金 融 量 化 分 析 • JoinQuant • 第 七 篇
2024-06-21 03:00:15
第 七 篇 目录
- 一、回 测 是 什 么 ？
- 二、回 测 与 实 盘 交 易
- 三、开源双均线策略回测框架搭建（pyalgotrade）
- （一）、模块安装
- （二）、双 均 线 回 测 框 架 搭 建
- （三）、分 析 结 果
一、回 测 是 什 么 ？
回测是一种反向测试，从各种评价指标和统计学层面上，以大数据的方式评估策略，验证设定的交易规则是否有效。测试里是数据的预测模型，用于估计策略或模型在过去一段时间的表现，需要提供足够的细节模拟过去的条件，条件可以是收盘价为基准。
二、回 测 与 实 盘 交 易
⚠️ 回测数据与实盘交易数据存在差异性
⚠️ 回测结果 并 不能代表策略百分百能赚钱：注意收益盈亏几点位（是否都是按策略交易）
影响的原因：
1）未来函数的差异
2）滑点
三、开源双均线策略回测框架搭建（pyalgotrade）
（一）、模块安装
pip install pyalgotrade
（二）、双 均 线 回 测 框 架 搭 建
# # 调用pyalgotrade回测框架模块
# 调用pyalgotrade回测模块：计算指标、回测数据
from pyalgotrade import strategy
# 调用pyalgotrade数据整理模块：提供数据
from pyalgotrade.barfeed import quandlfeed
# 调用pyalgotrade_tushare模块的导出股票行情函数
from pyalgotrade_tushare import tools, barfeed
# 调用pyalgotrade_tushare模块的 移动平均线函数
from pyalgotrade.technical import ma
# 调用pyalgotrade_tushare模块的 相对强弱指标函数
from pyalgotrade.technical import rsi
# 调用pyalgotrade的画图模块
from pyalgotrade import plotterfrom pyalgotrade.stratanalyzer import returnsdef safe_round(value, digits):if value is not None:value = round(value, digits)return value
# 设置回测类
class MyStrategy(strategy.BacktestingStrategy):# feed:数据集，instrument:股票代码 ，smaPeriod:设定N天的均价def __init__(self, feed, instrument, smaPeriod1,smaPeriod2):# super调用副类回测函数strategy.BacktestingStrategy(数据，投资金额)super(MyStrategy, self).__init__(feed,1e5)# 设置持有股数为空self.__position = None# 传递股票代码self.__instrument = instrument# 调整后的输盘价（复权后的收盘价）# self.setUseAdjustedValues(True) # # 传递计算移动平均线"""feed[instrument].getCloseDataSeries()：调取股票数据的收盘价数据ma.SMA()：计算移动平均线的函数smaPeriod：代表N天 """# 计算均线1self.__sma1 = ma.SMA(feed[instrument].getCloseDataSeries(),smaPeriod1)# 计算均线2self.__sma2 = ma.SMA(feed[instrument].getCloseDataSeries(),smaPeriod2)# # 传递计算相对强弱指标# self.__rsi = rsi.RSI(feed[instrument].getCloseDataSeries(), 14)# 定义移动平均线1模块def getSMA1(self):# 返回移动平均线数据return self.__sma1# 定义移动平均线2模块def getSMA2(self):# 返回移动平均线数据return self.__sma2# 买入成交模块def onEnterOk(self, position):# 设置买入订单信息的执行信息：持有股数 按照 获取入口订单 获取执行信息 实施execInfo = position.getEntryOrder().getExecutionInfo()# # 打印买入执行价格# self.info("BUY at $%.2f" % (execInfo.getPrice()))# 买入取消模块def onEnterCanceled(self, position):# 持有股数为空self.__position = None# 卖出成交模块def onExitOk(self, position):# 设置卖出订单信息的执行信息：持有股数 按照 获取入口订单 获取执行信息 实施execInfo = position.getExitOrder().getExecutionInfo()# # 打印卖出执行价格# self.info("SELL at $%.2f" % (execInfo.getPrice()))# 持有股数为空self.__position = None# 卖出取消模块def onExitCanceled(self, position):# 如果是卖出取消，则持有股数再次执行卖出执行的逻辑self.__position.exitMarket()# 行情数据模块def onBars(self, bars):# 如果足够的行情数据可用于计算移动平均线1则输出。# if self.__sma1[-1] is None:# # 则输出。# return# 如果足够的行情数据可用于计算移动平均线2则输出。if self.__sma2[-1] is None:# 则输出。return# 设置股票行情数据bar = bars[self.__instrument]# # 打印股票对象收盘价的信息# # bar.getClose():获取收盘价、self.__rsi：相对强弱指标、self.__sma：移动平均线[15天]# self.info("%s %s %s" % (bar.getClose(), safe_round(self.__rsi[-1], 2), safe_round(self.__sma[-1], 2)))# # 定义策略# 如果当前没有买入股票if self.__position is None:# 如果当前行情大于当前移动平均线值# if bar.getPrice() > self.__sma[-1]:# 如果当前短期均价大于当前长期期均价if self.__sma1[-1] > self.__sma2[-1]:""" self.enterLong():执行买入操作"""# 输入购买100股股票的市场指令，订单取消前一直有效。(持有股数按照每手100股买入)self.__position = self.enterLong(self.__instrument, 100, True)# 否则检查是否必须退出该位置。(如果卖出：如果当前行情小于当前移动平均线值 且 持有股数不是撤单的情况)# elif bar.getPrice() < self.__sma[-1] and not self.__position.exitActive():# 否则检查是否必须退出该位置。(如果卖出：如果当前短期均价小于当前长期均价 且 持有股数不是撤单的情况)elif self.__sma1[-1] < self.__sma2[-1] and not self.__position.exitActive():# 持有股票数执行卖出逻辑self.__position.exitMarket()print(']]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]')
# 策略运行模块
def run_strategy(smaPeriod1,smaPeriod2):""" smaPeriod:移动平均周期 """# 设置股票代码codes = ["000001"]# 调取股票行情数据data = tools.build_feed(codes, 2018,2022, "histdata")# 实化策略模块myStrategy = MyStrategy(data, codes[0], smaPeriod1 = smaPeriod1, smaPeriod2 = smaPeriod2)# # 运行策略回测# myStrategy.run()# # 打印策略投资结果# print(smaPeriod1,smaPeriod2,"Final portfolio value: $%.2f" % myStrategy.getResult())# # 可视化# 实化returns模块（分析器）returnsAnalyzer = returns.Returns()# 将分析器附加到策略当中myStrategy.attachAnalyzer(returnsAnalyzer)# 将绘图模块连接到策略当中。plt = plotter.StrategyPlotter(myStrategy)# 将SMA包含在分析图的子图中，将策略与收盘价一起显示。plt.getInstrumentSubplot(codes[0]).addDataSeries("SMA1", myStrategy.getSMA1())plt.getInstrumentSubplot(codes[0]).addDataSeries("SMA2", myStrategy.getSMA2())# 绘制每次收益率曲线。plt.getOrCreateSubplot("returns").addDataSeries("Simple returns", returnsAnalyzer.getReturns())# 运行策略回测myStrategy.run()# 打印策略投资结果myStrategy.info("Final portfolio value: $%.2f" % myStrategy.getResult())# 制定策略。plt.plot()# # 设置不同的周期进行回测
# for i in range(5,30):
# # 回测运行
run_strategy(15,30)
# ma1 = [5,10,15]
# ma2 = [10,20,30]
# for i in ma1:
# for j in ma2:
# if i < j:
# run_strategy(i,j)
（三）、分 析 结 果
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