简介

主要是使用backtesting.py做了个回测，对象是恒生指数，数据源是yahoo finance，策略是基于夏普率的Z-score 配合给定阈值，然后目标是计算9格平均夏普率的夏普率

载入packages

import numpy as np
import pandas as pd
from datetime import datetime%matplotlib inline
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as pltfrom backtesting import Backtest, Strategy
from backtesting.lib import SignalStrategy
from backtesting.lib import crossover, compute_stats
from backtesting.test import SMA from yahoo_fin.stock_info import get_data

读取数据

data = get_data("^HSI", index_as_date = True, interval = "1d")
df = data.dropna()df = df[['open', 'high', 'low', 'close']]
df.columns = ['Open','High','Low','Close']

策略遍历，选择夏普率最高的阈值和周期

SR = []
SR1= []
period = (list(np.arange(5,1000,5))) #4年
threshhold_list = np.arange(0.25,2.75,0.25) #阈值为0.25~2.5，0.25为一跳
for i in threshhold_list:for j in period:class Strategy(SignalStrategy):   threshold = in = jdef init(self):super().init()   # Precompute the two moving averagesDR = pd.Series(self.data.Close).pct_change()*100MA = DR.rolling(window=self.n).mean()MAstd = DR.rolling(window=self.n).std(ddof= 1)Z = (DR - MA)/MAstd# Precompute signalsignal_long = (Z > self.threshold) & (Z.shift() < self.threshold)signal_short = (Z < -self.threshold) & (Z.shift() > -self.threshold)# combine signalsignal = signal_longsignal[signal_short] = -1# add signalentry_size = signal * 0.9999999 #这里如果=1的话每次只买一股，所以我要怎么完全all in 呢self.set_signal(entry_size = entry_size)bt = Backtest(df, Strategy,exclusive_orders = True,cash=10000000)result1 = bt.run()SR.append(pd.DataFrame(result1).loc["Sharpe Ratio"].tolist()[0])SR1.append(SR)SR = []
SR_table = pd.DataFrame(SR1, columns=period,index = threshhold_list)
SR_table

看看最大值是什么参数

param = SR_table.stack().idxmax()
print(param)

将参数套路策略，并查看回测图表

class Strategy(SignalStrategy):   threshold = param[0]n = param[1]def init(self):super().init()   # Precompute the two moving averagesDR = pd.Series(self.data.Close).pct_change()*100MA = DR.rolling(window=self.n).mean()MAstd = DR.rolling(window=self.n).std(ddof= 1)Z = (DR - MA)/MAstd# Precompute signalsignal_long = (Z > self.threshold) & (Z.shift() < self.threshold)signal_short = (Z < -self.threshold) & (Z.shift() > -self.threshold)# combine signalsignal = signal_longsignal[signal_short] = -1# add signalentry_size = signal * 0.9999999self.set_signal(entry_size = entry_size)bt = Backtest(df, Strategy,exclusive_orders = True,cash=10000000)
result1 = bt.run()
bt.plot()
print(result1)

查看逐次交易记录

去博客设置页面，选择一款你喜欢的代码片高亮样式，下面展示同样高亮的 代码片.

result1._trades

对先前得到的SR table计算9格mean和std

这里主要是这样，比如

1	2	3
4	5	6
7	8	9

我们计算其平均值为(1+2+3+4+5+6+7+8+9)/9 = 5
那如果是

1	2	3	4
4	5	6	7
7	8	9	0
1	2	3	4

这样的我们就以4*4矩阵的中心4个数（5689）取各自的9格均数，计算为

5	4.89
5	4.89

这样

SR1_table = SR_table.copy().fillna(0)
mean_list_row = []
mean_list_col= []
mean_period = (list(np.arange(10,995,5)))
mean_threshhold_list = np.arange(0.5,2.5,0.25)
row = range(2,len(SR1_table))
col = range(2,len(SR1_table.columns))
for i in row:for j in col:ta = SR1_table.iloc[i-2:i+1,j-2:j+1]#print(ta)mean_list_row.append(ta.mean().mean())        mean_list_col.append(mean_list_row)mean_list_row = []mean_table = pd.DataFrame(mean_list_col,columns=mean_period,index = mean_threshhold_list)
mean_table

这里是计算std，同上

std_list_row = []
std_list_col= []row = range(2,len(SR1_table))
col = range(2,len(SR1_table.columns))
for i in row:for j in col:ta = SR1_table.iloc[i-2:i+1,j-2:j+1]std_list_row.append(ta.values.std(ddof = 1))        std_list_col.append(std_list_row)std_list_row = []std_table = pd.DataFrame(std_list_col,columns=mean_period,index = mean_threshhold_list)
std_table

计算SR of SR

SR_of_SR = mean_table/std_table
SR_of_SR

任务完成

https://colab.research.google.com/drive/1USLxSGoSEgR4QQL3kboY910WstfkqeA5#scrollTo=UOfThq6OqtXg

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