1
1
# IMPORT LIBRARIES
2
- #=========================================================================================
2
+ #------------------
3
3
import numpy as np
4
4
import pandas as pd
5
5
31
31
"""
32
32
33
33
# INITIALIZE ALGORITHM
34
- #=========================================================================================
34
+ #-----------------------
35
35
def initialize (context ):
36
36
37
37
# UNIVERSE DECLARATION
@@ -61,7 +61,7 @@ def initialize(context):
61
61
62
62
63
63
# SETTINGS
64
- #=========================================================================================
64
+ #----------
65
65
66
66
# SCHEDULE SETTINGS FOR THE 'REBALANCE' FUNCTION
67
67
schedule_function (func = rebalance ,
@@ -88,7 +88,7 @@ def initialize(context):
88
88
89
89
90
90
# EVERYDAY BEFORE TRADING START:
91
- #=========================================================================================
91
+ #--------------------------------
92
92
def before_trading_start (context , data ):
93
93
94
94
# CALL PIPELINE BEFORE TRADING START
@@ -104,7 +104,7 @@ def before_trading_start(context, data):
104
104
105
105
106
106
# RECORD AND RETURN VARIABLES: RETURN THE TOP TEN RETURN RANKING STOCKS FROM THE LONG AND SHORT LISTS
107
- #======================================================================================
107
+ #-----------------------------------------------------------------------------------------------------
108
108
def record_vars (context , data ):
109
109
110
110
# RECORDED METRICS DURING BACKTEST -- LEVERAGE
@@ -119,7 +119,7 @@ def record_vars(context, data):
119
119
120
120
121
121
# REBALANCE
122
- #=========================================================================================
122
+ #-----------
123
123
def rebalance (context ,data ):
124
124
125
125
# DEFINE THE TARGET WEIGHT OF EACH STOCK IN THE PORTFOLIO TO BE EQUAL ACROSS BOTH LISTS
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