控制每日仓位的一个例子

每日仓位控制
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(iQuant) #1
克隆策略

每日仓位

pos_coefficient为每日建仓仓位的一个比例系数,这有利于根据自己需求实现资金管理。

In [1]:
 pos_coefficient = {
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,'2013/1/31':1
,'2013/1/30':1
,'2013/1/29':1
,'2013/1/28':1
,'2013/1/25':1
,'2013/1/24':1
,'2013/1/23':1
,'2013/1/22':1
,'2013/1/21':1
,'2013/1/18':1
,'2013/1/17':1
,'2013/1/16':1
,'2013/1/15':1
,'2013/1/14':1
,'2013/1/11':1
,'2013/1/10':1
,'2013/1/9':1
,'2013/1/8':1
,'2013/1/7':1
,'2013/1/4':1
}
pos = pd.Series(pos_coefficient)
pos.sort_index(inplace=True)
pos.index = pos.index.map(lambda x :pd.to_datetime(x))
pos.index = pos.index.map(lambda x:x.strftime('%Y-%m-%d'))
 
pos = pd.DataFrame(pos)
# pos.ix['2013-01-10'][0]
In [2]:
## 基础配置
class conf:
    start_date = '2011-01-01'
    end_date='2017-07-17'
    split_date = '2016-01-01'
    instruments = D.instruments(start_date, end_date)
    hold_days = 40
    features = ['rank_pb_lf_0']
    # 数据标注标注
    label_expr = [
    # 计算未来一段时间(hold_days)的相对收益
    'shift(close, -20) / shift(open, -1)',
    # 极值处理:用1%和99%分位的值做clip
    'clip(label, all_quantile(label, 0.01), all_quantile(label, 0.99))',
    # 将分数映射到分类,这里使用20个分类,这里采取等宽离散化
    'all_wbins(label, 20)',
    # 过滤掉一字涨停的情况 (设置label为NaN,在后续处理和训练中会忽略NaN的label)
    'where(shift(high, -1) == shift(low, -1), NaN, label)'
    ]
In [6]:
## 量化回测 https://bigquant.com/docs/module_trade.html
# 回测引擎:准备数据,只执行一次
def prepare(context):
    # context.start_date / end_date,回测的时候,为trader传入参数;在实盘运行的时候,由系统替换为实盘日期
    instruments = D.instruments()
    ## 在样本外数据上进行预测
    n0 = M.general_feature_extractor.v5(
        instruments=D.instruments(),
        start_date=context.start_date, end_date=context.end_date,
        features=conf.features)
    n1 = M.derived_feature_extractor.v1(
        data=n0.data,
        features= conf.features)
    n2 = M.transform.v2(data=n1.data, transforms=None, drop_null=True)
    n3 = M.stock_ranker_predict.v5(model=context.options['model'], data=n2.data)
    context.instruments = n3.instruments
    context.options['predictions'] = n3.predictions
    context.pos_coefficient = context.options['pos']

# 回测引擎:初始化函数,只执行一次
def initialize(context):
    # 加载预测数据
    context.ranker_prediction = context.options['predictions'].read_df()
    # 系统已经设置了默认的交易手续费和滑点,要修改手续费可使用如下函数
    context.set_commission(PerOrder(buy_cost=0.0003, sell_cost=0.0013, min_cost=5))
    # 预测数据,通过options传入进来,使用 read_df 函数,加载到内存 (DataFrame)
    # 设置买入的股票数量,这里买入预测股票列表排名靠前的5只
    stock_count = 3
    # 每只的股票的权重,如下的权重分配会使得靠前的股票分配多一点的资金,[0.339160, 0.213986, 0.169580, ..]
    context.stock_weights = T.norm([1 / math.log(i + 2) for i in range(0, stock_count)])
    # 设置每只股票占用的最大资金比例
    context.max_cash_per_instrument = 0.2

# 回测引擎:每日数据处理函数,每天执行一次
def handle_data(context, data):
    # 日期
    dt = data.current_dt.strftime('%Y-%m-%d')
    # 按日期过滤得到今日的预测数据
    ranker_prediction = context.ranker_prediction[
        context.ranker_prediction.date == data.current_dt.strftime('%Y-%m-%d')]
    # 当日建仓仓位
    pos_coefficient = context.pos_coefficient.ix[dt][0] 
    # 1. 资金分配
    # 平均持仓时间是hold_days,每日都将买入股票,每日预期使用 1/hold_days 的资金
    # 实际操作中,会存在一定的买入误差,所以在前hold_days天,等量使用资金;之后,尽量使用剩余资金(这里设置最多用等量的1.5倍)
    is_staging = context.trading_day_index < context.options['hold_days'] # 是否在建仓期间(前 hold_days 天)
    cash_avg = context.portfolio.portfolio_value / context.options['hold_days']
    cash_for_buy = min(context.portfolio.cash, (1 if is_staging else 1.5) * cash_avg)
    cash_for_sell = cash_avg - (context.portfolio.cash - cash_for_buy)
    positions = {e.symbol: p.amount * p.last_sale_price
                 for e, p in context.portfolio.positions.items()}
    # 2. 生成卖出订单:hold_days天之后才开始卖出;对持仓的股票,按StockRanker预测的排序末位淘汰
    if not is_staging and cash_for_sell > 0:
        equities = {e.symbol: e for e, p in context.portfolio.positions.items()}
        instruments = list(reversed(list(ranker_prediction.instrument[ranker_prediction.instrument.apply(
                lambda x: x in equities and not context.has_unfinished_sell_order(equities[x]))])))
        # print('rank order for sell %s' % instruments)
        for instrument in instruments:
            context.order_target(context.symbol(instrument), 0)
            cash_for_sell -= positions[instrument]
            if cash_for_sell <= 0:
                break
    # 3. 生成买入订单:按StockRanker预测的排序,买入前面的stock_count只股票
    buy_cash_weights = context.stock_weights
    buy_instruments = list(ranker_prediction.instrument[:len(buy_cash_weights)])
    max_cash_per_instrument = context.portfolio.portfolio_value * context.max_cash_per_instrument
    for i, instrument in enumerate(buy_instruments):
        cash = cash_for_buy * buy_cash_weights[i] * pos_coefficient
        if cash > max_cash_per_instrument - positions.get(instrument, 0):
            # 确保股票持仓量不会超过每次股票最大的占用资金量
            cash = max_cash_per_instrument - positions.get(instrument, 0)
        if cash > 0:
            price = data.current(context.symbol(instrument), 'price')  # 最新价格
            stock_num = np.floor(cash/price/100)*100  # 向下取整
            context.order(context.symbol(instrument), stock_num) # 整百下单

            
## 通过训练集数据训练模型            
# 数据标注
m1 = M.advanced_auto_labeler.v1(
                               instruments=conf.instruments, start_date=conf.start_date, end_date=conf.split_date,
                               label_expr=conf.label_expr, benchmark='000300.SHA', cast_label_int=True)                     
# 抽取基础特征           
m2_1 = M.general_feature_extractor.v5(
        instruments=D.instruments(),
        start_date=conf.start_date, end_date=conf.split_date,
        features=conf.features)

# 抽取衍生特征 
m2_2 = M.derived_feature_extractor.v1(
        data=m2_1.data,
        features= conf.features)

# 特征转换
m3 = M.transform.v2(data=m2_2.data, transforms=None, drop_null=True)

# 合并标注和特征数据
m4 = M.join.v2(data1=m1.data, data2=m3.data, on=['date', 'instrument'], sort=False)

# 开始训练模型
m5 = M.stock_ranker_train.v4(training_ds=m4.data, features=conf.features)

## 测试集上进行回测
m6 = M.trade.v3(
    instruments=None,
    start_date=conf.split_date,
    end_date=conf.end_date,
    prepare=prepare,
    initialize=initialize,
    handle_data=handle_data,
    order_price_field_buy='open',       
    order_price_field_sell='close',      
    capital_base=50001,  
    price_type='original',
    benchmark='000300.SHA',             
    options={'hold_days': conf.hold_days, 'model': m5.model_id,'pos':pos},
    m_deps=np.random.rand() # 避免使用缓存
)
[2018-01-18 20:58:58.946428] INFO: bigquant: advanced_auto_labeler.v1 开始运行..
[2018-01-18 20:58:58.951495] INFO: bigquant: 命中缓存
[2018-01-18 20:58:58.965199] INFO: bigquant: advanced_auto_labeler.v1 运行完成[0.018797s].
[2018-01-18 20:58:58.997793] INFO: bigquant: general_feature_extractor.v5 开始运行..
[2018-01-18 20:58:59.001865] INFO: bigquant: 命中缓存
[2018-01-18 20:58:59.003106] INFO: bigquant: general_feature_extractor.v5 运行完成[0.005355s].
[2018-01-18 20:58:59.016493] INFO: bigquant: derived_feature_extractor.v1 开始运行..
[2018-01-18 20:58:59.020956] INFO: bigquant: 命中缓存
[2018-01-18 20:58:59.022395] INFO: bigquant: derived_feature_extractor.v1 运行完成[0.005934s].
[2018-01-18 20:58:59.035537] INFO: bigquant: transform.v2 开始运行..
[2018-01-18 20:58:59.039302] INFO: bigquant: 命中缓存
[2018-01-18 20:58:59.040818] INFO: bigquant: transform.v2 运行完成[0.005315s].
[2018-01-18 20:58:59.051312] INFO: bigquant: join.v2 开始运行..
[2018-01-18 20:58:59.054789] INFO: bigquant: 命中缓存
[2018-01-18 20:58:59.056318] INFO: bigquant: join.v2 运行完成[0.00506s].
[2018-01-18 20:58:59.068484] INFO: bigquant: stock_ranker_train.v4 开始运行..
[2018-01-18 20:58:59.071760] INFO: bigquant: 命中缓存
[2018-01-18 20:58:59.073095] INFO: bigquant: stock_ranker_train.v4 运行完成[0.004629s].
[2018-01-18 20:58:59.107861] INFO: bigquant: backtest.v7 开始运行..
[2018-01-18 20:58:59.171703] INFO: bigquant: general_feature_extractor.v5 开始运行..
[2018-01-18 20:58:59.176206] INFO: bigquant: 命中缓存
[2018-01-18 20:58:59.178158] INFO: bigquant: general_feature_extractor.v5 运行完成[0.006495s].
[2018-01-18 20:58:59.194275] INFO: bigquant: derived_feature_extractor.v1 开始运行..
[2018-01-18 20:58:59.198864] INFO: bigquant: 命中缓存
[2018-01-18 20:58:59.200262] INFO: bigquant: derived_feature_extractor.v1 运行完成[0.006033s].
[2018-01-18 20:58:59.219798] INFO: bigquant: transform.v2 开始运行..
[2018-01-18 20:58:59.234198] INFO: bigquant: 命中缓存
[2018-01-18 20:58:59.235691] INFO: bigquant: transform.v2 运行完成[0.015864s].
[2018-01-18 20:58:59.271847] INFO: bigquant: stock_ranker_predict.v5 开始运行..
[2018-01-18 20:58:59.285836] INFO: bigquant: 命中缓存
[2018-01-18 20:58:59.287600] INFO: bigquant: stock_ranker_predict.v5 运行完成[0.01576s].
[2018-01-18 20:58:59.470026] INFO: algo: set price type:original
[2018-01-18 20:59:50.519838] INFO: algo: get splits [2016-05-25 00:00:00+00:00] [asset:Equity(2594 [600269.SHA]), ratio:0.9665923714637756]
[2018-01-18 20:59:52.717180] INFO: algo: get splits [2016-06-08 00:00:00+00:00] [asset:Equity(3226 [600019.SHA]), ratio:0.9885278953647187]
[2018-01-18 20:59:55.556940] INFO: algo: get splits [2016-06-24 00:00:00+00:00] [asset:Equity(1837 [600028.SHA]), ratio:0.9872612357139587]
[2018-01-18 20:59:55.559139] INFO: algo: get splits [2016-06-24 00:00:00+00:00] [asset:Equity(1564 [601988.SHA]), ratio:0.949554979801178]
[2018-01-18 20:59:56.724292] INFO: algo: get splits [2016-06-30 00:00:00+00:00] [asset:Equity(2925 [601939.SHA]), ratio:0.9461081027984619]
[2018-01-18 20:59:58.417418] INFO: algo: get splits [2016-07-07 00:00:00+00:00] [asset:Equity(1167 [601288.SHA]), ratio:0.948171079158783]
[2018-01-18 20:59:58.767224] INFO: algo: get splits [2016-07-08 00:00:00+00:00] [asset:Equity(2333 [600015.SHA]), ratio:0.9640719890594482]
[2018-01-18 20:59:59.760114] INFO: algo: get splits [2016-07-13 00:00:00+00:00] [asset:Equity(416 [601328.SHA]), ratio:0.954081654548645]
[2018-01-18 20:59:59.762053] INFO: algo: get splits [2016-07-13 00:00:00+00:00] [asset:Equity(1127 [601818.SHA]), ratio:0.9512818996252079]
[2018-01-18 21:00:00.356719] INFO: algo: get splits [2016-07-15 00:00:00+00:00] [asset:Equity(1880 [000422.SZA]), ratio:0.9984495752068243]
[2018-01-18 21:00:02.110374] INFO: algo: get splits [2016-07-25 00:00:00+00:00] [asset:Equity(1006 [000709.SZA]), ratio:0.9897259933454926]
[2018-01-18 21:00:08.985476] INFO: algo: get splits [2016-08-26 00:00:00+00:00] [asset:Equity(2653 [000157.SZA]), ratio:0.9659090888423357]
[2018-01-18 21:00:09.669410] INFO: algo: get splits [2016-08-30 00:00:00+00:00] [asset:Equity(1363 [600219.SHA]), ratio:0.3954943526094285]
[2018-01-18 21:00:14.939736] INFO: algo: get splits [2016-09-21 00:00:00+00:00] [asset:Equity(1837 [600028.SHA]), ratio:0.9835053086280823]
[2018-01-18 21:01:36.525258] INFO: algo: get splits [2017-05-25 00:00:00+00:00] [asset:Equity(2594 [600269.SHA]), ratio:0.9707603454589844]
[2018-01-18 21:01:36.528451] INFO: Position: position handle split[sid:2594, orig_amount:2100, new_amount:2163.0, orig_cost:5.2228571483364945,new_cost:5.07, ratio:0.9707603454589844, last_sale_price:4.9800004959106445]
[2018-01-18 21:01:36.530950] INFO: Position: after split: asset: Equity(2594 [600269.SHA]), amount: 2163.0, cost_basis: 5.07, last_sale_price: 5.130000114440918
[2018-01-18 21:01:36.532510] INFO: Position: returning cash: 1.26
[2018-01-18 21:01:37.251248] INFO: algo: get splits [2017-05-26 00:00:00+00:00] [asset:Equity(799 [002468.SZA]), ratio:0.9959464136790065]
[2018-01-18 21:01:44.511729] INFO: algo: get splits [2017-06-14 00:00:00+00:00] [asset:Equity(3226 [600019.SHA]), ratio:0.9680852097162406]
[2018-01-18 21:01:47.691161] INFO: algo: get splits [2017-06-21 00:00:00+00:00] [asset:Equity(3028 [000528.SZA]), ratio:0.987908124923706]
[2018-01-18 21:01:47.692921] INFO: algo: get splits [2017-06-21 00:00:00+00:00] [asset:Equity(1006 [000709.SZA]), ratio:0.9817351147847472]
[2018-01-18 21:01:49.058094] INFO: algo: get splits [2017-06-23 00:00:00+00:00] [asset:Equity(105 [600508.SHA]), ratio:0.9911348819732666]
[2018-01-18 21:01:51.569530] INFO: algo: get splits [2017-06-29 00:00:00+00:00] [asset:Equity(2333 [600015.SHA]), ratio:0.8202643990516663]
[2018-01-18 21:01:52.194195] INFO: algo: get splits [2017-06-30 00:00:00+00:00] [asset:Equity(1037 [000898.SZA]), ratio:0.9876326294878003]
[2018-01-18 21:01:52.196007] INFO: algo: get splits [2017-06-30 00:00:00+00:00] [asset:Equity(2925 [601939.SHA]), ratio:0.9565214514732361]
[2018-01-18 21:01:52.198575] INFO: Position: position handle split[sid:1037, orig_amount:900, new_amount:911.0, orig_cost:5.576666641246183,new_cost:5.51, ratio:0.9876326294878003, last_sale_price:5.59000053220017]
[2018-01-18 21:01:52.200596] INFO: Position: after split: asset: Equity(1037 [000898.SZA]), amount: 911.0, cost_basis: 5.51, last_sale_price: 5.659999847412109
[2018-01-18 21:01:52.202458] INFO: Position: returning cash: 1.51
[2018-01-18 21:01:53.972445] INFO: algo: get splits [2017-07-05 00:00:00+00:00] [asset:Equity(1363 [600219.SHA]), ratio:0.9854227046058222]
[2018-01-18 21:01:53.974266] INFO: algo: get splits [2017-07-05 00:00:00+00:00] [asset:Equity(1127 [601818.SHA]), ratio:0.9751861866499034]
[2018-01-18 21:01:53.976351] INFO: Position: position handle split[sid:1127, orig_amount:2600, new_amount:2666.0, orig_cost:4.021538491986716,new_cost:3.92, ratio:0.9751861866499034, last_sale_price:3.930000536801315]
[2018-01-18 21:01:53.978318] INFO: Position: after split: asset: Equity(1127 [601818.SHA]), amount: 2666.0, cost_basis: 3.92, last_sale_price: 4.03000020980835
[2018-01-18 21:01:53.979581] INFO: Position: returning cash: 0.62
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  • 收益率18.55%
  • 年化收益率12.15%
  • 基准收益率-1.81%
  • 阿尔法0.08
  • 贝塔0.09
  • 夏普比率0.8
  • 胜率0.778
  • 盈亏比4.188
  • 收益波动率9.59%
  • 信息比率0.69
  • 最大回撤12.31%
[2018-01-18 21:02:03.561485] INFO: bigquant: backtest.v7 运行完成[184.453532s].

(chenjianjia) #2

这个具体的比例系数序列是怎么来的?是自动生成还是手动设置?


(小Q) #3

这是一个例子,具体的比例是根据一些规则计算出来的。


(a20180322) #4

是否可以把仓位控制也作为因子进行学习,股市不好时可以减仓平仓,可以避免2015年6月的资金大幅回撤


(iQuant) #5

这个是可以的哈。可以通过股票因子和市场因子进行一些学习,然后预判未来一段时间上涨概率,如果概率低,就可以轻仓,如果概率为0,就可以空仓,避免资金曲线大幅回撤。

不过这里就需要单独新训练一个ai模型了。


(ypf007) #6

那这个该如何训练呢,怎么自动得到那个pos_coefficient


(胖大帅) #7

很明显作者是不想公布,所以隐藏了仓位计算的相关代码。