之前VNPY 1版本中,我的個人代碼很多是直接在VNPY庫代碼直接修改或者增加的。每次VNPY升級就是非常頭疼,要做代碼對比,在一些可能被更新覆蓋的地方再次維護測試。而且因為更新的地方很亂,造成后面生產(chǎn)版本一致停留在VNPY1.92。
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也是之前VNPY 1版本實現(xiàn)的功能,批量回測,結(jié)果Excel導(dǎo)出。這次支持策略參數(shù)用Json或Excel導(dǎo)入,同時支持多個策略的組合portfolio收益計算;其實都是VNPY2提供好的,調(diào)用而已。只要VNPY2.0 正確安裝,歷史數(shù)據(jù)存在,這些代碼就可以運行。
代碼包括這幾個文件:
- BatchCTABacktesting.py:批量回測代碼文件,在這個代碼里面定義和下面?zhèn)€關(guān)聯(lián)文件路徑,默認路徑都在一個文件夾。
- vtSymbol.json:這個是定義品種交易屬性,回測時候從vtSymbol.json文檔讀取品種的交易屬性,比如費率,交易每跳,比率,滑點;這樣不用在回測時候維護。示例格式如下;有心的可以改成通配符,這樣減少維護量。
{ "MA2009.CZCE": { "rate": 0.0001, "slippage": 1, "size": 10, "pricetick": 1 }, "rb2010.SHFE": { "rate": 0.0001, "slippage": 1, "size": 10, "pricetick": 1 } }
- ctaStrategy.json:定義要批量回測策略,其實和VNPY2默認的CTA策略文件是一樣的,這樣就可以直接用實盤CTA策略文件進行批量回測了,或著計算組合收益。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格式定義的批量回測數(shù)據(jù),示例格式如下;有三列, class_name是策略類, setting是參數(shù),v t_symbol是品種。主要是有時候用excel做策略批量維護或者生成,然后就可以直接批量回測了。
class_name | setting | vt_symbol |
AtrRsiStrategy | {"atr_length": 10, "atr_ma_length": 50} | MA8888.CZCE |
DoubleMaStrategy | {"fast_window": 10, "slow_window": 40} | rb8888.SHFE |
現(xiàn)在回來看看代碼。其實注釋都比較清楚了。注意的幾點是
策略類是用字符串格式記錄的,然后用eval方法關(guān)聯(lián)類,所以必須引用,雖然編輯器提示未使用
在excel保存setting必須雙引號,因為json文件默認只能識別雙引號。
批量回測結(jié)果會用excel輸出,示例就是這樣。
默認json導(dǎo)入會計算組合收入,excel不會計算組合收益,可以直接修改代碼。
# 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 # 策略類是用字符串格式記錄的,然后用eval方法關(guān)聯(lián)類,所以必須引用,雖然編輯器提示未使用 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策略回測,輸出結(jié)果到excel或pdf,和CTA策略批量優(yōu)化,輸出結(jié)果到excel或pdf, """ def __init__(self, vtSymbolconfig="vtSymbol.json", exportpath=".\\"): """ 加載配置路徑 """ 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): """ 從vtSymbol.json文檔讀取品種的交易屬性,比如費率,交易每跳,比率,滑點 """ 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): """ 進行回測 """ 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): """ 從ctaStrategy.json去讀交易策略和參數(shù),進行回測 """ 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): """ 從ctaStrategy.excel去讀交易策略和參數(shù),進行回測 """ 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): """ 輸出交易結(jié)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下載代碼,比較方便
https://github.com/BillyZhangGuoping/VNPY2_BILLY