村，类似地缘冲突。城市里关系冲突，以职场为主。
出去参加活动，大家都温文尔雅，表现的风度翩翩。
职场里尤其公司下行时，刷锅，扣帽子，争底盘，抢功劳，事情就多了。
人生苦短，有意义吗？——其实很没意思。我们应该花心思在创造性的研究上。
你有足够的价值，有就有交换的选择权。
进一步讲，如果你够强，你的周遭的环境就会变好。——盖茨说，在你强大之前，不要太在意你的自尊，没有人在意你的自尊。
你要做的事情，专注让自己变强大，然后周围的人都会变友善。
而不是讨好，讨好获得的只有怜悯——而且不是所有人都会共情。
交易的江湖
有没有没有人际江湖的地方——交易。
除了交易很难外—只要你具备稳定获利的能力，交易几乎应有一切优点。
完全线上，没有交付环节，没有客户要服务，不需要销售或营销技巧。
更没有同事要讨好，没有上司要伺候。
策略在精不在多，有一两项武艺在身，足以行走江湖，忘情山水。
教学相长，通过输出倒逼学习与成长。
吾日三省吾身
突发的时间，打算原本既定的生活与工作节奏。
顺其自然，让自己偶尔停一会，发现也挺好。
这世界离了谁都一样转，不要认为自己多重要。
停下来想想，看看。
想起《世界尽头的咖啡馆》——
你为什么来到这里？——你的PFE（Perpose For Existing）是什么？
你害怕死亡吗？
你满足吗？
我们大多数人活在别人定义的规则里。
好好学习，找份好工作，结婚，生娃，孩子教育…
在别人眼里，也许你是成功的，你应该是幸福的。
但，你满足吗？
你想过什么样的生活？
很多人如此害怕失业，不敢有一点点的，GAP时间？
在一些故事里，比如生病的蔡磊，如果再给他几年，他应该不会像之前那帮卖命工作和无趣生活。
想清楚自己要什么，想过什么样的生活，然后尽全力去追求。
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