根据 Counterpoint Reserch 最新公布的数据报告显示，在刚刚结束的2018年里，苹果的 AirPods 销量可能超过3500万枚，占据无线耳机市场份额的75%左右。可以说这是一款十分叫座的产品，并且毫无疑问，这也是款十分叫好的产品。所以即便是苹果没有投放广告也从来没有官方降价，可是你依然能够从各种明星街拍或是地铁等交通工具上，看到这款产品的频繁出镜。

可是我不喜欢 AirPods，准确地来说，是我戴着 EarPods 真不舒服。

import pandas as pd import numpy as np start = '2011-08-01' # 回测起始时间 end = '2016-04-17' # 回测结束时间 benchmark = 'HS300' # 策略参考标准 universe = StockScreener(Factor.LCAP.nsmall(30)) # 因子选股，选取市值最小的30只股票作为备选 capital_base = 1000000 # 起始资金 freq = 'd' # 策略类型，'d'表示日间策略使用日线回测，'m'表示日内策略使用分钟线回测 refresh_rate = 5 # 调仓频率，表示执行handle_data的时间间隔，若freq = 'd'时间间隔的单位为交易日，若freq = 'm'时间间隔为分钟 def initialize(account): # 初始化虚拟账户状态 pass def handle_data(account): # 每个交易日的买入卖出指令 N = 12 # 计算TR时的N M = 72 # 计算MATRIX时的M length_of_data = 3*N+M +10 # 取closeprice的天数，为了足够计算MATRIX、TRIX all_close_prices = account.get_attribute_history('closePrice', length_of_data) # 获取历史closePrice数据 buy_list = [] # 备选买入清单 sell_list = [] # 卖出清单 for stk in account.universe: prices = all_close_prices[stk] if prices is None: continue try: TRIX = talib.TRIX(prices,timeperiod=N) # 计算TRIX MATRIX = talib.MA(TRIX,M,0) # 机选MATRIX except: continue # 买入卖出判断 if (TRIX[-1]-MATRIX[-1]) > 0 and (TRIX[-5]-MATRIX[-5]) < 0: # 认为TRIX线向上突破TRMA线 金叉 buy_list.append(stk) elif (TRIX[-1]-MATRIX[-1]) < 0 and (TRIX[-5]-MATRIX[-5]) > 0: # 认为TRIX线在高位向下突破TRMA线 死叉 sell_list.append(stk) hold = [] buy = [] # 最终买入清单 # 买入卖出 for stk in account.valid_secpos: # sell_list卖出 if stk in sell_list: order_to(stk, 0) # 其余继续持股 else: hold.append(stk) buy = hold for stk in buy_list: # 若buy_list中股票有未买入的，加入 if stk not in hold: buy.append(stk) if len(buy) > 0: # 等仓位买入 amout = account.referencePortfolioValue/len(buy) # 每只股票买入数量 for stk in buy: num = int(amout/account.referencePrice[stk] / 100.0) * 100 order_to(stk, num) return小结

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