Python 商品跨期网格交易策略：代码示例与详解

本文提供了一个基于 Python 的商品跨期+网格交易策略的简单实现示例代码，并详细解释了代码逻辑。该策略旨在通过设定网格价格区间，在价格波动中进行自动交易，获取差价收益。

import pandas as pd

# 读取商品数据
data = pd.read_csv('commodity_data.csv')

# 设置参数
initial_capital = 1000000  # 初始资金
quantity = 10  # 每格交易量
grid_size = 100  # 网格大小
spread = 5  # 买卖价差

# 计算每格的价格
data['PriceLevel'] = (data['Close'] // grid_size) * grid_size

# 初始化交易记录
trades = []

# 执行网格交易策略
for i in range(1, len(data)):
    current_price = data['Close'].iloc[i]
    prev_price = data['Close'].iloc[i-1]
    
    # 计算网格交易价格
    buy_price = current_price - spread
    sell_price = current_price + spread
    
    # 如果当前价格突破上一格的价格，则买入
    if current_price > prev_price and current_price >= buy_price:
        # 计算交易金额
        trade_amount = quantity * buy_price
        
        # 检查资金是否充足
        if initial_capital >= trade_amount:
            # 执行交易
            trades.append(('Buy', current_price, trade_amount))
            initial_capital -= trade_amount
            
    # 如果当前价格跌破上一格的价格，则卖出
    elif current_price < prev_price and current_price <= sell_price:
        # 计算交易金额
        trade_amount = quantity * sell_price
        
        # 执行交易
        trades.append(('Sell', current_price, trade_amount))
        initial_capital += trade_amount

# 输出交易记录和最终资金
for trade in trades:
    print(trade)

print('Final Capital:', initial_capital)

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际交易中可能需要更复杂的逻辑和风险管理策略。此外，上述代码还需要依赖一个名为'commodity_data.csv'的商品数据文件，其中应包含每日的商品价格数据。你需要根据实际情况提供相应的数据文件，并对代码进行适当的修改。