四川盐亭网站制作公司

VNPY批量策略回测和统计结果的excel输出是怎样的-创新互联

小编今天带大家了解VNPY 批量策略回测和统计结果的excel输出是怎样的，文中知识点介绍的非常详细。觉得有帮助的朋友可以跟着小编一起浏览文章的内容，希望能够帮助更多想解决这个问题的朋友找到问题的答案，下面跟着小编一起深入学习“VNPY 批量策略回测和统计结果的excel输出是怎样的”的知识吧。

为五峰等地区用户提供了全套网页设计制作服务，及五峰网站建设行业解决方案。主营业务为做网站、网站建设、五峰网站设计，以传统方式定制建设网站，并提供域名空间备案等一条龙服务，秉承以专业、用心的态度为用户提供真诚的服务。我们深信只要达到每一位用户的要求，就会得到认可，从而选择与我们长期合作。这样，我们也可以走得更远！

做VNPY这段时间，发现主要就是回测，和策略优化；然后就是有批量测试和参数集合效果导出excel分析要求。还有就是一个策略对不同品种效果验证。

然后想想，就自己写了一个BatchBackTest 类，其实很简答，就是输入品种队列，和策略队列，然后就会循环跑出结果，输出到指定路径excel。 还有就是策略是元组，是由一个策略和对应参数组合。

代码如下。使用方法就是在 vnpy/example/CtaBacktesting 路径下面新疆一个py，放入下面代码就可以

  • # encoding: UTF-8

  • from vnpy.trader.app.ctaStrategy.ctaBacktesting import BacktestingEngine, MINUTE_DB_NAME

  • import pandas as pd

  • from vnpy.trader.app.ctaStrategy.strategy.strategyAtrRsi import AtrRsiStrategy

  • from vnpy.trader.app.ctaStrategy.strategy.strategyBollChannel import BollChannelStrategy

  • from vnpy.trader.app.ctaStrategy.strategy.strategyDoubleMa import DoubleMaStrategy

  • from vnpy.trader.app.ctaStrategy.strategy.strategyDualThrust import DualThrustStrategy

  • from vnpy.trader.app.ctaStrategy.strategy.strategyKingKeltner import KkStrategy

  • from vnpy.trader.app.ctaStrategy.strategy.strategyMultiSignal import MultiSignalStrategy

  • from vnpy.trader.app.ctaStrategy.strategy.strategyMultiTimeframe import MultiTimeframeStrategy

  • class BatchBackTest(object):

  •     def __init__(self):

  •         ""

  •     def calculateBacktesting(self,symbollist,strategylist):

  •         #填入品种队列和策略队列，返回结果resultlist, 为了输出方便检索，加入品种名称，策略名称和策略参数

  •         resultlist = []

  •         for symbol in symbollist:

  •             for strategy in strategylist:

  •                 result = self.runBacktesting(symbol,strategy)

  •                 #加入品种名称，策略名称和策略参数

  •                 result["Symbolname"] = str(symbol["vtSymbol"])

  •                 result["strategyname"] = str(strategy[0])

  •                 result["strategysetting"] = str(strategy[1])

  •                 resultlist.append(result)

  •         return resultlist

  •     def runBacktesting(self, symbol, strategy ):

  •         #写入测试品种和参数, 返回回测数据集包含回测结果

  •         # 在引擎中创建策略对象

  •         # 创建回测引擎

  •         engine = BacktestingEngine()

  •         # 设置引擎的回测模式为K线

  •         engine.setBacktestingMode(engine.BAR_MODE)

  •         # 设置回测用的数据起始日期

  •         engine.setStartDate(symbol["StartDate"])

  •         engine.setSlippage(symbol["Slippage"]) # 1跳

  •         engine.setRate(symbol["Rate"]) # 佣金大小

  •         engine.setSize(symbol["Size"]) # 合约大小

  •         engine.setPriceTick(symbol["Slippage"]) # 最小价格变动

  •         engine.setCapital(symbol["Capital"])

  •         # 设置使用的历史数据库

  •         engine.setDatabase(MINUTE_DB_NAME, symbol["vtSymbol"])

  •         #设置策略，策略元组中第一个是策略，第二个参数

  •         engine.initStrategy(strategy[0], strategy[1])

  •         engine.runBacktesting()

  •         df = engine.calculateDailyResult()

  •         result = []

  •         dfp,result = engine.calculateDailyStatistics(df)

  •         engine.output(u'输出统计数据')

  •         # engine.showDailyResult(dfp, result)

  •         return result

  •     def toExcel(self, resultlist, path = "C:\data\datframe.xlsx"):

  •         #按照输入统计数据队列和路径，输出excel，这里不提供新增模式，如果想，可以改

  •         #dft.to_csv(path,index=False,header=True, mode = 'a')

  •         summayKey = resultlist[0].keys()

  •         # summayValue = result.values()

  •         dft = pd.DataFrame(columns=summayKey)

  •         for result in resultlist:

  •             new = pd.DataFrame(result, index=["0"])

  •             dft = dft.append(new,ignore_index=True)

  •         dft.to_excel(path,index=False,header=True)

  •         print "回测统计结果输出到" + path

  • if __name__ == "__main__":

  •     #创建品种队列，这里可以用json导入，为了方便使用直接写了。

  •     symbollist = [{

  •         "vtSymbol": 'm1809',

  •         "StartDate": "20180101",

  •         "Slippage": 1,

  •         "Size": 10,

  •         "Rate": 2 / 10000,

  •         "Capital": 10000

  •             },

  •         {

  •             "vtSymbol": 'rb0000',

  •             "StartDate": "20180101",

  •             "Slippage": 1,

  •             "Size": 10,

  •             "Rate": 2 / 10000,

  •             "Capital": 10000

  •         }]

  •     #这里定义策略，策略参数先为空；策略加参数是一个元组

  •     setting = {}

  •     Strategylist = [(AtrRsiStrategy, setting),

  •                     (BollChannelStrategy, setting),

  •                     (DoubleMaStrategy, setting),

  •                     (DualThrustStrategy, setting),

  •                     (KkStrategy, setting),

  •                     (MultiSignalStrategy, setting),

  •                     (MultiTimeframeStrategy, setting)]

  •     # 这里是同一个策略，不同参数的情况，当然可以有多个策略和多个参数组合

  •     Strategylist2 = []

  •     # 策略list

  •     settinglist =[

  •         {'kdlimit': 40, 'barmins': 9, 'cciWindow': 22},

  •         {'kdlimit': 30, 'barmins': 13, 'cciWindow': 20}]

  •     # 合并一个元组

  •     if settinglist != []:

  •         for para1 in settinglist:

  •             Strategylist2.append((BollChannelStrategy, para1))

  •     NT = BatchBackTest()

  •     resultlist = NT.calculateBacktesting(symbollist,Strategylist)

  •     #定义路径

  •     path = "C:\Project\BackTestResult.xlsx"

  •     NT.toExcel(resultlist,path)

感谢大家的阅读，以上就是“VNPY 批量策略回测和统计结果的excel输出是怎样的”的全部内容了，学会的朋友赶紧操作起来吧。相信创新互联小编一定会给大家带来更优质的文章。谢谢大家对创新互联网站的支持！


当前标题：VNPY批量策略回测和统计结果的excel输出是怎样的-创新互联
网站网址：http://scyanting.com/article/cogipe.html

其他资讯