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#Quantopian Algorithm で order_target_percent

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order_target_percent

order_target_percentは,order_percentと同様,現在のポートフォリオ価値の〜%分注文する関数で,現在のポジションの評価額と現金の合計に対して,〜%注文するのですが,他の「order_target 〜〜 」 関数と同様,既にポジションを保有している場合は買い増し(売り増し)はしません.

アルゴリズム例

def initialize(context):
    context.security = sid(35902)
    schedule_function(rebalance, 
                      date_rule=date_rules.every_day(),
                      time_rule=time_rules.market_close(minutes = 1))

def rebalance(context, data):
    if data.can_trade(context.security):
            order_target_percent(context.security, 1)

メモ

上記は,Phillip Morrisでシミュレーションしています.
取引開始日にPMを自己資金の100%で買い,売らずに保有する.というアルゴリズムです.

このシミュレーションを初期投資額1000ドル,2017/1/1〜2017/12/31で回した結果,
1月4日に10株,10月13日に1株買っていました.

Screenshot from 2018-03-06 11-38-20.png

1月4日は最初の取引日と言うことでわかりますが,
10月13日の1株買い増しは一体なんでしょう?

それは,配当金です.
PMが10月12日に行ったPaymentの結果,自己資金に対して一株だけ,買う余裕が出来て13日のクローズに買い増しをしていました.(PMの配当履歴

こういう事も自動でやってくれるSimulationはとても便利です.

他のオーダー方法

#Quantopian Algorithm で order
#Quantopian Algorithm で order_value
#Quantopian Algorithm で order_percent
#Quantopian Algorithm で order_target
#Quantopian Algorithm で order_target_value

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