交易记录和计划交易数据爬取模块简介

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(lilong) #1

功能简介

随着平台上策略越来越多,很多小伙伴都分享或订阅过策略了。如何获取已有策略的交易记录/计划交易数据,从而进一步分析或者基于已有策略研究新的策略呢?这里介绍两个新的模块:
(1)交易记录爬取模块
爬取某策略的所有历史调仓记录。
可基于获得的历史交易数据,分析该策略历史选股特点。也可加入个人想法生成新的策略,比如加入大盘择时、止盈、止损等约束,生成新的策略并回测。
(2)计划交易爬取模块
爬取某策略计划下单情况。
可基于获得的计划交易数据,生成新的策略并提交模拟交易。
下面分别介绍两个模块的使用方法。

交易记录爬取模块

输入参数
在参数栏填入策略id、用户名和密码。如图所示。
image
其中策略id是策略链接中的"strategy?id"数据。用户名和密码是爬取数据时用来验证身份。填写完成后直接运行即可。
运行结果
https://i.bigquant.com/user/lilong/lab/share/%E8%8E%B7%E5%8F%96%E4%BA%A4%E6%98%93%E8%AE%B0%E5%BD%95%2F1%E4%BA%A4%E6%98%93%E8%AE%B0%E5%BD%95%E7%88%AC%E5%8F%96%E6%A8%A1%E5%9D%97.ipynb?_t=1543637372975

数据解释
data_1:dict类型 ,包含了策略调仓的起始时间、结束时间和所有股票;
data_2:dataframe类型,包含了以下字段:

  • adjust_factor:复权因子
  • amount:成交量(按照策略设置的复权方式)
  • amount_after_adjust:成交量(真实值)
  • commission/cost:佣金
  • direction:买卖方向
  • dt:交易时间
  • name:股票简称
  • price:价格(按照策略设置的复权方式)
  • price_after_adjust:价格(真实值)
  • sid:股票代码
  • value:成交金额
  • date:决策日(成交的前一交易日)

需要注意的是,为方便回测,date字段是成交的前一交易日。

计划交易爬取模块

输入参数
可以绑定实盘,用于提交模拟交易。证券代码列表模块设置如图所示。


在计划交易数据爬取模块参数栏填入策略id、用户名和密码,与交易记录获取模块相同,如图所示。
image
运行结果
https://i.bigquant.com/user/lilong/lab/share/%E8%8E%B7%E5%8F%96%E4%BA%A4%E6%98%93%E8%AE%B0%E5%BD%95%2F2%E8%AE%A1%E5%88%92%E4%BA%A4%E6%98%93%E7%88%AC%E5%8F%96%E6%A8%A1%E5%9D%97.ipynb?_t=1543636735986

数据解释
data_2:dataframe类型,包含了以下字段:

  • adjust_factor:复权因子
  • amount:成交量(按照策略设置的复权方式)
  • amount_after_adjust:成交量(真实值)
  • date:决策日(计划交易的前一交易日)
  • direction:买卖方向
  • dt:计划交易时间
  • name:股票简称
  • price:价格(真实价格)
  • sid:股票代码