最近比较火的OpenAI-ChatGPT，太有意思了。尝试让它写了几个策略，您别说，还真是有模有样。我们来看看吧。

模型一：均值回归模型

源码：

• import numpy as np
• import pandas as pd
• from sklearn import linear_model
• import numpy as np
• import pandas as pd
• from sklearn import linear_model
• 
  
• # 定义交易资金
• capital = 100000
• 
  
• # 定义每次交易的数量
• trade_qty = 1000
• 
  
• # 定义交易费用
• trade_fee = 0.003
• 
  
• # 定义时间跨度
• time_span = 10
• 
  
• # 计算交易收益
• def calc_profit(open_price, close_price):
• return (close_price - open_price) * trade_qty - trade_qty * trade_fee * 2
• 
  
• # 计算交易均值回归模型
• def calc_linear_model(df):
• X = np.array(df['open']).reshape(-1, 1)
• y = np.array(df['close']).reshape(-1, 1)
• model = linear_model.LinearRegression()
• model.fit(X, y)
• return model.coef_[0][0], model.intercept_[0]
• 
  
• # 读入交易数据
• df = pd.read_csv('trade_data.csv')
• 
  
• # 计算交易均值回归模型参数
• slope, intercept = calc_linear_model(df)
• 
  
• # 初始化资产和交易结果
• capital_list = []
• result_list = []
• 
  
• # 开始交易
• for i in range(time_span, len(df)):
• # 计算收益
• open_price = df.iloc[i-time_span]['open']
• close_price = df.iloc[i]['close']
• profit = calc_profit(open_price, close_price)
• 
  
• # 更新资产
• capital += profit
• 
  
• # 记录交易结果
• capital_list.append(capital)
• result_list.append(profit)
• 
  
• # 输出交易结果
• print('Final capital:', capital)

模型二：一个均线策略

源码：

# 导入需要的库

• import numpy as np
• import pandas as pd
• import matplotlib.pyplot as plt
• 
  
• # 导入股票数据
• stock_data = pd.read_csv('stock_data.csv')
• 
  
• # 计算移动平均线
• ma_5 = stock_data['close'].rolling(5).mean()
• ma_10 = stock_data['close'].rolling(10).mean()
• 
  
• # 绘制移动平均线图
• plt.plot(stock_data['date'], ma_5)
• plt.plot(stock_data['date'], ma_10)
• plt.title('Moving Average')
• plt.xlabel('Date')
• plt.ylabel('Price')
• plt.legend(['MA5', 'MA10'])
• 
  
• # 定义交易策略
• def trade(stock_data, ma_5, ma_10):
• # 创建交易信号数组
• signals = np.zeros(len(stock_data))
• # 遍历每个交易日
• for i in range(len(stock_data)):
• # 如果MA5大于MA10，则买入
• if ma_5[i] > ma_10[i]:
• signals[i] = 1
• # 如果MA5小于MA10，则卖出
• elif ma_5[i] < ma_10[i]:
• signals[i] = -1
• return signals
• 
  
• # 运行交易策略
• signals = trade(stock_data, ma_5, ma_10)
• 
  
• # 计算持仓和收益
• position = 0
• profit = 0
• 
  
• for i in range(len(signals)):
• # 买入
• if signals[i] == 1:
• position += stock_data['close'][i]
• # 卖出
• elif signals[i] == -1:
• profit += stock_data['close'][i] - position
• position = 0
• # 输出最终收益
• print('Final profit:', profit)

模型三：唐奇安通道+MACD

源码：

• import numpy as np
• import talib
• 
  
• # 定义唐奇安通道函数
• def Donchian(close, n):
• high = talib.MAX(close, n)
• low = talib.MIN(close, n)
• return high, low
• 
  
• # 定义MACD函数
• def MACD(close, n_fast, n_slow, n_signal):
• macd, signal, hist = talib.MACD(close, n_fast, n_slow, n_signal)
• return macd, signal, hist
• 
  
• # 定义交易函数
• def trade(open, close, high, low, macd, signal, hist):
• # 初始化持仓状态和交易信号
• position = 0
• signal = 0
• 
  
• # 获取唐奇安通道上轨和下轨
• donchian_high, donchian_low = Donchian(close, 20)
• 
  
• # 计算MACD和信号线
• macd, signal, hist = MACD(close, 12, 26, 9)
• 
  
• # 判断交易信号
• if position == 0:
• # 如果当前没有持仓，判断开仓信号
• if macd[-1] > signal[-1] and hist[-1] > 0 and close[-1] > donchian_high[-1]:
• # 如果当前MACD大于信号线，且柱状图大于0，且收盘价高于唐奇安通道上轨，则开多仓
• signal = 1
• elif macd[-1] < signal[-1] and hist[-1] < 0 and close[-1] < donchian_low[-1]:
• # 如果当前MACD小于信号线，且柱状图小于0，且收盘价低于唐奇安通道下轨，则开空仓
• signal = -1
• else:
• # 如果当前有持仓，判断平仓信号
• if position > 0 and close[-1] < donchian_low[-1]:
• # 如果当前持多仓，且收盘价低于唐奇安通道下轨，则平多仓

模型四:机器学习策略

源码：

编写期货收益率预测模型的过程可能比较复杂，因为这类模型通常需要考虑许多因素。但是，以下是一个简单的Python程序，它使用Scikit-learn库来构建并训练一个期货收益率预测模型：

• # Import necessary libraries
• from sklearn import linear_model
• from sklearn import metrics
• 
  
• # Load data
• X = ... # Feature data
• y = ... # Target data
• 
  
• # Split data into training and test sets
• X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.33, random_state=42)
• 
  
• # Train model
• model = linear_model.LinearRegression()
• model.fit(X_train, y_train)
• 
  
• # Evaluate model
• y_pred = model.predict(X_test)
• print(metrics.mean_squared_error(y_test, y_pred))

这个程序使用线性回归来构建模型，并用均方误差（MSE）来评估模型的性能。在实际应用中，您可能需要使用更复杂的模型，并使用多种指标来评估模型的性能。此外，您还需要准备足够的数据来训练模型，并确保数据的质量和准确性。

哈哈哈，太有意思了铁子们，我们和它聊聊天。

源码：

• import matplotlib.pyplot as plt
• 
  
• # Set figure size
• plt.figure(figsize=(4, 4))
• 
  
• # Draw squirrel
• plt.plot([1, 1, 2, 2, 3, 3, 4], [1, 2, 2, 3, 3, 2, 2], 'k')
• plt.plot([1.5, 1.5, 2.5, 2.5], [1, 2, 2, 1], 'k')
• plt.plot([2, 2], [1.5, 2.5], 'k')
• 
  
• # Fill in the face and belly
• plt.fill([1.5, 1.5, 2.5, 2.5], [1, 2, 2, 1], 'b')
• plt.fill([2, 2], [1.5, 2.5], 'b')
• 
  
• # Draw the eyes
• plt.plot([1.25, 1.75], [1.75, 1.75], 'k')
• plt.plot([2.25, 2.75], [1.75, 1.75], 'k')
• 
  
• # Show the plot
• plt.show()

哈哈哈哈，这也不像松鼠啊。