学习笔记_vnpy实战培训day04

基于VNPY编写策略

策略运行逻辑讲解策略在vnpy中的运行逻辑,包括tick级别、分钟级别、混合等

bar内运算：tick运算，高频,cta,r-break,也是ticket.止损也是bar内
bar外运算：
- onorder:看做每笔
- ontrade:交易结束有，单一标的和onorder一样
套利双合约情况下，会有差异，onorder一条，ontrade两条

策略模板讲解策略模板,如何扩展策略模板实现自己的想法。

模板=基类,包括:

参数
变量
外部容器调用函数
公用的函数

具体策略继承模板,在其基础上扩展自己的逻辑
模板-策略-实现（参数差异）

策略初始化讲解策略的初始化要注意哪些,有那些手段

策略（实例）加载/启动
- 人工操作：vn.trader->算法->CTA策略->加载策略，启动策略
- 无人值守：
  - mainEngine.ctaEngine.loadSetting() # 加载cta的配置
  - mainEngine.ctaEngine.initStrategy(u‘S22_DEMO’) # 初始化策略实例，如果多个，则需要逐一初始化多个
初始化顺序：
- CtaTemplate.init()
- Strategy.init()
- Strategy.Init()
初始化的内容：
- 初始化各类参数
- 加载前置数据，推送到OnTick或者OnBar
- 加载上一状态的持久化数据（从本地JSON文件加载或 catEngine.loadPosition()

运行数据持久化如何应对各种运行风险,数据如何持久化和重载

策略运行的风险
- 程序异常（代码报错/gateway异常/Python环境崩溃）
- 成交不一致
- 人为干预
数据持久化
- 保存至本地Json文件（策略实例名.json)
- 保存内容：持仓数量、开仓价格、止损价格等必要数据
- 保存至MongoDB。ctaEngine. savePosition()
其他数据
- Bar数据（传统的k线/自定义的Renko Bar/RangeBar等）
- 特殊的策略配置（policy，网格）

策略风控如何针对单一策略,单一实例进行风控,如何与账号风控共同协作

单一策略：
- 仓位控制：
- 增加最大仓位数量
- 开仓前检查剩余可开仓数
- 动态根据配置参数/ATR/VAR等更新最大开仓数
- 止损
- 固定止损
- 跟随止损
资金风控
- 资金最大使用仓位
- 资金止损线

策略状态监控讲解状态监控的原理,如何扩展自己的策略状态

状态包括
- 仓位：合约/今仓/昨仓
- 动态参数：最大仓位/ATR
- 连续亏损次数
添加状态
- VarList.append(变量名)
- 变量须是策略内部的变量名
更新变量的频率
- onBar
- onOrder
- onTimer
Self.putEvent()

日内策略逻辑针对日内策略,给出实现的逻辑建议

经典的日内策略
- R-Breaker
- Dual-Thrust
策略初始化
- 获取日线级别数据，计算各个阈值
- 重新初始化当日tick数据（任意时点初始化）
开盘时刻
- 波动较大，可自定义openWindow来进行特殊处理
收盘时刻
- 自定义closeWindow，撤销开仓单，强制平仓

隔日策略逻辑针对隔日策略,给出实现的逻辑建议,如何避开假期?

一般是15分钟周期以上,持仓超过1天
- 期货合约换月风险
- 配置中,预先设置策略合约的开启、结束日期
- 到达日期后,进行合约更换,平近期合约,开远期合约
- 更新止损位、开仓价等
期货假期保证金/波动风险
- 预先配置假期、仓位降低比例
- 到达日期时,执行仓位降低
- 假期结束后,调整仓位比例
股票复权风险
可参考ricequant的策略模板:
- before_Trading()
- after_Trading()
- scheduler.run_daily()

回测策略

回测数据准备本地、云端和外部供应商的数据选取,tick数据,分钟数据

Tick数据回测
- 保证是日期和时间连续
- 单一合约，主力合约？
- 文件tick：先循环日期，寻找对应合约文件后加载；先日盘，再到夜盘
- 数据库：分批提取，分批灌送
- 标准套利合约tick：先生成套利tick，再推送
分钟以上级别数据回测
- 通过供应商接口获取并导出csv
- 回测程序导入csv，分批灌送
- 注意分钟数据的datatime:是bar开始时间/结束时间?

回测原理讲解回测原理

撮合方式
- 下一根Bar/下一个Tick
- crossLimitOrder() 撮合限价单
- crossStopOrder() 撮合停止单
- onBar()/onTick() 推送到策略

回测陷阱如何理解回测中的陷阱

采用主力合约回测时，跨月产生的利润/亏损，是不真实的。
若资金规模大，要考虑下单时的成交量是否满足。

回测优化介绍若干中回测优化的手段与实例

策略中，使用资金比例来实时计算仓位，
- 回测引擎需支持实时计算realtimeCalculate()
- getAccountInfo()
策略中，需要区别回测和实盘的微妙处理
- 使用self.backtesting：今仓昨仓
交易分析
- 导出交易记录exportTradeResult()
- K线回放交易记录

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基于VNPY编写策略

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策略模板讲解策略模板,如何扩展策略模板实现自己的想法。

策略初始化讲解策略的初始化要注意哪些,有那些手段

运行数据持久化如何应对各种运行风险,数据如何持久化和重载

策略风控如何针对单一策略,单一实例进行风控,如何与账号风控共同协作

策略状态监控讲解状态监控的原理,如何扩展自己的策略状态

日内策略逻辑针对日内策略,给出实现的逻辑建议

隔日策略逻辑针对隔日策略,给出实现的逻辑建议,如何避开假期?

回测策略

回测数据准备本地、云端和外部供应商的数据选取,tick数据,分钟数据

回测原理讲解回测原理

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日内策略逻辑 针对日内策略,给出实现的逻辑建议

隔日策略逻辑 针对隔日策略,给出实现的逻辑建议,如何避开假期?

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回测数据准备 本地、云端和外部供应商的数据选取,tick数据,分钟数据

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