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"""
这里的Demo是一个最简单的策略实现，并未考虑太多实盘中的交易细节，如：
1. 委托价格超出涨跌停价导致的委托失败
2. 委托未成交，需要撤单后重新委托
3. 断网后恢复交易状态
"""

from ctaBase import*
from ctaTemplate import CtaTemplate

class EmaDemoStrategy(CtaTemplate)
    """双指数均线策略"""
    className='EmaDemoStrategy'
    authur=u'miaomiaomiao'

    #策略参数
    fastK=0.9  #快速EMA参数
    slowK=0.1  #慢速EMA参数
    initDays=10 #初始化数据所用的天数

    #策略变量
    bar=None
    barMinute=EMPTY_STRING

    fastMa=[]   #快速EMA均线数组
    fastMa0=EMPTY_FLOAT #当前最新的快速EMA
    fastMa1=EMPTY_FLOAT #上一根的快速EMA

    slowMa=[]
    slowMa0=EMPTY_FLOAT
    slowMa1=EMPTY_FLOAT

    #参数列表，保存了参数的名称
    paramList=['name',
               'className',
               'author',
               'vtSymbol',
               'fastK',
               'slowK']
    #交易列表，保存了变量的名称
    varList=['inited',
             'trading',
             'pos',
             'fastMa0',
             'fastMa1',
             'slowMa0',
             'slowMa1']

 def __init__(self, ctaEngine, setting):
        """Constructor"""
        super(EmaDemoStrategy, self).__init__(ctaEngine, setting)

        # 注意策略类中的可变对象属性（通常是list和dict等），在策略初始化时需要重新创建，
        # 否则会出现多个策略实例之间数据共享的情况，有可能导致潜在的策略逻辑错误风险，
        # 策略类中的这些可变对象属性可以选择不写，全都放在__init__下面，写主要是为了阅读
        # 策略时方便（更多是个编程习惯的选择）
        self.fastMa = []
        self.slowMa = []

def onInit(self):
    """初始化策略"""
    self.writeCtaLog(u'双EMA演示策略初始化')

    initData=self.loadBar(self.initDays)
    for bar in initData:
        self.onBar(bar)

    self.putEvent()

def onStart(self):
    """启动策略"""
    self.writeCtaLog(u'双EMA演示策略启动')
    self.putEvent()

def onStop(self):
    """停止策略"""
    self.writeCtaLog(u'双EMA演示策略')
    self.putEvent()

def onTick(self,tikc):
    """收到行情TICK推送"""
    #计算K线
    tickMinute=tick.datetime.minute

    if tickMinute !=self.barMinute:
        if self.bar:
            self.onBar(self.bar)

        bar=CteBarData()
        bar.vtSymbol=tick.vtSymbol
        bar.symbol=tick.symbol
        bar.exchange=tick.exchange

        bar.open=tick.lastPrice
        bar.high=tick.lastPrice
        bar.low=tick.lastPrice
        bar.close=tick.lastPrice

        bar.date=tick.date
        bar.time=tick.time
        bar.datetime=tick.datetime  #K线的时间设为第一个Tick的时间

        #实盘中用不到的数据可以选择不算，从而加快速度
        #bar.volume=tick.volume
        #bar.openInterest=tick.openInterest

        self.bar=bar     #这种写法为了减少一层访问，加快速度
        self.barMinute=tickMinute #更新当前的分钟
    else:
        bar=self.bar      #否则继续累加新的K线
                          #写法同样为了加快速度
        bar.high=max(bar.high,tick.lastPrice)
        bar.low=min(bar.low,tick.lastPrice)
        bar.close=tick.lastPrice

def onBar(self,bar):
"""收到Bar推送"""
#计算快慢均线
if not self.fastMa0:
    self.fastMa0=bar.close
    self.fastMa.append(self.fastMa0)
else:
    self.fastMa1=self.fastMa0
    self.fastMa0=bar.close*self.fastK+self.fastMa0*(1-self.fastK)
    self.fastMa.append(self.fastMa0)

#判断买卖
CrossOver=sell.fastMa0>self.Ma0 and self.fastMa1<self.slowMa1
CrossBelow=self.fastMa0<self.slowMa0 and self.fastMa1>self.slowMa1

#金叉和死叉的条件是互斥
#所有的委托均一K线收盘价委托
if crossOver:
    #如果金叉是手头没有持仓，则直接做多
    if self.pos==o:
        self.buy(bar.close,1)
    #如果有空头持仓，则先平空，再做多
    elif self.pos<0:
        self.cover(bar.close,1)
        self.buy(bar.close,1)
#死叉和金叉相反
elfi crossBelow:
    if self.pos==0:
        self.short(bar.close,1)
    elif self.pos>0:
        self.sell(bar,close,1)
        self.short(bar.close,1)
#发出状态更新事件
self.putEvent()

def onOrder(self,order):
    """收到委托变化推送"""
    pass

def onTrade(self,trade):
    """收到成交推送"""
    pass