大橙子网站建设,新征程启航
为企业提供网站建设、域名注册、服务器等服务
之前VNPY 1版本中,我的个人代码很多是直接在VNPY库代码直接修改或者增加的。每次VNPY升级就是非常头疼,要做代码对比,在一些可能被更新覆盖的地方再次维护测试。而且因为更新的地方很乱,造成后面生产版本一致停留在VNPY1.92。
创新互联公司致力于互联网品牌建设与网络营销,包括网站设计制作、成都网站建设、SEO优化、网络推广、整站优化营销策划推广、电子商务、移动互联网营销等。创新互联公司为不同类型的客户提供良好的互联网应用定制及解决方案,创新互联公司核心团队10年专注互联网开发,积累了丰富的网站经验,为广大企业客户提供一站式企业网站建设服务,在网站建设行业内树立了良好口碑。这次准备不在VNPY的库文件代码上修改,而是像引用NUMPY或者Pandas这样,采用调用继承的方式,把自己的代码和VNPY的库代码隔离;这样即使VNPY升级,个人代码不用太担心,只要简单测试,保证继承引用VNPY的类或方法正常工作就可以了。
也是之前VNPY 1版本实现的功能,批量回测,结果Excel导出。这次支持策略参数用Json或Excel导入,同时支持多个策略的组合portfolio收益计算;其实都是VNPY2提供好的,调用而已。只要VNPY2.0 正确安装,历史数据存在,这些代码就可以运行。
代码包括这几个文件:
- BatchCTABacktesting.py:批量回测代码文件,在这个代码里面定义和下面个关联文件路径,默认路径都在一个文件夹。
- vtSymbol.json:这个是定义品种交易属性,回测时候从vtSymbol.json文档读取品种的交易属性,比如费率,交易每跳,比率,滑点;这样不用在回测时候维护。示例格式如下;有心的可以改成通配符,这样减少维护量。
{ "MA2009.CZCE": { "rate": 0.0001, "slippage": 1, "size": 10, "pricetick": 1 }, "rb2010.SHFE": { "rate": 0.0001, "slippage": 1, "size": 10, "pricetick": 1 } }
- ctaStrategy.json:定义要批量回测策略,其实和VNPY2默认的CTA策略文件是一样的,这样就可以直接用实盘CTA策略文件进行批量回测了,或着计算组合收益。示例格式如下:
{ "BollChannelStrategy_MA8888.CZCE": { "class_name": "BollChannelStrategy", "vt_symbol": "MA8888.CZCE", "setting": { "boll_window": 40, "boll_dev": 3 } }, "DoubleMaStrategy2_CTA_rb8888.SHFE": { "class_name": "DoubleMaStrategy", "vt_symbol": "rb8888.SHFE", "setting": { "fast_window": 10, "slow_window": 40 } }
- ctaStrategy.xls:用xls格式定义的批量回测数据,示例格式如下;有三列, class_name是策略类, setting是参数,v t_symbol是品种。主要是有时候用excel做策略批量维护或者生成,然后就可以直接批量回测了。
class_name | setting | vt_symbol |
AtrRsiStrategy | {"atr_length": 10, "atr_ma_length": 50} | MA8888.CZCE |
DoubleMaStrategy | {"fast_window": 10, "slow_window": 40} | rb8888.SHFE |
现在回来看看代码。其实注释都比较清楚了。注意的几点是
策略类是用字符串格式记录的,然后用eval方法关联类,所以必须引用,虽然编辑器提示未使用
在excel保存setting必须双引号,因为json文件默认只能识别双引号。
批量回测结果会用excel输出,示例就是这样。
默认json导入会计算组合收入,excel不会计算组合收益,可以直接修改代码。
# encoding: UTF-8 import json import traceback from datetime import datetime, date import pandas as pd from pandas import DataFrame from vnpy.app.cta_strategy.backtesting import BacktestingEngine # 策略类是用字符串格式记录的,然后用eval方法关联类,所以必须引用,虽然编辑器提示未使用 from vnpy.app.cta_strategy.strategies.boll_channel_strategy import BollChannelStrategy from vnpy.app.cta_strategy.strategies.turtle_signal_strategy import TurtleSignalStrategy from vnpy.app.cta_strategy.strategies.double_ma_strategy import DoubleMaStrategy class BatchCTABackTest: """ 提供批量CTA策略回测,输出结果到excel或pdf,和CTA策略批量优化,输出结果到excel或pdf, """ def __init__(self, vtSymbolconfig="vtSymbol.json", exportpath=".\\"): """ 加载配置路径 """ config = open(vtSymbolconfig) self.setting = json.load(config) self.exportpath = exportpath def addParameters(self, engine, vt_symbol: str, startDate, endDate, interval="1m", capital=1_000_000): """ 从vtSymbol.json文档读取品种的交易属性,比如费率,交易每跳,比率,滑点 """ if vt_symbol in self.setting: engine.set_parameters( vt_symbol=vt_symbol, interval=interval, start=startDate, end=endDate, rate=self.setting[vt_symbol]["rate"], slippage=self.setting[vt_symbol]["slippage"], size=self.setting[vt_symbol]["size"], pricetick=self.setting[vt_symbol]["pricetick"], capital=capital ) else: print("symbol %s hasn't be maintained in config file" % vt_symbol) return engine def runBatchTest(self, strategy_setting, startDate, endDate, portfolio): """ 进行回测 """ resultDf = DataFrame() dfportfolio = None for strategy_name, strategy_config in strategy_setting.items(): engine = BacktestingEngine() vt_symbol = strategy_config["vt_symbol"] engine = self.addParameters(engine, vt_symbol, startDate, endDate) if type(strategy_config["setting"]) is str: print(strategy_config["setting"]) engine.add_strategy( eval(strategy_config["class_name"]), json.loads(strategy_config["setting"], ) ) else: engine.add_strategy( eval(strategy_config["class_name"]), strategy_config["setting"] ) engine.load_data() engine.run_backtesting() df = engine.calculate_result() if portfolio == True: if dfportfolio is None: dfportfolio = df else: dfportfolio = dfportfolio + df resultDict = engine.calculate_statistics(df, False) resultDict["class_name"] = strategy_config["class_name"] resultDict["setting"] = strategy_config["setting"] resultDict["vt_symbol"] = strategy_config["vt_symbol"] resultDf = resultDf.append(resultDict, ignore_index=True) if portfolio == True: # dfportfolio = dfportfolio.dropna() engine = BacktestingEngine() engine.calculate_statistics(dfportfolio) engine.show_chart(dfportfolio) return resultDf def runBatchTestJson(self, jsonpath="ctaStrategy.json", startDate=datetime(2019, 7, 1), endDate=datetime(2020, 1, 1), exporpath=None, portfolio=True): """ 从ctaStrategy.json去读交易策略和参数,进行回测 """ with open(jsonpath, mode="r", encoding="UTF-8") as f: strategy_setting = json.load(f) resultDf = self.runBatchTest(strategy_setting, startDate, endDate, portfolio) self.ResultExcel(resultDf, exporpath) return strategy_setting def runBatchTestExcecl(self, path="ctaStrategy.xls", startDate=datetime(2019, 7, 1), endDate=datetime(2020, 1, 1), exporpath=None, portfolio=False): """ 从ctaStrategy.excel去读交易策略和参数,进行回测 """ df = pd.read_excel(path) strategy_setting = df.to_dict(orient='index') resultDf = self.runBatchTest(strategy_setting, startDate, endDate, portfolio) self.ResultExcel(resultDf, exporpath) return strategy_setting def ResultExcel(self, result, export=None): """ 输出交易结果到excel """ if export != None: exportpath = export else: exportpath = self.exportpath try: path = exportpath + "CTABatch" + str(date.today()) + "v0.xls" result.to_excel(path, index=False) print("CTA Batch result is export to %s" % path) except: print(traceback.format_exc()) return None if __name__ == '__main__': bts = BatchCTABackTest() bts.runBatchTestJson()
最后可以去我的Github下载代码,比较方便
https://github.com/BillyZhangGuoping/VNPY2_BILLY