#Quantopian Algorithm ordertarget

order_target

order_target는 order와 마찬가지로 주식과 주식 수를 지정하는 청약 함수지만, 이때 주식 수는 포트폴리오에 보유하고자 하는 주식 수를 뜻한다. 이미 지정된 주식 수를 보유하면 신규 매수가 늘거나 늘어나지 않는다.

알고리즘 예

(주문 방법 이외에 #Quantopian Algorithm order-Qita의 설명을 참조하십시오)

def initialize(context):
    context.security = sid(24)
    schedule_function(rebalance, 
                      date_rule=date_rules.every_day(),
                      time_rule=time_rules.market_close(minutes = 1))

def rebalance(context, data):
    price_history = data.history(
        context.security,
        fields='price',
        bar_count=5,
        frequency='1d'
    )
    average_price = price_history.mean()
    current_price = data.current(context.security, 'price') 
    if data.can_trade(context.security):
        if current_price > (1.01 * average_price):
            # 成り行きでAAPLを１００株買う．しかし，既に持っていたら買わない．
            order_target(context.security, 100)
            log.info("Buying %s" % (context.security.symbol))
        elif current_price < average_price:
            order_target(context.security, 0)
            log.info("Selling %s" % (context.security.symbol))

    record(current_price=current_price, average_price=average_price)

메모지

상기full backtest 확인일지, 예를 들어 2017/05/09~13 부합조건current_price > (1.01 * average_price)을 통해 AAPL을 장기 주문하였으나 Transaction Detail을 보면 알 수 있듯이 2017/05/09만 거래되었습니다.
로그 이미지

Transaction Detail 이미지

주문을 하기 전에 위치를 확인하지 않고 원하는 주식 수만 남겨 두니 정말 가볍군요.
다음에는 order_target_value입니다.

기타 주문 방법

#Quantopian Algorithm order
#Quantopian Algorithm ordervalue
#Quantopian Algorithm orderpercent
#Quantopian Algorithm ordertarget_value