请教滚动训练情况下回测结果的几个问题

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(ljj13802239795) #1

问题清单:
1、滚动训练模块start_date=‘2016-01-01’,回测结果开始日为何为2017-02-16?
2、“每日持仓和收益”始于2017-03-30,“交易详情”始于2017-02-17,前者滞后后者一个多月?
3、“交易详情”显示,有些交易日会出现重复交易情况,如下例中的2017-03-23、2018-09-06
4、“交易详情”显示,有些交易日会出现买卖同一支股票情况,如下例中的2017-03-22、2017-07-27
5、“交易详情”显示,有些交易日会出现买入一支股票数量小于1股的情况,如下例中的2017-07-21、2018-05-23

克隆策略

XGBoost多因子选股策略

    {"Description":"实验创建于2017/8/26","Summary":"","Graph":{"EdgesInternal":[{"DestinationInputPortId":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-15:instruments","SourceOutputPortId":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-8:data"},{"DestinationInputPortId":"-339:instruments","SourceOutputPortId":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-8:data"},{"DestinationInputPortId":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-53:data1","SourceOutputPortId":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-15:data"},{"DestinationInputPortId":"-339:features","SourceOutputPortId":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-24:data"},{"DestinationInputPortId":"-346:features","SourceOutputPortId":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-24:data"},{"DestinationInputPortId":"-8770:features","SourceOutputPortId":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-24:data"},{"DestinationInputPortId":"-3092:features","SourceOutputPortId":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-24:data"},{"DestinationInputPortId":"-3099:features","SourceOutputPortId":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-24:data"},{"DestinationInputPortId":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-84:input_data","SourceOutputPortId":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-53:data"},{"DestinationInputPortId":"-2906:input_data","SourceOutputPortId":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-84:data"},{"DestinationInputPortId":"-346:input_data","SourceOutputPortId":"-339:data"},{"DestinationInputPortId":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-53:data2","SourceOutputPortId":"-346:data"},{"DestinationInputPortId":"-370:options_data","SourceOutputPortId":"-8770:predictions"},{"DestinationInputPortId":"-3092:instruments","SourceOutputPortId":"-3079:data"},{"DestinationInputPortId":"-370:instruments","SourceOutputPortId":"-3079:data"},{"DestinationInputPortId":"-3099:input_data","SourceOutputPortId":"-3092:data"},{"DestinationInputPortId":"-3107:input_data","SourceOutputPortId":"-3099:data"},{"DestinationInputPortId":"-1331:input_data","SourceOutputPortId":"-3107:data"},{"DestinationInputPortId":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-24:features_ds","SourceOutputPortId":"-2028:data_2"},{"DestinationInputPortId":"-8770:training_ds","SourceOutputPortId":"-2906:data"},{"DestinationInputPortId":"-8770:predict_ds","SourceOutputPortId":"-1331:data"}],"ModuleNodes":[{"Id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-8","ModuleId":"BigQuantSpace.instruments.instruments-v2","ModuleParameters":[{"Name":"start_date","Value":"2013-01-01","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null},{"Name":"end_date","Value":"2015-01-01","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null},{"Name":"market","Value":"CN_STOCK_A","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null},{"Name":"instrument_list","Value":"","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null},{"Name":"max_count","Value":"0","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null}],"InputPortsInternal":[{"DataSourceId":null,"TrainedModelId":null,"TransformModuleId":null,"Name":"rolling_conf","NodeId":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-8"}],"OutputPortsInternal":[{"Name":"data","NodeId":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-8","OutputType":null}],"UsePreviousResults":true,"moduleIdForCode":1,"IsPartOfPartialRun":null,"Comment":"","CommentCollapsed":true},{"Id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-15","ModuleId":"BigQuantSpace.advanced_auto_labeler.advanced_auto_labeler-v2","ModuleParameters":[{"Name":"label_expr","Value":"# #号开始的表示注释\n# 0. 每行一个,顺序执行,从第二个开始,可以使用label字段\n# 1. 可用数据字段见 https://bigquant.com/docs/data_history_data.html\n# 添加benchmark_前缀,可使用对应的benchmark数据\n# 2. 可用操作符和函数见 `表达式引擎 <https://bigquant.com/docs/big_expr.html>`_\n\n# 计算收益:5日收盘价(作为卖出价格)除以明日开盘价(作为买入价格)\n#shift(close, -5) / shift(open, -1)\nwhere(shift(close, -5) / shift(open, -1)>1.05,1,0)\n\n# 极值处理:用1%和99%分位的值做clip\n#clip(label, all_quantile(label, 0.01), all_quantile(label, 0.99))\n\n# 将分数映射到分类,这里使用20个分类\n#all_wbins(label, 20)\n\n# 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)\nwhere(shift(high, -1) == shift(low, -1), NaN, label)\n","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null},{"Name":"start_date","Value":"","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null},{"Name":"end_date","Value":"","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null},{"Name":"benchmark","Value":"000300.SHA","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null},{"Name":"drop_na_label","Value":"True","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null},{"Name":"cast_label_int","Value":"True","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null},{"Name":"user_functions","Value":"","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null}],"InputPortsInternal":[{"DataSourceId":null,"TrainedModelId":null,"TransformModuleId":null,"Name":"instruments","NodeId":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-15"}],"OutputPortsInternal":[{"Name":"data","NodeId":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-15","OutputType":null}],"UsePreviousResults":true,"moduleIdForCode":2,"IsPartOfPartialRun":null,"Comment":"","CommentCollapsed":true},{"Id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-24","ModuleId":"BigQuantSpace.input_features.input_features-v1","ModuleParameters":[{"Name":"features","Value":"# #号开始的表示注释\n# 多个特征,每行一个,可以包含基础特征和衍生特征\n#return_5\n#return_10\n#return_20\n#avg_amount_0/avg_amount_5\n#avg_amount_5/avg_amount_20\n#rank_avg_amount_0/rank_avg_amount_5\n#rank_avg_amount_5/rank_avg_amount_10\n#rank_return_0\n#rank_return_5\n#rank_return_10\n#rank_return_0/rank_return_5\n#rank_return_5/rank_return_10\n#pe_ttm_0\n#avg_mf_net_amount_5\n#avg_mf_net_amount_20\n#rank_avg_mf_net_amount_5\n#avg_turn_5\n#rank_avg_turn_5\n#volatility_5\n\n#rank_avg_turn_0\n#rank_avg_turn_5\n#rank_avg_turn_10\n#rank_volatility_5_0\n#rank_swing_volatility_5_0\n#####rank_volatility_10_0\n####rank_swing_volatility_10_0\n###rank_volatility_30_0\n##rank_swing_volatility_30_0\n#high_0/low_0-1\n#rank_beta_industry_5_0\n#rank_beta_industry_10_0\n#ank_beta_industry_30_0\n#return_1\n#return_2\n#return_3\n#beta_csi300_30_0\n#beta_industry_30_0\n#beta_industry_60_0\n#ta_sma(high_0-low_0, 30)/ta_sma(high_0-low_0, 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回测引擎:初始化函数,只执行一次\ndef bigquant_run(context):\n \n #print('初始化...')\n \n # 加载预测数据\n # 预测数据,通过options传入进来,使用 read_df 函数,加载到内存 (DataFrame)\n context.ranker_prediction = context.options['data'].read_df()\n # 预测数据表示预测为正例的概率,按降序排列预测数据\n context.ranker_prediction = context.ranker_prediction.sort_values(by='prediction',ascending=False)\n \n #print(context.ranker_prediction.head(10))\n \n # 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\n context.set_commission(PerOrder(buy_cost=0.0003, sell_cost=0.0013, min_cost=5))\n \n # 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\n stock_count = 5\n \n # 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, ..]\n context.stock_weights = T.norm([1 / math.log(i + 2) for i in range(0, stock_count)])\n \n # 设置每只股票占用的最大资金比例\n context.max_cash_per_instrument = 0.2\n context.options['hold_days'] = 5\n","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null},{"Name":"handle_data","Value":"# 回测引擎:每日数据处理函数,每天执行一次\ndef bigquant_run(context, data):\n#------------------------------------------大盘风控模块START--------------------------------------------\n #获取当日日期\n today = data.current_dt.strftime('%Y-%m-%d')\n stock_hold_now = [equity.symbol for equity in context.portfolio.positions ]\n #读取风控数据 \n benckmark_risk=context.benckmark_risk[today]\n #当risk为1时,市场有风险,全部平仓,不再执行其它操作\n if benckmark_risk > 0:\n for instrument in stock_hold_now:\n context.order_target(symbol(instrument), 0)\n print(today,'大盘风控止损触发,全仓卖出')\n return\n#------------------------------------------大盘风控模块END--------------------------------------------\n\n # 按日期过滤得到今日的预测数据\n ranker_prediction = context.ranker_prediction[\n context.ranker_prediction.date == data.current_dt.strftime('%Y-%m-%d')]\n \n # 1. 资金分配\n # 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\n # 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)\n is_staging = context.trading_day_index < context.options['hold_days'] # 是否在建仓期间(前 hold_days 天)\n cash_avg = context.portfolio.portfolio_value / context.options['hold_days']\n cash_for_buy = min(context.portfolio.cash, (1 if is_staging else 1.5) * cash_avg)\n cash_for_sell = cash_avg - (context.portfolio.cash - cash_for_buy)\n positions = {e.symbol: p.amount * p.last_sale_price\n for e, p in context.perf_tracker.position_tracker.positions.items()}\n\n # 2. 生成卖出订单:hold_days天之后才开始卖出;对持仓的股票,按机器学习算法预测的排序末位淘汰\n if not is_staging and cash_for_sell > 0:\n #equities = {e.symbol: e for e, p in context.perf_tracker.position_tracker.positions.items()}\n equities = {e.symbol: p for e, p in context.portfolio.positions.items() if p.amount>0}\n instruments = list(reversed(list(ranker_prediction.instrument[ranker_prediction.instrument.apply(\n lambda x: x in equities and not context.has_unfinished_sell_order(equities[x]))])))\n # print('rank order for sell %s' % instruments)\n today = data.current_dt\n for instrument in instruments:\n last_sale_date = equities[instrument].last_sale_date # 上次交易日期\n delta_days = today - last_sale_date \n hold_days = delta_days.days # 持仓天数\n if hold_days >= context.options['hold_days']:\n start_date= (pd.to_datetime(today) - datetime.timedelta(days=context.options['hold_days'])).strftime('%Y-%m-%d') \n close = D.history_data(instrument,start_date=start_date,end_date=today,fields=['close'])\n ret5 = close['close'][len(close) - 1] / close['close'][0] - 1\n if ret5 < 0.05:\n context.order_target(context.symbol(instrument), 0)\n cash_for_sell -= positions[instrument]\n if cash_for_sell <= 0:\n break\n\n#------------------------------------------止损模块START--------------------------------------------\n today = data.current_dt \n equities = {e.symbol: p for e, p in context.portfolio.positions.items() if p.amount>0}\n \n # 新建当日止损股票列表是为了handle_data 策略逻辑部分不再对该股票进行判断\n current_stoploss_stock = [] \n if len(equities) > 0:\n for i in equities.keys():\n stock_market_price = data.current(context.symbol(i), 'price') # 最新市场价格\n last_sale_date = equities[i].last_sale_date # 上次交易日期\n delta_days = today - last_sale_date \n hold_days = delta_days.days # 持仓天数\n # 建仓以来的最高价\n highest_price_since_buy = data.history(context.symbol(i), 'high', hold_days, '1d').max()\n # 按建仓以来最高价下跌 10% 确定止损位置\n stoploss_line = highest_price_since_buy - highest_price_since_buy * 0.05\n record('止损位置', stoploss_line)\n # 如果价格下穿止损位置\n if stock_market_price < stoploss_line:\n context.order_target(context.symbol(i), 0) \n current_stoploss_stock.append(i)\n print('日期:', today, '股票:', i, '出现止损状况')\n#-------------------------------------------止损模块END---------------------- \n \n \n # 3. 生成买入订单:按机器学习算法预测的排序,买入前面的stock_count只股票\n buy_cash_weights = context.stock_weights\n buy_instruments = list(ranker_prediction.instrument[:len(buy_cash_weights)])\n max_cash_per_instrument = context.portfolio.portfolio_value * context.max_cash_per_instrument\n for i, instrument in enumerate(buy_instruments):\n cash = cash_for_buy * buy_cash_weights[i]\n if cash > max_cash_per_instrument - positions.get(instrument, 0):\n # 确保股票持仓量不会超过每次股票最大的占用资金量\n cash = max_cash_per_instrument - positions.get(instrument, 0)\n if cash > 0:\n # context.order_value(context.symbol(instrument), cash) # 会出现购入零股\n # price , adjust_factor = data.current(context.symbol(instrument), fields = ['price' , 'adjust_factor']) # 最新价格\n # price = price/adjust_factor\n price = data.current(context.symbol(instrument), 'price') # 最新价格\n stock_num = np.floor(cash/price/100)*100 # 向下取整\n if stock_num >= 100: # 至少买100股\n context.order(context.symbol(instrument), stock_num) # 整百下单","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null},{"Name":"prepare","Value":"# 回测引擎:准备数据,只执行一次\ndef bigquant_run(context):\n #在数据准备函数中一次性计算每日的大盘风控条件相比于在handle中每日计算风控条件可以提高回测速度\n # 多取50天的数据便于计算均值(保证回测的第一天均值不为Nan值),其中context.start_date和context.end_date是回测指定的起始时间和终止时间\n start_date= (pd.to_datetime(context.start_date) - datetime.timedelta(days=50)).strftime('%Y-%m-%d') \n df=DataSource('bar1d_index_CN_STOCK_A').read(start_date=start_date,end_date=context.end_date,fields=['close'])\n benckmark_data=df[df.instrument=='000001.HIX']\n #计算上证指数5日涨幅\n benckmark_data['ret5']=benckmark_data['close']/benckmark_data['close'].shift(5)-1\n #计算大盘风控条件,如果5日涨幅小于-4%则设置风险状态risk为1,否则为0\n benckmark_data['risk'] = np.where(benckmark_data['ret5']<-0.04,1,0)\n #修改日期格式为字符串(便于在handle中使用字符串日期索引来查看每日的风险状态)\n benckmark_data['date']=benckmark_data['date'].apply(lambda x:x.strftime('%Y-%m-%d'))\n #设置日期为索引\n benckmark_data.set_index('date',inplace=True)\n #把风控序列输出给全局变量context.benckmark_risk\n 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'max_depth':20, \n 'learning_rate':0.031847, \n 'n_estimators':1491,\n 'min_child_weight': 8.17982384, \n 'gamma':6.094587,\n 'reg_alpha':14.982251, \n 'reg_lambda':5.290688,\n 'boosting_type':'gbdt',\n 'n_jobs':-1,\n 'silent':False,\n # 'objective':'binary:logistic'\n}","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null}],"InputPortsInternal":[{"DataSourceId":null,"TrainedModelId":null,"TransformModuleId":null,"Name":"training_ds","NodeId":"-8770"},{"DataSourceId":null,"TrainedModelId":null,"TransformModuleId":null,"Name":"features","NodeId":"-8770"},{"DataSourceId":null,"TrainedModelId":null,"TransformModuleId":null,"Name":"model","NodeId":"-8770"},{"DataSourceId":null,"TrainedModelId":null,"TransformModuleId":null,"Name":"predict_ds","NodeId":"-8770"}],"OutputPortsInternal":[{"Name":"output_model","NodeId":"-8770","OutputType":null},{"Name":"predictions","NodeId":"-8770","OutputType":null}],"UsePreviousResults":true,"moduleIdForCode":4,"IsPartOfPartialRun":null,"Comment":"","CommentCollapsed":true},{"Id":"-3079","ModuleId":"BigQuantSpace.instruments.instruments-v2","ModuleParameters":[{"Name":"start_date","Value":"2016-01-01","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null},{"Name":"end_date","Value":"2017-01-01","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null},{"Name":"market","Value":"CN_STOCK_A","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null},{"Name":"instrument_list","Value":"","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null},{"Name":"max_count","Value":"0","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null}],"InputPortsInternal":[{"DataSourceId":null,"TrainedModelId":null,"TransformModuleId":null,"Name":"rolling_conf","NodeId":"-3079"}],"OutputPortsInternal":[{"Name":"data","NodeId":"-3079","OutputType":null}],"UsePreviousResults":true,"moduleIdForCode":18,"IsPartOfPartialRun":null,"Comment":"","CommentCollapsed":true},{"Id":"-3092","ModuleId":"BigQuantSpace.general_feature_extractor.general_feature_extractor-v7","ModuleParameters":[{"Name":"start_date","Value":"","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null},{"Name":"end_date","Value":"","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null},{"Name":"before_start_days","Value":"120","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null}],"InputPortsInternal":[{"DataSourceId":null,"TrainedModelId":null,"TransformModuleId":null,"Name":"instruments","NodeId":"-3092"},{"DataSourceId":null,"TrainedModelId":null,"TransformModuleId":null,"Name":"features","NodeId":"-3092"}],"OutputPortsInternal":[{"Name":"data","NodeId":"-3092","OutputType":null}],"UsePreviousResults":true,"moduleIdForCode":21,"IsPartOfPartialRun":null,"Comment":"","CommentCollapsed":true},{"Id":"-3099","ModuleId":"BigQuantSpace.derived_feature_extractor.derived_feature_extractor-v3","ModuleParameters":[{"Name":"date_col","Value":"date","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null},{"Name":"instrument_col","Value":"instrument","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null},{"Name":"drop_na","Value":"True","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null},{"Name":"remove_extra_columns","Value":"True","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null},{"Name":"user_functions","Value":"","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null}],"InputPortsInternal":[{"DataSourceId":null,"TrainedModelId":null,"TransformModuleId":null,"Name":"input_data","NodeId":"-3099"},{"DataSourceId":null,"TrainedModelId":null,"TransformModuleId":null,"Name":"features","NodeId":"-3099"}],"OutputPortsInternal":[{"Name":"data","NodeId":"-3099","OutputType":null}],"UsePreviousResults":true,"moduleIdForCode":22,"IsPartOfPartialRun":null,"Comment":"","CommentCollapsed":true},{"Id":"-3107","ModuleId":"BigQuantSpace.dropnan.dropnan-v1","ModuleParameters":[],"InputPortsInternal":[{"DataSourceId":null,"TrainedModelId":null,"TransformModuleId":null,"Name":"input_data","NodeId":"-3107"}],"OutputPortsInternal":[{"Name":"data","NodeId":"-3107","OutputType":null}],"UsePreviousResults":true,"moduleIdForCode":23,"IsPartOfPartialRun":null,"Comment":"","CommentCollapsed":true},{"Id":"-2028","ModuleId":"BigQuantSpace.cached.cached-v3","ModuleParameters":[{"Name":"run","Value":"# Python 代码入口函数,input_1/2/3 对应三个输入端,data_1/2/3 对应三个输出端\ndef bigquant_run(feature_list):\n # 示例代码如下。在这里编写您的代码\n\n feature_list=DataSource.write_pickle(feature_list)\n \n return Outputs(data_1=None, data_2=feature_list, data_3=None)\n","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null},{"Name":"post_run","Value":"# 后处理函数,可选。输入是主函数的输出,可以在这里对数据做处理,或者返回更友好的outputs数据格式。此函数输出不会被缓存。\ndef bigquant_run(outputs):\n return outputs\n","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null},{"Name":"input_ports","Value":"","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null},{"Name":"params","Value":"{'feature_list':\n['rank_return_0',\n 'rank_return_10',\n 'rank_return_20',\n 'rank_avg_amount_0',\n 'rank_avg_turn_0',\n 'rank_avg_amount_5',\n 'rank_avg_turn_5',\n 'rank_avg_mf_net_amount_5',\n 'rank_avg_amount_10',\n 'rank_avg_turn_10',\n 'rank_avg_amount_0-rank_avg_amount_5',\n 'rank_avg_amount_5-rank_avg_amount_10',\n 'rank_return_0-rank_return_5',\n 'rank_return_5-rank_return_10',\n 'rank_volatility_5_0',\n 'rank_volatility_10_0',\n 'rank_volatility_30_0',\n 'rank_swing_volatility_5_0',\n 'rank_swing_volatility_10_0',\n 'rank_swing_volatility_30_0',\n 'rank_beta_industry_5_0',\n 'rank_beta_industry_10_0',\n 'rank_beta_industry_30_0',\n 'rank_beta_csi800_10_0',\n 'rank_beta_csi800_30_0',\n 'rank_beta_csi800_60_0',\n 'high_0/low_0-1',\n 'close_0/open_0-1',\n 'return_0',\n 'return_1',\n 'return_2',\n 'return_3',\n 'return_4',\n 'return_5',\n 'return_10',\n 'shift(mf_net_amount_s_0,3)',\n 'mf_net_amount_0',\n 'mf_net_amount_5',\n 'avg_amount_0/avg_amount_5',\n 'avg_amount_5/avg_amount_10',\n 'avg_amount_10/avg_amount_20',\n 'beta_csi800_30_0',\n 'beta_csi800_60_0',\n 'beta_industry_30_0',\n 'beta_industry_60_0',\n 'swing_volatility_5_0/swing_volatility_30_0',\n 'swing_volatility_30_0/swing_volatility_60_0',\n 'ta_rsi_14_0',\n 'ta_cci_14_0',\n 'ta_sma_10_0/ta_sma_20_0',\n 'ta_sma_20_0/ta_sma_30_0',\n 'ta_sma_30_0/ta_sma_60_0',\n 'ta_sma(amount_0, 10)/ta_sma(amount_0, 20)',\n 'ta_sma(amount_0, 50)/ta_sma(amount_0, 100)',\n 'ta_sma(turn_0, 10)/ta_sma(turn_0, 20)',\n 'ta_sma(turn_0, 20)/ta_sma(turn_0, 30)',\n 'ta_sma(high_0-low_0, 5)/ta_sma(high_0-low_0, 20)',\n 'ta_sma(high_0-low_0, 10)/ta_sma(high_0-low_0, 20)',\n 'ta_sma(high_0-low_0, 20)/ta_sma(high_0-low_0, 30)',\n 'ta_sma(high_0-low_0, 30)/ta_sma(high_0-low_0, 60)',\n 'ta_sma(high_0-low_0, 50)/ta_sma(high_0-low_0, 100)',\n 'std(close_0,20)/std(close_0,30)',\n 'std(close_0,50)/std(close_0,100)',\n 'in_csi800_0'\n]\n}","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null},{"Name":"output_ports","Value":"","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null}],"InputPortsInternal":[{"DataSourceId":null,"TrainedModelId":null,"TransformModuleId":null,"Name":"input_1","NodeId":"-2028"},{"DataSourceId":null,"TrainedModelId":null,"TransformModuleId":null,"Name":"input_2","NodeId":"-2028"},{"DataSourceId":null,"TrainedModelId":null,"TransformModuleId":null,"Name":"input_3","NodeId":"-2028"}],"OutputPortsInternal":[{"Name":"data_1","NodeId":"-2028","OutputType":null},{"Name":"data_2","NodeId":"-2028","OutputType":null},{"Name":"data_3","NodeId":"-2028","OutputType":null}],"UsePreviousResults":true,"moduleIdForCode":12,"IsPartOfPartialRun":null,"Comment":"","CommentCollapsed":true},{"Id":"-2906","ModuleId":"BigQuantSpace.filter.filter-v3","ModuleParameters":[{"Name":"expr","Value":"in_csi800_0==1","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null},{"Name":"output_left_data","Value":"False","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null}],"InputPortsInternal":[{"DataSourceId":null,"TrainedModelId":null,"TransformModuleId":null,"Name":"input_data","NodeId":"-2906"}],"OutputPortsInternal":[{"Name":"data","NodeId":"-2906","OutputType":null},{"Name":"left_data","NodeId":"-2906","OutputType":null}],"UsePreviousResults":true,"moduleIdForCode":26,"IsPartOfPartialRun":null,"Comment":"","CommentCollapsed":true},{"Id":"-1331","ModuleId":"BigQuantSpace.filter.filter-v3","ModuleParameters":[{"Name":"expr","Value":"in_csi800_0==1","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null},{"Name":"output_left_data","Value":"False","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null}],"InputPortsInternal":[{"DataSourceId":null,"TrainedModelId":null,"TransformModuleId":null,"Name":"input_data","NodeId":"-1331"}],"OutputPortsInternal":[{"Name":"data","NodeId":"-1331","OutputType":null},{"Name":"left_data","NodeId":"-1331","OutputType":null}],"UsePreviousResults":true,"moduleIdForCode":6,"IsPartOfPartialRun":null,"Comment":"","CommentCollapsed":true},{"Id":"-4777","ModuleId":"BigQuantSpace.hyper_rolling_train.hyper_rolling_train-v1","ModuleParameters":[{"Name":"run","Value":"def bigquant_run(\n bq_graph,\n inputs,\n trading_days_market='CN', # 使用那个市场的交易日历, TODO\n train_instruments_mid='m1', # 训练数据 证券代码列表 模块id\n test_instruments_mid='m18', # 测试数据 证券代码列表 模块id\n predict_mid='m4', # 预测 模块id\n trade_mid='m19', # 回测 模块id\n start_date='2016-01-01', # 数据开始日期\n end_date=T.live_run_param('trading_date', '2019-01-01'), # 数据结束日期\n train_update_days=180, # 更新周期,按交易日计算,每多少天更新一次\n train_update_days_for_live=None, #模拟实盘模式下的更新周期,按交易日计算,每多少天更新一次。如果需要在模拟实盘阶段使用不同的模型更新周期,可以设置这个参数\n train_data_min_days=250, # 最小数据天数,按交易日计算,所以第一个滚动的结束日期是 从开始日期到开始日期+最小数据天数\n train_data_max_days=250, # 最大数据天数,按交易日计算,0,表示没有限制,否则每一个滚动的开始日期=max(此滚动的结束日期-最大数据天数, 开始日期\n rolling_count_for_live=1, #实盘模式下滚动次数,模拟实盘模式下,取最后多少次滚动。一般在模拟实盘模式下,只用到最后一次滚动训练的模型,这里可以设置为1;如果你的滚动训练数据时间段很短,以至于期间可能没有训练数据,这里可以设置大一点。0表示没有限制\n):\n def merge_datasources(input_1):\n df_list = [ds[0].read_df().set_index('date').ix[ds[1]:].reset_index() for ds in input_1]\n df = pd.concat(df_list)\n instrument_data = {\n 'start_date': df['date'].min().strftime('%Y-%m-%d'),\n 'end_date': df['date'].max().strftime('%Y-%m-%d'),\n 'instruments': list(set(df['instrument'])),\n }\n return Outputs(data=DataSource.write_df(df), instrument_data=DataSource.write_pickle(instrument_data))\n\n def gen_rolling_dates(trading_days_market, start_date, end_date, train_update_days, train_update_days_for_live, train_data_min_days, train_data_max_days, rolling_count_for_live):\n # 是否实盘模式\n tdays = list(D.trading_days(market=trading_days_market, start_date=start_date, end_date=end_date)['date'])\n is_live_run = T.live_run_param('trading_date', None) is not None\n\n if is_live_run and train_update_days_for_live:\n train_update_days = train_update_days_for_live\n\n rollings = []\n train_end_date = train_data_min_days\n while train_end_date < len(tdays):\n if train_data_max_days is not None and train_data_max_days > 0:\n train_start_date = max(train_end_date - train_data_max_days, 0)\n else:\n train_start_date = 0\n rollings.append({\n 'train_start_date': tdays[train_start_date].strftime('%Y-%m-%d'),\n 'train_end_date': tdays[train_end_date - 1].strftime('%Y-%m-%d'),\n 'test_start_date': tdays[train_end_date].strftime('%Y-%m-%d'),\n 'test_end_date': tdays[min(train_end_date + train_update_days, len(tdays)) - 1].strftime('%Y-%m-%d'),\n })\n train_end_date += train_update_days\n\n if not rollings:\n raise Exception('没有滚动需要执行,请检查配置')\n\n if is_live_run and rolling_count_for_live:\n rollings = rollings[-rolling_count_for_live:]\n\n return rollings\n\n g = bq_graph\n\n rolling_dates = gen_rolling_dates(\n trading_days_market, start_date, end_date, train_update_days, train_update_days_for_live, train_data_min_days, train_data_max_days, rolling_count_for_live)\n\n # 训练和预测\n results = []\n for rolling in rolling_dates:\n parameters = {}\n # 先禁用回测\n parameters[trade_mid + '.__enabled__'] = False\n parameters[train_instruments_mid + '.start_date'] = rolling['train_start_date']\n parameters[train_instruments_mid + '.end_date'] = rolling['train_end_date']\n parameters[test_instruments_mid + '.start_date'] = rolling['test_start_date']\n parameters[test_instruments_mid + '.end_date'] = rolling['test_end_date']\n # print('------ rolling_train:', parameters)\n results.append(g.run(parameters))\n\n # 合并预测结果并回测\n mx = M.cached.v3(run=merge_datasources, input_1=[[result[predict_mid].predictions, result[test_instruments_mid].data.read_pickle()['start_date']] for result in results])\n parameters = {}\n parameters['*.__enabled__'] = False\n parameters[trade_mid + '.__enabled__'] = True\n parameters[trade_mid + '.instruments'] = mx.instrument_data\n parameters[trade_mid + '.options_data'] = mx.data\n\n trade = g.run(parameters)\n\n return {'rollings': results, 'trade': trade}\n","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null},{"Name":"run_now","Value":"True","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null},{"Name":"bq_graph","Value":"True","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null}],"InputPortsInternal":[{"DataSourceId":null,"TrainedModelId":null,"TransformModuleId":null,"Name":"bq_graph_port","NodeId":"-4777"},{"DataSourceId":null,"TrainedModelId":null,"TransformModuleId":null,"Name":"input_1","NodeId":"-4777"},{"DataSourceId":null,"TrainedModelId":null,"TransformModuleId":null,"Name":"input_2","NodeId":"-4777"},{"DataSourceId":null,"TrainedModelId":null,"TransformModuleId":null,"Name":"input_3","NodeId":"-4777"}],"OutputPortsInternal":[{"Name":"result","NodeId":"-4777","OutputType":null}],"UsePreviousResults":false,"moduleIdForCode":10,"IsPartOfPartialRun":null,"Comment":"","CommentCollapsed":true}],"SerializedClientData":"<?xml version='1.0' encoding='utf-16'?><DataV1 xmlns:xsd='http://www.w3.org/2001/XMLSchema' xmlns:xsi='http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance'><Meta /><NodePositions><NodePosition Node='287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-8' Position='97,-37,200,200'/><NodePosition Node='287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-15' Position='97,124,200,200'/><NodePosition Node='287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-24' Position='435,41,200,200'/><NodePosition Node='287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-53' Position='243,297,200,200'/><NodePosition Node='287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-84' Position='236,388,200,200'/><NodePosition Node='-339' Position='436,125,200,200'/><NodePosition Node='-346' Position='427,204,200,200'/><NodePosition Node='-370' Position='625,717,200,200'/><NodePosition Node='-8770' Position='630,604,200,200'/><NodePosition Node='-3079' Position='776,-37,200,200'/><NodePosition Node='-3092' Position='787,142,200,200'/><NodePosition Node='-3099' Position='781,243,200,200'/><NodePosition Node='-3107' Position='787,340,200,200'/><NodePosition Node='-2028' Position='437,-36,200,200'/><NodePosition Node='-2906' Position='236,498,200,200'/><NodePosition Node='-1331' Position='784,434,200,200'/><NodePosition Node='-4777' Position='122,717,200,200'/></NodePositions><NodeGroups /></DataV1>"},"IsDraft":true,"ParentExperimentId":null,"WebService":{"IsWebServiceExperiment":false,"Inputs":[],"Outputs":[],"Parameters":[{"Name":"交易日期","Value":"","ParameterDefinition":{"Name":"交易日期","FriendlyName":"交易日期","DefaultValue":"","ParameterType":"String","HasDefaultValue":true,"IsOptional":true,"ParameterRules":[],"HasRules":false,"MarkupType":0,"CredentialDescriptor":null}}],"WebServiceGroupId":null,"SerializedClientData":"<?xml version='1.0' encoding='utf-16'?><DataV1 xmlns:xsd='http://www.w3.org/2001/XMLSchema' xmlns:xsi='http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance'><Meta /><NodePositions></NodePositions><NodeGroups /></DataV1>"},"DisableNodesUpdate":false,"Category":"user","Tags":[],"IsPartialRun":true}
    In [8]:
    # 本代码由可视化策略环境自动生成 2020年1月4日 02:08
    # 本代码单元只能在可视化模式下编辑。您也可以拷贝代码,粘贴到新建的代码单元或者策略,然后修改。
    
    
    # Python 代码入口函数,input_1/2/3 对应三个输入端,data_1/2/3 对应三个输出端
    def m12_run_bigquant_run(feature_list):
        # 示例代码如下。在这里编写您的代码
    
        feature_list=DataSource.write_pickle(feature_list)
        
        return Outputs(data_1=None, data_2=feature_list, data_3=None)
    
    # 后处理函数,可选。输入是主函数的输出,可以在这里对数据做处理,或者返回更友好的outputs数据格式。此函数输出不会被缓存。
    def m12_post_run_bigquant_run(outputs):
        return outputs
    
    # 回测引擎:初始化函数,只执行一次
    def m19_initialize_bigquant_run(context):
        
        #print('初始化...')
        
        # 加载预测数据
        # 预测数据,通过options传入进来,使用 read_df 函数,加载到内存 (DataFrame)
        context.ranker_prediction = context.options['data'].read_df()
        # 预测数据表示预测为正例的概率,按降序排列预测数据
        context.ranker_prediction = context.ranker_prediction.sort_values(by='prediction',ascending=False)
        
        #print(context.ranker_prediction.head(10))
        
        # 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))
        
        # 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 = 5
        
        # 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
        context.options['hold_days'] = 5
    
    # 回测引擎:每日数据处理函数,每天执行一次
    def m19_handle_data_bigquant_run(context, data):
    #------------------------------------------大盘风控模块START--------------------------------------------
        #获取当日日期
        today = data.current_dt.strftime('%Y-%m-%d')
        stock_hold_now = [equity.symbol for equity in context.portfolio.positions ]
        #读取风控数据    
        benckmark_risk=context.benckmark_risk[today]
        #当risk为1时,市场有风险,全部平仓,不再执行其它操作
        if benckmark_risk > 0:
            for instrument in stock_hold_now:
                context.order_target(symbol(instrument), 0)
            print(today,'大盘风控止损触发,全仓卖出')
            return
    #------------------------------------------大盘风控模块END--------------------------------------------
    
        # 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')]
        
        # 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.perf_tracker.position_tracker.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,按机器学习算法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.perf_tracker.position_tracker.positions.items()}
            equities = {e.symbol: p for e, p in context.portfolio.positions.items() if p.amount>0}
            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)
            today = data.current_dt
            for instrument in instruments:
                last_sale_date = equities[instrument].last_sale_date   # 上次交易日期
                delta_days = today - last_sale_date  
                hold_days = delta_days.days # 持仓天数
                if hold_days >= context.options['hold_days']:
                    start_date= (pd.to_datetime(today) - datetime.timedelta(days=context.options['hold_days'])).strftime('%Y-%m-%d') 
                    close = D.history_data(instrument,start_date=start_date,end_date=today,fields=['close'])
                    ret5 = close['close'][len(close) - 1] / close['close'][0] - 1
                    if ret5 < 0.05:
                        context.order_target(context.symbol(instrument), 0)
                        cash_for_sell -= positions[instrument]
                if cash_for_sell <= 0:
                    break
    
    #------------------------------------------止损模块START--------------------------------------------
        today = data.current_dt  
        equities = {e.symbol: p for e, p in context.portfolio.positions.items() if p.amount>0}
        
        # 新建当日止损股票列表是为了handle_data 策略逻辑部分不再对该股票进行判断
        current_stoploss_stock = [] 
        if len(equities) > 0:
            for i in equities.keys():
                stock_market_price = data.current(context.symbol(i), 'price')  # 最新市场价格
                last_sale_date = equities[i].last_sale_date   # 上次交易日期
                delta_days = today - last_sale_date  
                hold_days = delta_days.days # 持仓天数
                # 建仓以来的最高价
                highest_price_since_buy = data.history(context.symbol(i), 'high', hold_days, '1d').max()
                # 按建仓以来最高价下跌 10% 确定止损位置
                stoploss_line = highest_price_since_buy - highest_price_since_buy * 0.05
                record('止损位置', stoploss_line)
                # 如果价格下穿止损位置
                if stock_market_price < stoploss_line:
                    context.order_target(context.symbol(i), 0)     
                    current_stoploss_stock.append(i)
                    print('日期:', today, '股票:', i, '出现止损状况')
    #-------------------------------------------止损模块END----------------------    
                    
                    
        # 3. 生成买入订单:按机器学习算法预测的排序,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]
            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:
                # context.order_value(context.symbol(instrument), cash) # 会出现购入零股
                # price , adjust_factor = data.current(context.symbol(instrument), fields = ['price' , 'adjust_factor'])  # 最新价格
                # price = price/adjust_factor
                price = data.current(context.symbol(instrument), 'price')  # 最新价格
                stock_num = np.floor(cash/price/100)*100  # 向下取整
                if stock_num >= 100: # 至少买100股
                    context.order(context.symbol(instrument), stock_num) # 整百下单
    # 回测引擎:准备数据,只执行一次
    def m19_prepare_bigquant_run(context):
        #在数据准备函数中一次性计算每日的大盘风控条件相比于在handle中每日计算风控条件可以提高回测速度
        # 多取50天的数据便于计算均值(保证回测的第一天均值不为Nan值),其中context.start_date和context.end_date是回测指定的起始时间和终止时间
        start_date= (pd.to_datetime(context.start_date) - datetime.timedelta(days=50)).strftime('%Y-%m-%d') 
        df=DataSource('bar1d_index_CN_STOCK_A').read(start_date=start_date,end_date=context.end_date,fields=['close'])
        benckmark_data=df[df.instrument=='000001.HIX']
        #计算上证指数5日涨幅
        benckmark_data['ret5']=benckmark_data['close']/benckmark_data['close'].shift(5)-1
        #计算大盘风控条件,如果5日涨幅小于-4%则设置风险状态risk为1,否则为0
        benckmark_data['risk'] = np.where(benckmark_data['ret5']<-0.04,1,0)
        #修改日期格式为字符串(便于在handle中使用字符串日期索引来查看每日的风险状态)
        benckmark_data['date']=benckmark_data['date'].apply(lambda x:x.strftime('%Y-%m-%d'))
        #设置日期为索引
        benckmark_data.set_index('date',inplace=True)
        #把风控序列输出给全局变量context.benckmark_risk
        context.benckmark_risk=benckmark_data['risk']
    
    g = T.Graph({
    
        'm1': 'M.instruments.v2',
        'm1.start_date': '2013-01-01',
        'm1.end_date': '2015-01-01',
        'm1.market': 'CN_STOCK_A',
        'm1.instrument_list': '',
        'm1.max_count': 0,
    
        'm2': 'M.advanced_auto_labeler.v2',
        'm2.instruments': T.Graph.OutputPort('m1.data'),
        'm2.label_expr': """# #号开始的表示注释
    # 0. 每行一个,顺序执行,从第二个开始,可以使用label字段
    # 1. 可用数据字段见 https://bigquant.com/docs/data_history_data.html
    #   添加benchmark_前缀,可使用对应的benchmark数据
    # 2. 可用操作符和函数见 `表达式引擎 <https://bigquant.com/docs/big_expr.html>`_
    
    # 计算收益:5日收盘价(作为卖出价格)除以明日开盘价(作为买入价格)
    #shift(close, -5) / shift(open, -1)
    where(shift(close, -5) / shift(open, -1)>1.05,1,0)
    
    # 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
    #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)
    """,
        'm2.start_date': '',
        'm2.end_date': '',
        'm2.benchmark': '000300.SHA',
        'm2.drop_na_label': True,
        'm2.cast_label_int': True,
    
        'm18': 'M.instruments.v2',
        'm18.start_date': '2016-01-01',
        'm18.end_date': '2017-01-01',
        'm18.market': 'CN_STOCK_A',
        'm18.instrument_list': '',
        'm18.max_count': 0,
    
        'm12': 'M.cached.v3',
        'm12.run': m12_run_bigquant_run,
        'm12.post_run': m12_post_run_bigquant_run,
        'm12.input_ports': '',
        'm12.params': """{'feature_list':
    ['rank_return_0',
     'rank_return_10',
     'rank_return_20',
     'rank_avg_amount_0',
     'rank_avg_turn_0',
     'rank_avg_amount_5',
     'rank_avg_turn_5',
     'rank_avg_mf_net_amount_5',
     'rank_avg_amount_10',
     'rank_avg_turn_10',
     'rank_avg_amount_0-rank_avg_amount_5',
     'rank_avg_amount_5-rank_avg_amount_10',
     'rank_return_0-rank_return_5',
     'rank_return_5-rank_return_10',
     'rank_volatility_5_0',
     'rank_volatility_10_0',
     'rank_volatility_30_0',
     'rank_swing_volatility_5_0',
     'rank_swing_volatility_10_0',
     'rank_swing_volatility_30_0',
     'rank_beta_industry_5_0',
     'rank_beta_industry_10_0',
     'rank_beta_industry_30_0',
     'rank_beta_csi800_10_0',
     'rank_beta_csi800_30_0',
     'rank_beta_csi800_60_0',
     'high_0/low_0-1',
     'close_0/open_0-1',
     'return_0',
     'return_1',
     'return_2',
     'return_3',
     'return_4',
     'return_5',
     'return_10',
     'shift(mf_net_amount_s_0,3)',
     'mf_net_amount_0',
     'mf_net_amount_5',
     'avg_amount_0/avg_amount_5',
     'avg_amount_5/avg_amount_10',
     'avg_amount_10/avg_amount_20',
     'beta_csi800_30_0',
     'beta_csi800_60_0',
     'beta_industry_30_0',
     'beta_industry_60_0',
     'swing_volatility_5_0/swing_volatility_30_0',
     'swing_volatility_30_0/swing_volatility_60_0',
     'ta_rsi_14_0',
     'ta_cci_14_0',
     'ta_sma_10_0/ta_sma_20_0',
     'ta_sma_20_0/ta_sma_30_0',
     'ta_sma_30_0/ta_sma_60_0',
     'ta_sma(amount_0, 10)/ta_sma(amount_0, 20)',
     'ta_sma(amount_0, 50)/ta_sma(amount_0, 100)',
     'ta_sma(turn_0, 10)/ta_sma(turn_0, 20)',
     'ta_sma(turn_0, 20)/ta_sma(turn_0, 30)',
     'ta_sma(high_0-low_0, 5)/ta_sma(high_0-low_0, 20)',
     'ta_sma(high_0-low_0, 10)/ta_sma(high_0-low_0, 20)',
     'ta_sma(high_0-low_0, 20)/ta_sma(high_0-low_0, 30)',
     'ta_sma(high_0-low_0, 30)/ta_sma(high_0-low_0, 60)',
     'ta_sma(high_0-low_0, 50)/ta_sma(high_0-low_0, 100)',
     'std(close_0,20)/std(close_0,30)',
     'std(close_0,50)/std(close_0,100)',
     'in_csi800_0'
    ]
    }""",
        'm12.output_ports': '',
    
        'm3': 'M.input_features.v1',
        'm3.features_ds': T.Graph.OutputPort('m12.data_2'),
        'm3.features': """# #号开始的表示注释
    # 多个特征,每行一个,可以包含基础特征和衍生特征
    #return_5
    #return_10
    #return_20
    #avg_amount_0/avg_amount_5
    #avg_amount_5/avg_amount_20
    #rank_avg_amount_0/rank_avg_amount_5
    #rank_avg_amount_5/rank_avg_amount_10
    #rank_return_0
    #rank_return_5
    #rank_return_10
    #rank_return_0/rank_return_5
    #rank_return_5/rank_return_10
    #pe_ttm_0
    #avg_mf_net_amount_5
    #avg_mf_net_amount_20
    #rank_avg_mf_net_amount_5
    #avg_turn_5
    #rank_avg_turn_5
    #volatility_5
    
    #rank_avg_turn_0
    #rank_avg_turn_5
    #rank_avg_turn_10
    #rank_volatility_5_0
    #rank_swing_volatility_5_0
    #####rank_volatility_10_0
    ####rank_swing_volatility_10_0
    ###rank_volatility_30_0
    ##rank_swing_volatility_30_0
    #high_0/low_0-1
    #rank_beta_industry_5_0
    #rank_beta_industry_10_0
    #ank_beta_industry_30_0
    #return_1
    #return_2
    #return_3
    #beta_csi300_30_0
    #beta_industry_30_0
    #beta_industry_60_0
    #ta_sma(high_0-low_0, 30)/ta_sma(high_0-low_0, 60)
    """,
    
        'm15': 'M.general_feature_extractor.v7',
        'm15.instruments': T.Graph.OutputPort('m1.data'),
        'm15.features': T.Graph.OutputPort('m3.data'),
        'm15.start_date': '',
        'm15.end_date': '',
        'm15.before_start_days': 120,
    
        'm16': 'M.derived_feature_extractor.v3',
        'm16.input_data': T.Graph.OutputPort('m15.data'),
        'm16.features': T.Graph.OutputPort('m3.data'),
        'm16.date_col': 'date',
        'm16.instrument_col': 'instrument',
        'm16.drop_na': True,
        'm16.remove_extra_columns': True,
    
        'm7': 'M.join.v3',
        'm7.data1': T.Graph.OutputPort('m2.data'),
        'm7.data2': T.Graph.OutputPort('m16.data'),
        'm7.on': 'date,instrument',
        'm7.how': 'inner',
        'm7.sort': False,
    
        'm13': 'M.dropnan.v1',
        'm13.input_data': T.Graph.OutputPort('m7.data'),
    
        'm26': 'M.filter.v3',
        'm26.input_data': T.Graph.OutputPort('m13.data'),
        'm26.expr': 'in_csi800_0==1',
        'm26.output_left_data': False,
    
        'm21': 'M.general_feature_extractor.v7',
        'm21.instruments': T.Graph.OutputPort('m18.data'),
        'm21.features': T.Graph.OutputPort('m3.data'),
        'm21.start_date': '',
        'm21.end_date': '',
        'm21.before_start_days': 120,
    
        'm22': 'M.derived_feature_extractor.v3',
        'm22.input_data': T.Graph.OutputPort('m21.data'),
        'm22.features': T.Graph.OutputPort('m3.data'),
        'm22.date_col': 'date',
        'm22.instrument_col': 'instrument',
        'm22.drop_na': True,
        'm22.remove_extra_columns': True,
    
        'm23': 'M.dropnan.v1',
        'm23.input_data': T.Graph.OutputPort('m22.data'),
    
        'm6': 'M.filter.v3',
        'm6.input_data': T.Graph.OutputPort('m23.data'),
        'm6.expr': 'in_csi800_0==1',
        'm6.output_left_data': False,
    
        'm4': 'M.xgboost.v1',
        'm4.training_ds': T.Graph.OutputPort('m26.data'),
        'm4.features': T.Graph.OutputPort('m3.data'),
        'm4.predict_ds': T.Graph.OutputPort('m6.data'),
        'm4.num_boost_round': 2,
        'm4.objective': '二分类(逻辑回归)',
        'm4.booster': 'gbtree',
        'm4.max_depth': 5,
        'm4.key_cols': 'date,instrument',
        'm4.group_col': 'date',
        'm4.other_train_parameters': {
            'max_depth':20, 
            'learning_rate':0.031847, 
            'n_estimators':1491,
            'min_child_weight': 8.17982384, 
            'gamma':6.094587,
            'reg_alpha':14.982251, 
            'reg_lambda':5.290688,
            'boosting_type':'gbdt',
            'n_jobs':-1,
            'silent':False,
     #       'objective':'binary:logistic'
    },
    
        'm19': 'M.trade.v4',
        'm19.instruments': T.Graph.OutputPort('m18.data'),
        'm19.options_data': T.Graph.OutputPort('m4.predictions'),
        'm19.start_date': '',
        'm19.end_date': '',
        'm19.initialize': m19_initialize_bigquant_run,
        'm19.handle_data': m19_handle_data_bigquant_run,
        'm19.prepare': m19_prepare_bigquant_run,
        'm19.volume_limit': 0.025,
        'm19.order_price_field_buy': 'open',
        'm19.order_price_field_sell': 'close',
        'm19.capital_base': 1000000,
        'm19.auto_cancel_non_tradable_orders': True,
        'm19.data_frequency': 'daily',
        'm19.price_type': '后复权',
        'm19.product_type': '股票',
        'm19.plot_charts': True,
        'm19.backtest_only': False,
        'm19.benchmark': '000300.SHA',
    })
    
    # g.run({})
    
    
    def m10_run_bigquant_run(
        bq_graph,
        inputs,
        trading_days_market='CN', # 使用那个市场的交易日历, TODO
        train_instruments_mid='m1', # 训练数据 证券代码列表 模块id
        test_instruments_mid='m18', # 测试数据 证券代码列表 模块id
        predict_mid='m4', # 预测 模块id
        trade_mid='m19', # 回测 模块id
        start_date='2016-01-01', # 数据开始日期
        end_date=T.live_run_param('trading_date', '2019-01-01'), # 数据结束日期
        train_update_days=180, # 更新周期,按交易日计算,每多少天更新一次
        train_update_days_for_live=None, #模拟实盘模式下的更新周期,按交易日计算,每多少天更新一次。如果需要在模拟实盘阶段使用不同的模型更新周期,可以设置这个参数
        train_data_min_days=250, # 最小数据天数,按交易日计算,所以第一个滚动的结束日期是 从开始日期到开始日期+最小数据天数
        train_data_max_days=250, # 最大数据天数,按交易日计算,0,表示没有限制,否则每一个滚动的开始日期=max(此滚动的结束日期-最大数据天数, 开始日期
        rolling_count_for_live=1, #实盘模式下滚动次数,模拟实盘模式下,取最后多少次滚动。一般在模拟实盘模式下,只用到最后一次滚动训练的模型,这里可以设置为1;如果你的滚动训练数据时间段很短,以至于期间可能没有训练数据,这里可以设置大一点。0表示没有限制
    ):
        def merge_datasources(input_1):
            df_list = [ds[0].read_df().set_index('date').ix[ds[1]:].reset_index() for ds in input_1]
            df = pd.concat(df_list)
            instrument_data = {
                'start_date': df['date'].min().strftime('%Y-%m-%d'),
                'end_date': df['date'].max().strftime('%Y-%m-%d'),
                'instruments': list(set(df['instrument'])),
            }
            return Outputs(data=DataSource.write_df(df), instrument_data=DataSource.write_pickle(instrument_data))
    
        def gen_rolling_dates(trading_days_market, start_date, end_date, train_update_days, train_update_days_for_live, train_data_min_days, train_data_max_days, rolling_count_for_live):
            # 是否实盘模式
            tdays = list(D.trading_days(market=trading_days_market, start_date=start_date, end_date=end_date)['date'])
            is_live_run = T.live_run_param('trading_date', None) is not None
    
            if is_live_run and train_update_days_for_live:
                train_update_days = train_update_days_for_live
    
            rollings = []
            train_end_date = train_data_min_days
            while train_end_date < len(tdays):
                if train_data_max_days is not None and train_data_max_days > 0:
                    train_start_date = max(train_end_date - train_data_max_days, 0)
                else:
                    train_start_date = 0
                rollings.append({
                    'train_start_date': tdays[train_start_date].strftime('%Y-%m-%d'),
                    'train_end_date': tdays[train_end_date - 1].strftime('%Y-%m-%d'),
                    'test_start_date': tdays[train_end_date].strftime('%Y-%m-%d'),
                    'test_end_date': tdays[min(train_end_date + train_update_days, len(tdays)) - 1].strftime('%Y-%m-%d'),
                })
                train_end_date += train_update_days
    
            if not rollings:
                raise Exception('没有滚动需要执行,请检查配置')
    
            if is_live_run and rolling_count_for_live:
                rollings = rollings[-rolling_count_for_live:]
    
            return rollings
    
        g = bq_graph
    
        rolling_dates = gen_rolling_dates(
            trading_days_market, start_date, end_date, train_update_days, train_update_days_for_live, train_data_min_days, train_data_max_days, rolling_count_for_live)
    
        # 训练和预测
        results = []
        for rolling in rolling_dates:
            parameters = {}
            # 先禁用回测
            parameters[trade_mid + '.__enabled__'] = False
            parameters[train_instruments_mid + '.start_date'] = rolling['train_start_date']
            parameters[train_instruments_mid + '.end_date'] = rolling['train_end_date']
            parameters[test_instruments_mid + '.start_date'] = rolling['test_start_date']
            parameters[test_instruments_mid + '.end_date'] = rolling['test_end_date']
            # print('------ rolling_train:', parameters)
            results.append(g.run(parameters))
    
        # 合并预测结果并回测
        mx = M.cached.v3(run=merge_datasources, input_1=[[result[predict_mid].predictions, result[test_instruments_mid].data.read_pickle()['start_date']] for result in results])
        parameters = {}
        parameters['*.__enabled__'] = False
        parameters[trade_mid + '.__enabled__'] = True
        parameters[trade_mid + '.instruments'] = mx.instrument_data
        parameters[trade_mid + '.options_data'] = mx.data
    
        trade = g.run(parameters)
    
        return {'rollings': results, 'trade': trade}
    
    
    m10 = M.hyper_rolling_train.v1(
        run=m10_run_bigquant_run,
        run_now=True,
        bq_graph=g
    )
    
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    2018-11-26 大盘风控止损触发,全仓卖出
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    日期: 2018-12-28 15:00:00+00:00 股票: 600623.SHA 出现止损状况
    
    • 收益率-32.37%
    • 年化收益率-19.28%
    • 基准收益率-12.01%
    • 阿尔法-0.18
    • 贝塔0.57
    • 夏普比率-1.18
    • 胜率0.4
    • 盈亏比1.12
    • 收益波动率19.15%
    • 信息比率-0.05
    • 最大回撤38.69%
    bigcharts-data-start/{"__type":"tabs","__id":"bigchart-e8376c3e66f24946976f18f5a18e1121"}/bigcharts-data-end

    (达达) #2

    这个if else中的else 分支train_start_date = start_date


    (ljj13802239795) #3

    按老师的方法改了,然而问题依旧存在。

    克隆策略

    XGBoost多因子选股策略

      {"Description":"实验创建于2017/8/26","Summary":"","Graph":{"EdgesInternal":[{"DestinationInputPortId":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-15:instruments","SourceOutputPortId":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-8:data"},{"DestinationInputPortId":"-339:instruments","SourceOutputPortId":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-8:data"},{"DestinationInputPortId":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-53:data1","SourceOutputPortId":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-15:data"},{"DestinationInputPortId":"-339:features","SourceOutputPortId":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-24:data"},{"DestinationInputPortId":"-346:features","SourceOutputPortId":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-24:data"},{"DestinationInputPortId":"-8770:features","SourceOutputPortId":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-24:data"},{"DestinationInputPortId":"-3092:features","SourceOutputPortId":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-24:data"},{"DestinationInputPortId":"-3099:features","SourceOutputPortId":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-24:data"},{"DestinationInputPortId":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-84:input_data","SourceOutputPortId":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-53:data"},{"DestinationInputPortId":"-2906:input_data","SourceOutputPortId":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-84:data"},{"DestinationInputPortId":"-346:input_data","SourceOutputPortId":"-339:data"},{"DestinationInputPortId":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-53:data2","SourceOutputPortId":"-346:data"},{"DestinationInputPortId":"-370:options_data","SourceOutputPortId":"-8770:predictions"},{"DestinationInputPortId":"-3092:instruments","SourceOutputPortId":"-3079:data"},{"DestinationInputPortId":"-370:instruments","SourceOutputPortId":"-3079:data"},{"DestinationInputPortId":"-3099:input_data","SourceOutputPortId":"-3092:data"},{"DestinationInputPortId":"-3107:input_data","SourceOutputPortId":"-3099:data"},{"DestinationInputPortId":"-1331:input_data","SourceOutputPortId":"-3107:data"},{"DestinationInputPortId":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-24:features_ds","SourceOutputPortId":"-2028:data_2"},{"DestinationInputPortId":"-8770:training_ds","SourceOutputPortId":"-2906:data"},{"DestinationInputPortId":"-8770:predict_ds","SourceOutputPortId":"-1331:data"}],"ModuleNodes":[{"Id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-8","ModuleId":"BigQuantSpace.instruments.instruments-v2","ModuleParameters":[{"Name":"start_date","Value":"2013-01-01","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null},{"Name":"end_date","Value":"2015-01-01","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null},{"Name":"market","Value":"CN_STOCK_A","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null},{"Name":"instrument_list","Value":"","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null},{"Name":"max_count","Value":"0","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null}],"InputPortsInternal":[{"DataSourceId":null,"TrainedModelId":null,"TransformModuleId":null,"Name":"rolling_conf","NodeId":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-8"}],"OutputPortsInternal":[{"Name":"data","NodeId":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-8","OutputType":null}],"UsePreviousResults":true,"moduleIdForCode":1,"IsPartOfPartialRun":null,"Comment":"","CommentCollapsed":true},{"Id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-15","ModuleId":"BigQuantSpace.advanced_auto_labeler.advanced_auto_labeler-v2","ModuleParameters":[{"Name":"label_expr","Value":"# #号开始的表示注释\n# 0. 每行一个,顺序执行,从第二个开始,可以使用label字段\n# 1. 可用数据字段见 https://bigquant.com/docs/data_history_data.html\n# 添加benchmark_前缀,可使用对应的benchmark数据\n# 2. 可用操作符和函数见 `表达式引擎 <https://bigquant.com/docs/big_expr.html>`_\n\n# 计算收益:5日收盘价(作为卖出价格)除以明日开盘价(作为买入价格)\n#shift(close, -5) / shift(open, -1)\nwhere(shift(close, -5) / shift(open, -1)>1.05,1,0)\n\n# 极值处理:用1%和99%分位的值做clip\n#clip(label, all_quantile(label, 0.01), all_quantile(label, 0.99))\n\n# 将分数映射到分类,这里使用20个分类\n#all_wbins(label, 20)\n\n# 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)\nwhere(shift(high, -1) == shift(low, -1), NaN, label)\n","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null},{"Name":"start_date","Value":"","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null},{"Name":"end_date","Value":"","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null},{"Name":"benchmark","Value":"000300.SHA","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null},{"Name":"drop_na_label","Value":"True","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null},{"Name":"cast_label_int","Value":"True","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null},{"Name":"user_functions","Value":"","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null}],"InputPortsInternal":[{"DataSourceId":null,"TrainedModelId":null,"TransformModuleId":null,"Name":"instruments","NodeId":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-15"}],"OutputPortsInternal":[{"Name":"data","NodeId":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-15","OutputType":null}],"UsePreviousResults":true,"moduleIdForCode":2,"IsPartOfPartialRun":null,"Comment":"","CommentCollapsed":true},{"Id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-24","ModuleId":"BigQuantSpace.input_features.input_features-v1","ModuleParameters":[{"Name":"features","Value":"# #号开始的表示注释\n# 多个特征,每行一个,可以包含基础特征和衍生特征\n#return_5\n#return_10\n#return_20\n#avg_amount_0/avg_amount_5\n#avg_amount_5/avg_amount_20\n#rank_avg_amount_0/rank_avg_amount_5\n#rank_avg_amount_5/rank_avg_amount_10\n#rank_return_0\n#rank_return_5\n#rank_return_10\n#rank_return_0/rank_return_5\n#rank_return_5/rank_return_10\n#pe_ttm_0\n#avg_mf_net_amount_5\n#avg_mf_net_amount_20\n#rank_avg_mf_net_amount_5\n#avg_turn_5\n#rank_avg_turn_5\n#volatility_5\n\n#rank_avg_turn_0\n#rank_avg_turn_5\n#rank_avg_turn_10\n#rank_volatility_5_0\n#rank_swing_volatility_5_0\n#####rank_volatility_10_0\n####rank_swing_volatility_10_0\n###rank_volatility_30_0\n##rank_swing_volatility_30_0\n#high_0/low_0-1\n#rank_beta_industry_5_0\n#rank_beta_industry_10_0\n#ank_beta_industry_30_0\n#return_1\n#return_2\n#return_3\n#beta_csi300_30_0\n#beta_industry_30_0\n#beta_industry_60_0\n#ta_sma(high_0-low_0, 30)/ta_sma(high_0-low_0, 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回测引擎:初始化函数,只执行一次\ndef bigquant_run(context):\n \n #print('初始化...')\n \n # 加载预测数据\n # 预测数据,通过options传入进来,使用 read_df 函数,加载到内存 (DataFrame)\n context.ranker_prediction = context.options['data'].read_df()\n # 预测数据表示预测为正例的概率,按降序排列预测数据\n context.ranker_prediction = context.ranker_prediction.sort_values(by='prediction',ascending=False)\n \n #print(context.ranker_prediction.head(10))\n \n # 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\n context.set_commission(PerOrder(buy_cost=0.0003, sell_cost=0.0013, min_cost=5))\n \n # 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\n stock_count = 5\n \n # 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, ..]\n context.stock_weights = T.norm([1 / math.log(i + 2) for i in range(0, stock_count)])\n \n # 设置每只股票占用的最大资金比例\n context.max_cash_per_instrument = 0.2\n context.options['hold_days'] = 5\n","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null},{"Name":"handle_data","Value":"# 回测引擎:每日数据处理函数,每天执行一次\ndef bigquant_run(context, data):\n#------------------------------------------大盘风控模块START--------------------------------------------\n #获取当日日期\n today = data.current_dt.strftime('%Y-%m-%d')\n stock_hold_now = [equity.symbol for equity in context.portfolio.positions ]\n #读取风控数据 \n benckmark_risk=context.benckmark_risk[today]\n #当risk为1时,市场有风险,全部平仓,不再执行其它操作\n if benckmark_risk > 0:\n for instrument in stock_hold_now:\n context.order_target(symbol(instrument), 0)\n print(today,'大盘风控止损触发,全仓卖出')\n return\n#------------------------------------------大盘风控模块END--------------------------------------------\n\n # 按日期过滤得到今日的预测数据\n ranker_prediction = context.ranker_prediction[\n context.ranker_prediction.date == data.current_dt.strftime('%Y-%m-%d')]\n \n # 1. 资金分配\n # 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\n # 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)\n is_staging = context.trading_day_index < context.options['hold_days'] # 是否在建仓期间(前 hold_days 天)\n cash_avg = context.portfolio.portfolio_value / context.options['hold_days']\n cash_for_buy = min(context.portfolio.cash, (1 if is_staging else 1.5) * cash_avg)\n cash_for_sell = cash_avg - (context.portfolio.cash - cash_for_buy)\n positions = {e.symbol: p.amount * p.last_sale_price\n for e, p in context.perf_tracker.position_tracker.positions.items()}\n\n # 2. 生成卖出订单:hold_days天之后才开始卖出;对持仓的股票,按机器学习算法预测的排序末位淘汰\n if not is_staging and cash_for_sell > 0:\n #equities = {e.symbol: e for e, p in context.perf_tracker.position_tracker.positions.items()}\n equities = {e.symbol: p for e, p in context.portfolio.positions.items() if p.amount>0}\n instruments = list(reversed(list(ranker_prediction.instrument[ranker_prediction.instrument.apply(\n lambda x: x in equities and not context.has_unfinished_sell_order(equities[x]))])))\n # print('rank order for sell %s' % instruments)\n today = data.current_dt\n for instrument in instruments:\n last_sale_date = equities[instrument].last_sale_date # 上次交易日期\n delta_days = today - last_sale_date \n hold_days = delta_days.days # 持仓天数\n if hold_days >= context.options['hold_days']:\n start_date= (pd.to_datetime(today) - datetime.timedelta(days=context.options['hold_days'])).strftime('%Y-%m-%d') \n close = D.history_data(instrument,start_date=start_date,end_date=today,fields=['close'])\n ret5 = close['close'][len(close) - 1] / close['close'][0] - 1\n if ret5 < 0.05:\n context.order_target(context.symbol(instrument), 0)\n cash_for_sell -= positions[instrument]\n if cash_for_sell <= 0:\n break\n\n#------------------------------------------止损模块START--------------------------------------------\n today = data.current_dt \n equities = {e.symbol: p for e, p in context.portfolio.positions.items() if p.amount>0}\n \n # 新建当日止损股票列表是为了handle_data 策略逻辑部分不再对该股票进行判断\n current_stoploss_stock = [] \n if len(equities) > 0:\n for i in equities.keys():\n stock_market_price = data.current(context.symbol(i), 'price') # 最新市场价格\n last_sale_date = equities[i].last_sale_date # 上次交易日期\n delta_days = today - last_sale_date \n hold_days = delta_days.days # 持仓天数\n # 建仓以来的最高价\n highest_price_since_buy = data.history(context.symbol(i), 'high', hold_days, '1d').max()\n # 按建仓以来最高价下跌 10% 确定止损位置\n stoploss_line = highest_price_since_buy - highest_price_since_buy * 0.05\n record('止损位置', stoploss_line)\n # 如果价格下穿止损位置\n if stock_market_price < stoploss_line:\n context.order_target(context.symbol(i), 0) \n current_stoploss_stock.append(i)\n print('日期:', today, '股票:', i, '出现止损状况')\n#-------------------------------------------止损模块END---------------------- \n \n \n # 3. 生成买入订单:按机器学习算法预测的排序,买入前面的stock_count只股票\n buy_cash_weights = context.stock_weights\n buy_instruments = list(ranker_prediction.instrument[:len(buy_cash_weights)])\n max_cash_per_instrument = context.portfolio.portfolio_value * context.max_cash_per_instrument\n # 买入数量计数器buy_counts\n buy_counts = 0\n for i, instrument in enumerate(buy_instruments):\n # 如果买入的股票数量达到要求了就停止\n if buy_counts >= len(buy_cash_weights):\n break\n # 如果是股票状态st 或*st或暂停上市就不买入\n try:\n st_status_instrument = status_today_df[status_today_df.instrument==instrument]['st_status_0'].values[0]\n if st_status_instrument>0:\n continue\n except:\n pass\n # 如果昨日跌停就不买入\n try:\n status_instrument = status_today_df[status_today_df.instrument==instrument]['price_limit_status_1'].values[0]\n if status_instrument<2:\n continue\n except:\n pass\n\n cash = cash_for_buy * buy_cash_weights[buy_counts]\n sid = context.symbol(instrument)\n if cash > max_cash_per_instrument - positions.get(instrument, 0):\n # 确保股票持仓量不会超过每次股票最大的占用资金量\n cash = max_cash_per_instrument - positions.get(instrument, 0)\n if cash > 0 and data.can_trade(sid):\n # context.order_value(context.symbol(instrument), cash) # 会出现购入零股\n # price , adjust_factor = data.current(context.symbol(instrument), fields = ['price' , 'adjust_factor']) # 最新价格\n # price = price/adjust_factor\n price = data.current(sid, 'price') # 最新价格\n stock_num = np.floor(cash/price/100)*100 # 向下取整\n if stock_num >= 100: # 至少买100股\n context.order(sid, stock_num) # 整百下单\n buy_counts += 1\n ","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null},{"Name":"prepare","Value":"# 回测引擎:准备数据,只执行一次\ndef bigquant_run(context):\n # 获取st状态和涨跌停状态\n context.status_df = D.features(instruments =context.instruments,start_date = context.start_date, end_date = context.end_date, \n fields=['st_status_0','price_limit_status_0','price_limit_status_1'])\n \n #在数据准备函数中一次性计算每日的大盘风控条件相比于在handle中每日计算风控条件可以提高回测速度\n # 多取50天的数据便于计算均值(保证回测的第一天均值不为Nan值),其中context.start_date和context.end_date是回测指定的起始时间和终止时间\n start_date= (pd.to_datetime(context.start_date) - datetime.timedelta(days=50)).strftime('%Y-%m-%d') \n df=DataSource('bar1d_index_CN_STOCK_A').read(start_date=start_date,end_date=context.end_date,fields=['close'])\n benckmark_data=df[df.instrument=='000001.HIX']\n #计算上证指数5日涨幅\n benckmark_data['ret5']=benckmark_data['close']/benckmark_data['close'].shift(5)-1\n #计算大盘风控条件,如果5日涨幅小于-4%则设置风险状态risk为1,否则为0\n benckmark_data['risk'] = np.where(benckmark_data['ret5']<-0.04,1,0)\n #修改日期格式为字符串(便于在handle中使用字符串日期索引来查看每日的风险状态)\n benckmark_data['date']=benckmark_data['date'].apply(lambda x:x.strftime('%Y-%m-%d'))\n #设置日期为索引\n benckmark_data.set_index('date',inplace=True)\n #把风控序列输出给全局变量context.benckmark_risk\n context.benckmark_risk=benckmark_data['risk']\n \n \n","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null},{"Name":"before_trading_start","Value":"def bigquant_run(context, data):\n # 获取涨跌停状态数据\n df_price_limit_status=context.status_df.set_index('date')\n today=data.current_dt.strftime('%Y-%m-%d')\n # 得到当前未完成订单\n for orders in get_open_orders().values():\n # 循环,撤销订单\n for _order in orders:\n ins=str(_order.sid.symbol)\n try:\n #判断一下如果当日涨停,则取消卖单\n if df_price_limit_status[df_price_limit_status.instrument==ins].price_limit_status_0.ix[today]>2 and _order.amount<0:\n cancel_order(_order)\n print(today,'尾盘涨停取消卖单',ins) \n except:\n continue\n","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null},{"Name":"volume_limit","Value":0.025,"ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null},{"Name":"order_price_field_buy","Value":"open","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null},{"Name":"order_price_field_sell","Value":"close","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null},{"Name":"capital_base","Value":1000000,"ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null},{"Name":"auto_cancel_non_tradable_orders","Value":"True","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null},{"Name":"data_frequency","Value":"daily","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null},{"Name":"price_type","Value":"后复权","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null},{"Name":"product_type","Value":"股票","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null},{"Name":"plot_charts","Value":"True","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null},{"Name":"backtest_only","Value":"False","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null},{"Name":"benchmark","Value":"000300.SHA","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null}],"InputPortsInternal":[{"DataSourceId":null,"TrainedModelId":null,"TransformModuleId":null,"Name":"instruments","NodeId":"-370"},{"DataSourceId":null,"TrainedModelId":null,"TransformModuleId":null,"Name":"options_data","NodeId":"-370"},{"DataSourceId":null,"TrainedModelId":null,"TransformModuleId":null,"Name":"history_ds","NodeId":"-370"},{"DataSourceId":null,"TrainedModelId":null,"TransformModuleId":null,"Name":"benchmark_ds","NodeId":"-370"},{"DataSourceId":null,"TrainedModelId":null,"TransformModuleId":null,"Name":"trading_calendar","NodeId":"-370"}],"OutputPortsInternal":[{"Name":"raw_perf","NodeId":"-370","OutputType":null}],"UsePreviousResults":false,"moduleIdForCode":19,"IsPartOfPartialRun":null,"Comment":"","CommentCollapsed":true},{"Id":"-8770","ModuleId":"BigQuantSpace.xgboost.xgboost-v1","ModuleParameters":[{"Name":"num_boost_round","Value":"2","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null},{"Name":"objective","Value":"二分类(逻辑回归)","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null},{"Name":"booster","Value":"gbtree","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null},{"Name":"max_depth","Value":"5","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null},{"Name":"key_cols","Value":"date,instrument","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null},{"Name":"group_col","Value":"date","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null},{"Name":"other_train_parameters","Value":"{\n 'max_depth':20, \n 'learning_rate':0.031847, \n 'n_estimators':1491,\n 'min_child_weight': 8.17982384, \n 'gamma':6.094587,\n 'reg_alpha':14.982251, \n 'reg_lambda':5.290688,\n 'boosting_type':'gbdt',\n 'n_jobs':-1,\n 'silent':False,\n # 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Python 代码入口函数,input_1/2/3 对应三个输入端,data_1/2/3 对应三个输出端\ndef bigquant_run(feature_list):\n # 示例代码如下。在这里编写您的代码\n\n feature_list=DataSource.write_pickle(feature_list)\n \n return Outputs(data_1=None, data_2=feature_list, data_3=None)\n","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null},{"Name":"post_run","Value":"# 后处理函数,可选。输入是主函数的输出,可以在这里对数据做处理,或者返回更友好的outputs数据格式。此函数输出不会被缓存。\ndef bigquant_run(outputs):\n return outputs\n","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null},{"Name":"input_ports","Value":"","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null},{"Name":"params","Value":"{'feature_list':\n['rank_return_0',\n 'rank_return_10',\n 'rank_return_20',\n 'rank_avg_amount_0',\n 'rank_avg_turn_0',\n 'rank_avg_amount_5',\n 'rank_avg_turn_5',\n 'rank_avg_mf_net_amount_5',\n 'rank_avg_amount_10',\n 'rank_avg_turn_10',\n 'rank_avg_amount_0-rank_avg_amount_5',\n 'rank_avg_amount_5-rank_avg_amount_10',\n 'rank_return_0-rank_return_5',\n 'rank_return_5-rank_return_10',\n 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bigquant_run(\n bq_graph,\n inputs,\n trading_days_market='CN', # 使用那个市场的交易日历, TODO\n train_instruments_mid='m1', # 训练数据 证券代码列表 模块id\n test_instruments_mid='m18', # 测试数据 证券代码列表 模块id\n predict_mid='m4', # 预测 模块id\n trade_mid='m19', # 回测 模块id\n start_date='2016-01-01', # 数据开始日期\n end_date=T.live_run_param('trading_date', '2019-01-01'), # 数据结束日期\n train_update_days=180, # 更新周期,按交易日计算,每多少天更新一次\n train_update_days_for_live=None, #模拟实盘模式下的更新周期,按交易日计算,每多少天更新一次。如果需要在模拟实盘阶段使用不同的模型更新周期,可以设置这个参数\n train_data_min_days=250, # 最小数据天数,按交易日计算,所以第一个滚动的结束日期是 从开始日期到开始日期+最小数据天数\n train_data_max_days=250, # 最大数据天数,按交易日计算,0,表示没有限制,否则每一个滚动的开始日期=max(此滚动的结束日期-最大数据天数, 开始日期\n rolling_count_for_live=1, #实盘模式下滚动次数,模拟实盘模式下,取最后多少次滚动。一般在模拟实盘模式下,只用到最后一次滚动训练的模型,这里可以设置为1;如果你的滚动训练数据时间段很短,以至于期间可能没有训练数据,这里可以设置大一点。0表示没有限制\n):\n def merge_datasources(input_1):\n df_list = [ds[0].read_df().set_index('date').ix[ds[1]:].reset_index() for ds in input_1]\n df = pd.concat(df_list)\n instrument_data = {\n 'start_date': df['date'].min().strftime('%Y-%m-%d'),\n 'end_date': df['date'].max().strftime('%Y-%m-%d'),\n 'instruments': list(set(df['instrument'])),\n }\n return Outputs(data=DataSource.write_df(df), instrument_data=DataSource.write_pickle(instrument_data))\n\n def gen_rolling_dates(trading_days_market, start_date, end_date, train_update_days, train_update_days_for_live, train_data_min_days, train_data_max_days, rolling_count_for_live):\n # 是否实盘模式\n tdays = list(D.trading_days(market=trading_days_market, start_date=start_date, end_date=end_date)['date'])\n is_live_run = T.live_run_param('trading_date', None) is not None\n\n if is_live_run and train_update_days_for_live:\n train_update_days = train_update_days_for_live\n\n rollings = []\n train_end_date = train_data_min_days\n while train_end_date < len(tdays):\n if train_data_max_days is not None and train_data_max_days > 0:\n train_start_date = max(train_end_date - train_data_max_days, 0)\n else:\n train_start_date = start_date\n rollings.append({\n 'train_start_date': tdays[train_start_date].strftime('%Y-%m-%d'),\n 'train_end_date': tdays[train_end_date - 1].strftime('%Y-%m-%d'),\n 'test_start_date': tdays[train_end_date].strftime('%Y-%m-%d'),\n 'test_end_date': tdays[min(train_end_date + train_update_days, len(tdays)) - 1].strftime('%Y-%m-%d'),\n })\n train_end_date += train_update_days\n\n if not rollings:\n raise Exception('没有滚动需要执行,请检查配置')\n\n if is_live_run and rolling_count_for_live:\n rollings = rollings[-rolling_count_for_live:]\n\n return rollings\n\n g = bq_graph\n\n rolling_dates = gen_rolling_dates(\n trading_days_market, start_date, end_date, train_update_days, train_update_days_for_live, train_data_min_days, train_data_max_days, rolling_count_for_live)\n\n # 训练和预测\n results = []\n for rolling in rolling_dates:\n parameters = {}\n # 先禁用回测\n parameters[trade_mid + '.__enabled__'] = False\n parameters[train_instruments_mid + '.start_date'] = rolling['train_start_date']\n parameters[train_instruments_mid + '.end_date'] = rolling['train_end_date']\n parameters[test_instruments_mid + '.start_date'] = rolling['test_start_date']\n parameters[test_instruments_mid + '.end_date'] = rolling['test_end_date']\n # print('------ rolling_train:', parameters)\n results.append(g.run(parameters))\n\n # 合并预测结果并回测\n mx = M.cached.v3(run=merge_datasources, input_1=[[result[predict_mid].predictions, result[test_instruments_mid].data.read_pickle()['start_date']] for result in results])\n parameters = {}\n parameters['*.__enabled__'] = False\n parameters[trade_mid + '.__enabled__'] = True\n parameters[trade_mid + '.instruments'] = mx.instrument_data\n parameters[trade_mid + '.options_data'] = mx.data\n\n trade = g.run(parameters)\n\n return {'rollings': results, 'trade': trade}\n","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null},{"Name":"run_now","Value":"True","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null},{"Name":"bq_graph","Value":"True","ValueType":"Literal","LinkedGlobalParameter":null}],"InputPortsInternal":[{"DataSourceId":null,"TrainedModelId":null,"TransformModuleId":null,"Name":"bq_graph_port","NodeId":"-4777"},{"DataSourceId":null,"TrainedModelId":null,"TransformModuleId":null,"Name":"input_1","NodeId":"-4777"},{"DataSourceId":null,"TrainedModelId":null,"TransformModuleId":null,"Name":"input_2","NodeId":"-4777"},{"DataSourceId":null,"TrainedModelId":null,"TransformModuleId":null,"Name":"input_3","NodeId":"-4777"}],"OutputPortsInternal":[{"Name":"result","NodeId":"-4777","OutputType":null}],"UsePreviousResults":false,"moduleIdForCode":10,"IsPartOfPartialRun":null,"Comment":"","CommentCollapsed":true}],"SerializedClientData":"<?xml version='1.0' encoding='utf-16'?><DataV1 xmlns:xsd='http://www.w3.org/2001/XMLSchema' xmlns:xsi='http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance'><Meta /><NodePositions><NodePosition Node='287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-8' Position='97,-37,200,200'/><NodePosition Node='287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-15' Position='97,124,200,200'/><NodePosition Node='287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-24' Position='435,41,200,200'/><NodePosition Node='287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-53' Position='243,297,200,200'/><NodePosition Node='287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-84' Position='236,388,200,200'/><NodePosition Node='-339' Position='436,125,200,200'/><NodePosition Node='-346' Position='427,204,200,200'/><NodePosition Node='-370' Position='625,717,200,200'/><NodePosition Node='-8770' Position='630,604,200,200'/><NodePosition Node='-3079' Position='776,-37,200,200'/><NodePosition Node='-3092' Position='787,142,200,200'/><NodePosition Node='-3099' Position='781,243,200,200'/><NodePosition Node='-3107' Position='787,340,200,200'/><NodePosition Node='-2028' Position='437,-36,200,200'/><NodePosition Node='-2906' Position='236,498,200,200'/><NodePosition Node='-1331' Position='784,434,200,200'/><NodePosition Node='-4777' Position='124,717,200,200'/></NodePositions><NodeGroups /></DataV1>"},"IsDraft":true,"ParentExperimentId":null,"WebService":{"IsWebServiceExperiment":false,"Inputs":[],"Outputs":[],"Parameters":[{"Name":"交易日期","Value":"","ParameterDefinition":{"Name":"交易日期","FriendlyName":"交易日期","DefaultValue":"","ParameterType":"String","HasDefaultValue":true,"IsOptional":true,"ParameterRules":[],"HasRules":false,"MarkupType":0,"CredentialDescriptor":null}}],"WebServiceGroupId":null,"SerializedClientData":"<?xml version='1.0' encoding='utf-16'?><DataV1 xmlns:xsd='http://www.w3.org/2001/XMLSchema' xmlns:xsi='http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance'><Meta /><NodePositions></NodePositions><NodeGroups /></DataV1>"},"DisableNodesUpdate":false,"Category":"user","Tags":[],"IsPartialRun":true}
      In [3]:
      # 本代码由可视化策略环境自动生成 2020年1月4日 12:29
      # 本代码单元只能在可视化模式下编辑。您也可以拷贝代码,粘贴到新建的代码单元或者策略,然后修改。
      
      
      # Python 代码入口函数,input_1/2/3 对应三个输入端,data_1/2/3 对应三个输出端
      def m12_run_bigquant_run(feature_list):
          # 示例代码如下。在这里编写您的代码
      
          feature_list=DataSource.write_pickle(feature_list)
          
          return Outputs(data_1=None, data_2=feature_list, data_3=None)
      
      # 后处理函数,可选。输入是主函数的输出,可以在这里对数据做处理,或者返回更友好的outputs数据格式。此函数输出不会被缓存。
      def m12_post_run_bigquant_run(outputs):
          return outputs
      
      # 回测引擎:初始化函数,只执行一次
      def m19_initialize_bigquant_run(context):
          
          #print('初始化...')
          
          # 加载预测数据
          # 预测数据,通过options传入进来,使用 read_df 函数,加载到内存 (DataFrame)
          context.ranker_prediction = context.options['data'].read_df()
          # 预测数据表示预测为正例的概率,按降序排列预测数据
          context.ranker_prediction = context.ranker_prediction.sort_values(by='prediction',ascending=False)
          
          #print(context.ranker_prediction.head(10))
          
          # 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))
          
          # 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 = 5
          
          # 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
          context.options['hold_days'] = 5
      
      # 回测引擎:每日数据处理函数,每天执行一次
      def m19_handle_data_bigquant_run(context, data):
      #------------------------------------------大盘风控模块START--------------------------------------------
          #获取当日日期
          today = data.current_dt.strftime('%Y-%m-%d')
          stock_hold_now = [equity.symbol for equity in context.portfolio.positions ]
          #读取风控数据    
          benckmark_risk=context.benckmark_risk[today]
          #当risk为1时,市场有风险,全部平仓,不再执行其它操作
          if benckmark_risk > 0:
              for instrument in stock_hold_now:
                  context.order_target(symbol(instrument), 0)
              print(today,'大盘风控止损触发,全仓卖出')
              return
      #------------------------------------------大盘风控模块END--------------------------------------------
      
          # 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')]
          
          # 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.perf_tracker.position_tracker.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,按机器学习算法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.perf_tracker.position_tracker.positions.items()}
              equities = {e.symbol: p for e, p in context.portfolio.positions.items() if p.amount>0}
              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)
              today = data.current_dt
              for instrument in instruments:
                  last_sale_date = equities[instrument].last_sale_date   # 上次交易日期
                  delta_days = today - last_sale_date  
                  hold_days = delta_days.days # 持仓天数
                  if hold_days >= context.options['hold_days']:
                      start_date= (pd.to_datetime(today) - datetime.timedelta(days=context.options['hold_days'])).strftime('%Y-%m-%d') 
                      close = D.history_data(instrument,start_date=start_date,end_date=today,fields=['close'])
                      ret5 = close['close'][len(close) - 1] / close['close'][0] - 1
                      if ret5 < 0.05:
                          context.order_target(context.symbol(instrument), 0)
                          cash_for_sell -= positions[instrument]
                  if cash_for_sell <= 0:
                      break
      
      #------------------------------------------止损模块START--------------------------------------------
          today = data.current_dt  
          equities = {e.symbol: p for e, p in context.portfolio.positions.items() if p.amount>0}
          
          # 新建当日止损股票列表是为了handle_data 策略逻辑部分不再对该股票进行判断
          current_stoploss_stock = [] 
          if len(equities) > 0:
              for i in equities.keys():
                  stock_market_price = data.current(context.symbol(i), 'price')  # 最新市场价格
                  last_sale_date = equities[i].last_sale_date   # 上次交易日期
                  delta_days = today - last_sale_date  
                  hold_days = delta_days.days # 持仓天数
                  # 建仓以来的最高价
                  highest_price_since_buy = data.history(context.symbol(i), 'high', hold_days, '1d').max()
                  # 按建仓以来最高价下跌 10% 确定止损位置
                  stoploss_line = highest_price_since_buy - highest_price_since_buy * 0.05
                  record('止损位置', stoploss_line)
                  # 如果价格下穿止损位置
                  if stock_market_price < stoploss_line:
                      context.order_target(context.symbol(i), 0)     
                      current_stoploss_stock.append(i)
                      print('日期:', today, '股票:', i, '出现止损状况')
      #-------------------------------------------止损模块END----------------------    
                      
                      
          # 3. 生成买入订单:按机器学习算法预测的排序,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
          # 买入数量计数器buy_counts
          buy_counts = 0
          for i, instrument in enumerate(buy_instruments):
              # 如果买入的股票数量达到要求了就停止
              if buy_counts >= len(buy_cash_weights):
                  break
              # 如果是股票状态st 或*st或暂停上市就不买入
              try:
                  st_status_instrument = status_today_df[status_today_df.instrument==instrument]['st_status_0'].values[0]
                  if st_status_instrument>0:
                      continue
              except:
                  pass
              # 如果昨日跌停就不买入
              try:
                  status_instrument = status_today_df[status_today_df.instrument==instrument]['price_limit_status_1'].values[0]
                  if status_instrument<2:
                      continue
              except:
                  pass
      
              cash = cash_for_buy * buy_cash_weights[buy_counts]
              sid = context.symbol(instrument)
              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 and data.can_trade(sid):
                  # context.order_value(context.symbol(instrument), cash) # 会出现购入零股
                  # price , adjust_factor = data.current(context.symbol(instrument), fields = ['price' , 'adjust_factor'])  # 最新价格
                  # price = price/adjust_factor
                  price = data.current(sid, 'price')  # 最新价格
                  stock_num = np.floor(cash/price/100)*100  # 向下取整
                  if stock_num >= 100: # 至少买100股
                      context.order(sid, stock_num) # 整百下单
                  buy_counts += 1
                     
      # 回测引擎:准备数据,只执行一次
      def m19_prepare_bigquant_run(context):
          # 获取st状态和涨跌停状态
          context.status_df = D.features(instruments =context.instruments,start_date = context.start_date, end_date = context.end_date, 
                                 fields=['st_status_0','price_limit_status_0','price_limit_status_1'])
          
          #在数据准备函数中一次性计算每日的大盘风控条件相比于在handle中每日计算风控条件可以提高回测速度
          # 多取50天的数据便于计算均值(保证回测的第一天均值不为Nan值),其中context.start_date和context.end_date是回测指定的起始时间和终止时间
          start_date= (pd.to_datetime(context.start_date) - datetime.timedelta(days=50)).strftime('%Y-%m-%d') 
          df=DataSource('bar1d_index_CN_STOCK_A').read(start_date=start_date,end_date=context.end_date,fields=['close'])
          benckmark_data=df[df.instrument=='000001.HIX']
          #计算上证指数5日涨幅
          benckmark_data['ret5']=benckmark_data['close']/benckmark_data['close'].shift(5)-1
          #计算大盘风控条件,如果5日涨幅小于-4%则设置风险状态risk为1,否则为0
          benckmark_data['risk'] = np.where(benckmark_data['ret5']<-0.04,1,0)
          #修改日期格式为字符串(便于在handle中使用字符串日期索引来查看每日的风险状态)
          benckmark_data['date']=benckmark_data['date'].apply(lambda x:x.strftime('%Y-%m-%d'))
          #设置日期为索引
          benckmark_data.set_index('date',inplace=True)
          #把风控序列输出给全局变量context.benckmark_risk
          context.benckmark_risk=benckmark_data['risk']
          
          
      
      def m19_before_trading_start_bigquant_run(context, data):
          # 获取涨跌停状态数据
          df_price_limit_status=context.status_df.set_index('date')
          today=data.current_dt.strftime('%Y-%m-%d')
          # 得到当前未完成订单
          for orders in get_open_orders().values():
              # 循环,撤销订单
              for _order in orders:
                  ins=str(_order.sid.symbol)
                  try:
                      #判断一下如果当日涨停,则取消卖单
                      if  df_price_limit_status[df_price_limit_status.instrument==ins].price_limit_status_0.ix[today]>2 and _order.amount<0:
                          cancel_order(_order)
                          print(today,'尾盘涨停取消卖单',ins) 
                  except:
                      continue
      
      
      g = T.Graph({
      
          'm1': 'M.instruments.v2',
          'm1.start_date': '2013-01-01',
          'm1.end_date': '2015-01-01',
          'm1.market': 'CN_STOCK_A',
          'm1.instrument_list': '',
          'm1.max_count': 0,
      
          'm2': 'M.advanced_auto_labeler.v2',
          'm2.instruments': T.Graph.OutputPort('m1.data'),
          'm2.label_expr': """# #号开始的表示注释
      # 0. 每行一个,顺序执行,从第二个开始,可以使用label字段
      # 1. 可用数据字段见 https://bigquant.com/docs/data_history_data.html
      #   添加benchmark_前缀,可使用对应的benchmark数据
      # 2. 可用操作符和函数见 `表达式引擎 <https://bigquant.com/docs/big_expr.html>`_
      
      # 计算收益:5日收盘价(作为卖出价格)除以明日开盘价(作为买入价格)
      #shift(close, -5) / shift(open, -1)
      where(shift(close, -5) / shift(open, -1)>1.05,1,0)
      
      # 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
      #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)
      """,
          'm2.start_date': '',
          'm2.end_date': '',
          'm2.benchmark': '000300.SHA',
          'm2.drop_na_label': True,
          'm2.cast_label_int': True,
      
          'm18': 'M.instruments.v2',
          'm18.start_date': '2016-01-01',
          'm18.end_date': '2017-01-01',
          'm18.market': 'CN_STOCK_A',
          'm18.instrument_list': '',
          'm18.max_count': 0,
      
          'm12': 'M.cached.v3',
          'm12.run': m12_run_bigquant_run,
          'm12.post_run': m12_post_run_bigquant_run,
          'm12.input_ports': '',
          'm12.params': """{'feature_list':
      ['rank_return_0',
       'rank_return_10',
       'rank_return_20',
       'rank_avg_amount_0',
       'rank_avg_turn_0',
       'rank_avg_amount_5',
       'rank_avg_turn_5',
       'rank_avg_mf_net_amount_5',
       'rank_avg_amount_10',
       'rank_avg_turn_10',
       'rank_avg_amount_0-rank_avg_amount_5',
       'rank_avg_amount_5-rank_avg_amount_10',
       'rank_return_0-rank_return_5',
       'rank_return_5-rank_return_10',
       'rank_volatility_5_0',
       'rank_volatility_10_0',
       'rank_volatility_30_0',
       'rank_swing_volatility_5_0',
       'rank_swing_volatility_10_0',
       'rank_swing_volatility_30_0',
       'rank_beta_industry_5_0',
       'rank_beta_industry_10_0',
       'rank_beta_industry_30_0',
       'rank_beta_csi800_10_0',
       'rank_beta_csi800_30_0',
       'rank_beta_csi800_60_0',
       'high_0/low_0-1',
       'close_0/open_0-1',
       'return_0',
       'return_1',
       'return_2',
       'return_3',
       'return_4',
       'return_5',
       'return_10',
       'shift(mf_net_amount_s_0,3)',
       'mf_net_amount_0',
       'mf_net_amount_5',
       'avg_amount_0/avg_amount_5',
       'avg_amount_5/avg_amount_10',
       'avg_amount_10/avg_amount_20',
       'beta_csi800_30_0',
       'beta_csi800_60_0',
       'beta_industry_30_0',
       'beta_industry_60_0',
       'swing_volatility_5_0/swing_volatility_30_0',
       'swing_volatility_30_0/swing_volatility_60_0',
       'ta_rsi_14_0',
       'ta_cci_14_0',
       'ta_sma_10_0/ta_sma_20_0',
       'ta_sma_20_0/ta_sma_30_0',
       'ta_sma_30_0/ta_sma_60_0',
       'ta_sma(amount_0, 10)/ta_sma(amount_0, 20)',
       'ta_sma(amount_0, 50)/ta_sma(amount_0, 100)',
       'ta_sma(turn_0, 10)/ta_sma(turn_0, 20)',
       'ta_sma(turn_0, 20)/ta_sma(turn_0, 30)',
       'ta_sma(high_0-low_0, 5)/ta_sma(high_0-low_0, 20)',
       'ta_sma(high_0-low_0, 10)/ta_sma(high_0-low_0, 20)',
       'ta_sma(high_0-low_0, 20)/ta_sma(high_0-low_0, 30)',
       'ta_sma(high_0-low_0, 30)/ta_sma(high_0-low_0, 60)',
       'ta_sma(high_0-low_0, 50)/ta_sma(high_0-low_0, 100)',
       'std(close_0,20)/std(close_0,30)',
       'std(close_0,50)/std(close_0,100)',
       'in_csi800_0'
      ]
      }""",
          'm12.output_ports': '',
      
          'm3': 'M.input_features.v1',
          'm3.features_ds': T.Graph.OutputPort('m12.data_2'),
          'm3.features': """# #号开始的表示注释
      # 多个特征,每行一个,可以包含基础特征和衍生特征
      #return_5
      #return_10
      #return_20
      #avg_amount_0/avg_amount_5
      #avg_amount_5/avg_amount_20
      #rank_avg_amount_0/rank_avg_amount_5
      #rank_avg_amount_5/rank_avg_amount_10
      #rank_return_0
      #rank_return_5
      #rank_return_10
      #rank_return_0/rank_return_5
      #rank_return_5/rank_return_10
      #pe_ttm_0
      #avg_mf_net_amount_5
      #avg_mf_net_amount_20
      #rank_avg_mf_net_amount_5
      #avg_turn_5
      #rank_avg_turn_5
      #volatility_5
      
      #rank_avg_turn_0
      #rank_avg_turn_5
      #rank_avg_turn_10
      #rank_volatility_5_0
      #rank_swing_volatility_5_0
      #####rank_volatility_10_0
      ####rank_swing_volatility_10_0
      ###rank_volatility_30_0
      ##rank_swing_volatility_30_0
      #high_0/low_0-1
      #rank_beta_industry_5_0
      #rank_beta_industry_10_0
      #ank_beta_industry_30_0
      #return_1
      #return_2
      #return_3
      #beta_csi300_30_0
      #beta_industry_30_0
      #beta_industry_60_0
      #ta_sma(high_0-low_0, 30)/ta_sma(high_0-low_0, 60)
      """,
      
          'm15': 'M.general_feature_extractor.v7',
          'm15.instruments': T.Graph.OutputPort('m1.data'),
          'm15.features': T.Graph.OutputPort('m3.data'),
          'm15.start_date': '',
          'm15.end_date': '',
          'm15.before_start_days': 120,
      
          'm16': 'M.derived_feature_extractor.v3',
          'm16.input_data': T.Graph.OutputPort('m15.data'),
          'm16.features': T.Graph.OutputPort('m3.data'),
          'm16.date_col': 'date',
          'm16.instrument_col': 'instrument',
          'm16.drop_na': True,
          'm16.remove_extra_columns': True,
      
          'm7': 'M.join.v3',
          'm7.data1': T.Graph.OutputPort('m2.data'),
          'm7.data2': T.Graph.OutputPort('m16.data'),
          'm7.on': 'date,instrument',
          'm7.how': 'inner',
          'm7.sort': False,
      
          'm13': 'M.dropnan.v1',
          'm13.input_data': T.Graph.OutputPort('m7.data'),
      
          'm26': 'M.filter.v3',
          'm26.input_data': T.Graph.OutputPort('m13.data'),
          'm26.expr': 'in_csi800_0==1',
          'm26.output_left_data': False,
      
          'm21': 'M.general_feature_extractor.v7',
          'm21.instruments': T.Graph.OutputPort('m18.data'),
          'm21.features': T.Graph.OutputPort('m3.data'),
          'm21.start_date': '',
          'm21.end_date': '',
          'm21.before_start_days': 120,
      
          'm22': 'M.derived_feature_extractor.v3',
          'm22.input_data': T.Graph.OutputPort('m21.data'),
          'm22.features': T.Graph.OutputPort('m3.data'),
          'm22.date_col': 'date',
          'm22.instrument_col': 'instrument',
          'm22.drop_na': True,
          'm22.remove_extra_columns': True,
      
          'm23': 'M.dropnan.v1',
          'm23.input_data': T.Graph.OutputPort('m22.data'),
      
          'm6': 'M.filter.v3',
          'm6.input_data': T.Graph.OutputPort('m23.data'),
          'm6.expr': 'in_csi800_0==1',
          'm6.output_left_data': False,
      
          'm4': 'M.xgboost.v1',
          'm4.training_ds': T.Graph.OutputPort('m26.data'),
          'm4.features': T.Graph.OutputPort('m3.data'),
          'm4.predict_ds': T.Graph.OutputPort('m6.data'),
          'm4.num_boost_round': 2,
          'm4.objective': '二分类(逻辑回归)',
          'm4.booster': 'gbtree',
          'm4.max_depth': 5,
          'm4.key_cols': 'date,instrument',
          'm4.group_col': 'date',
          'm4.other_train_parameters': {
              'max_depth':20, 
              'learning_rate':0.031847, 
              'n_estimators':1491,
              'min_child_weight': 8.17982384, 
              'gamma':6.094587,
              'reg_alpha':14.982251, 
              'reg_lambda':5.290688,
              'boosting_type':'gbdt',
              'n_jobs':-1,
              'silent':False,
       #       'objective':'binary:logistic'
      },
      
          'm19': 'M.trade.v4',
          'm19.instruments': T.Graph.OutputPort('m18.data'),
          'm19.options_data': T.Graph.OutputPort('m4.predictions'),
          'm19.start_date': '',
          'm19.end_date': '',
          'm19.initialize': m19_initialize_bigquant_run,
          'm19.handle_data': m19_handle_data_bigquant_run,
          'm19.prepare': m19_prepare_bigquant_run,
          'm19.before_trading_start': m19_before_trading_start_bigquant_run,
          'm19.volume_limit': 0.025,
          'm19.order_price_field_buy': 'open',
          'm19.order_price_field_sell': 'close',
          'm19.capital_base': 1000000,
          'm19.auto_cancel_non_tradable_orders': True,
          'm19.data_frequency': 'daily',
          'm19.price_type': '后复权',
          'm19.product_type': '股票',
          'm19.plot_charts': True,
          'm19.backtest_only': False,
          'm19.benchmark': '000300.SHA',
      })
      
      # g.run({})
      
      
      def m10_run_bigquant_run(
          bq_graph,
          inputs,
          trading_days_market='CN', # 使用那个市场的交易日历, TODO
          train_instruments_mid='m1', # 训练数据 证券代码列表 模块id
          test_instruments_mid='m18', # 测试数据 证券代码列表 模块id
          predict_mid='m4', # 预测 模块id
          trade_mid='m19', # 回测 模块id
          start_date='2016-01-01', # 数据开始日期
          end_date=T.live_run_param('trading_date', '2019-01-01'), # 数据结束日期
          train_update_days=180, # 更新周期,按交易日计算,每多少天更新一次
          train_update_days_for_live=None, #模拟实盘模式下的更新周期,按交易日计算,每多少天更新一次。如果需要在模拟实盘阶段使用不同的模型更新周期,可以设置这个参数
          train_data_min_days=250, # 最小数据天数,按交易日计算,所以第一个滚动的结束日期是 从开始日期到开始日期+最小数据天数
          train_data_max_days=250, # 最大数据天数,按交易日计算,0,表示没有限制,否则每一个滚动的开始日期=max(此滚动的结束日期-最大数据天数, 开始日期
          rolling_count_for_live=1, #实盘模式下滚动次数,模拟实盘模式下,取最后多少次滚动。一般在模拟实盘模式下,只用到最后一次滚动训练的模型,这里可以设置为1;如果你的滚动训练数据时间段很短,以至于期间可能没有训练数据,这里可以设置大一点。0表示没有限制
      ):
          def merge_datasources(input_1):
              df_list = [ds[0].read_df().set_index('date').ix[ds[1]:].reset_index() for ds in input_1]
              df = pd.concat(df_list)
              instrument_data = {
                  'start_date': df['date'].min().strftime('%Y-%m-%d'),
                  'end_date': df['date'].max().strftime('%Y-%m-%d'),
                  'instruments': list(set(df['instrument'])),
              }
              return Outputs(data=DataSource.write_df(df), instrument_data=DataSource.write_pickle(instrument_data))
      
          def gen_rolling_dates(trading_days_market, start_date, end_date, train_update_days, train_update_days_for_live, train_data_min_days, train_data_max_days, rolling_count_for_live):
              # 是否实盘模式
              tdays = list(D.trading_days(market=trading_days_market, start_date=start_date, end_date=end_date)['date'])
              is_live_run = T.live_run_param('trading_date', None) is not None
      
              if is_live_run and train_update_days_for_live:
                  train_update_days = train_update_days_for_live
      
              rollings = []
              train_end_date = train_data_min_days
              while train_end_date < len(tdays):
                  if train_data_max_days is not None and train_data_max_days > 0:
                      train_start_date = max(train_end_date - train_data_max_days, 0)
                  else:
                      train_start_date = start_date
                  rollings.append({
                      'train_start_date': tdays[train_start_date].strftime('%Y-%m-%d'),
                      'train_end_date': tdays[train_end_date - 1].strftime('%Y-%m-%d'),
                      'test_start_date': tdays[train_end_date].strftime('%Y-%m-%d'),
                      'test_end_date': tdays[min(train_end_date + train_update_days, len(tdays)) - 1].strftime('%Y-%m-%d'),
                  })
                  train_end_date += train_update_days
      
              if not rollings:
                  raise Exception('没有滚动需要执行,请检查配置')
      
              if is_live_run and rolling_count_for_live:
                  rollings = rollings[-rolling_count_for_live:]
      
              return rollings
      
          g = bq_graph
      
          rolling_dates = gen_rolling_dates(
              trading_days_market, start_date, end_date, train_update_days, train_update_days_for_live, train_data_min_days, train_data_max_days, rolling_count_for_live)
      
          # 训练和预测
          results = []
          for rolling in rolling_dates:
              parameters = {}
              # 先禁用回测
              parameters[trade_mid + '.__enabled__'] = False
              parameters[train_instruments_mid + '.start_date'] = rolling['train_start_date']
              parameters[train_instruments_mid + '.end_date'] = rolling['train_end_date']
              parameters[test_instruments_mid + '.start_date'] = rolling['test_start_date']
              parameters[test_instruments_mid + '.end_date'] = rolling['test_end_date']
              # print('------ rolling_train:', parameters)
              results.append(g.run(parameters))
      
          # 合并预测结果并回测
          mx = M.cached.v3(run=merge_datasources, input_1=[[result[predict_mid].predictions, result[test_instruments_mid].data.read_pickle()['start_date']] for result in results])
          parameters = {}
          parameters['*.__enabled__'] = False
          parameters[trade_mid + '.__enabled__'] = True
          parameters[trade_mid + '.instruments'] = mx.instrument_data
          parameters[trade_mid + '.options_data'] = mx.data
      
          trade = g.run(parameters)
      
          return {'rollings': results, 'trade': trade}
      
      
      m10 = M.hyper_rolling_train.v1(
          run=m10_run_bigquant_run,
          run_now=True,
          bq_graph=g
      )
      
      日期: 2017-02-20 15:00:00+00:00 股票: 002195.SZA 出现止损状况
      日期: 2017-02-23 15:00:00+00:00 股票: 300085.SZA 出现止损状况
      日期: 2017-03-06 15:00:00+00:00 股票: 000877.SZA 出现止损状况
      日期: 2017-03-08 15:00:00+00:00 股票: 000839.SZA 出现止损状况
      日期: 2017-03-13 15:00:00+00:00 股票: 300168.SZA 出现止损状况
      日期: 2017-03-13 15:00:00+00:00 股票: 600098.SHA 出现止损状况
      日期: 2017-03-15 15:00:00+00:00 股票: 002292.SZA 出现止损状况
      日期: 2017-03-15 15:00:00+00:00 股票: 600737.SHA 出现止损状况
      日期: 2017-03-20 15:00:00+00:00 股票: 002174.SZA 出现止损状况
      日期: 2017-03-22 15:00:00+00:00 股票: 002195.SZA 出现止损状况
      日期: 2017-03-27 15:00:00+00:00 股票: 601001.SHA 出现止损状况
      日期: 2017-03-27 15:00:00+00:00 股票: 601155.SHA 出现止损状况
      日期: 2017-03-27 15:00:00+00:00 股票: 000878.SZA 出现止损状况
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      2018-02-07 大盘风控止损触发,全仓卖出
      2018-02-08 尾盘涨停取消卖单 000816.SZA
      2018-02-08 大盘风控止损触发,全仓卖出
      2018-02-09 尾盘涨停取消卖单 000816.SZA
      2018-02-09 大盘风控止损触发,全仓卖出
      2018-02-12 尾盘涨停取消卖单 000816.SZA
      2018-02-12 大盘风控止损触发,全仓卖出
      2018-02-13 大盘风控止损触发,全仓卖出
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      2018-10-29 大盘风控止损触发,全仓卖出
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      日期: 2018-12-26 15:00:00+00:00 股票: 300347.SZA 出现止损状况
      日期: 2018-12-27 15:00:00+00:00 股票: 600122.SHA 出现止损状况
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      日期: 2018-12-27 15:00:00+00:00 股票: 600053.SHA 出现止损状况
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      日期: 2018-12-27 15:00:00+00:00 股票: 300017.SZA 出现止损状况
      日期: 2018-12-27 15:00:00+00:00 股票: 600522.SHA 出现止损状况
      日期: 2018-12-27 15:00:00+00:00 股票: 002285.SZA 出现止损状况
      日期: 2018-12-27 15:00:00+00:00 股票: 300324.SZA 出现止损状况
      日期: 2018-12-27 15:00:00+00:00 股票: 002657.SZA 出现止损状况
      日期: 2018-12-27 15:00:00+00:00 股票: 603444.SHA 出现止损状况
      日期: 2018-12-27 15:00:00+00:00 股票: 000536.SZA 出现止损状况
      日期: 2018-12-27 15:00:00+00:00 股票: 603883.SHA 出现止损状况
      日期: 2018-12-27 15:00:00+00:00 股票: 600657.SHA 出现止损状况
      日期: 2018-12-27 15:00:00+00:00 股票: 600872.SHA 出现止损状况
      日期: 2018-12-28 15:00:00+00:00 股票: 002285.SZA 出现止损状况
      日期: 2018-12-28 15:00:00+00:00 股票: 600884.SHA 出现止损状况
      日期: 2018-12-28 15:00:00+00:00 股票: 300168.SZA 出现止损状况
      日期: 2018-12-28 15:00:00+00:00 股票: 300324.SZA 出现止损状况
      日期: 2018-12-28 15:00:00+00:00 股票: 600657.SHA 出现止损状况
      日期: 2018-12-28 15:00:00+00:00 股票: 300017.SZA 出现止损状况
      日期: 2018-12-28 15:00:00+00:00 股票: 600522.SHA 出现止损状况
      日期: 2018-12-28 15:00:00+00:00 股票: 603444.SHA 出现止损状况
      日期: 2018-12-28 15:00:00+00:00 股票: 600872.SHA 出现止损状况
      日期: 2018-12-28 15:00:00+00:00 股票: 002657.SZA 出现止损状况
      日期: 2018-12-28 15:00:00+00:00 股票: 300347.SZA 出现止损状况
      
      • 收益率-31.85%
      • 年化收益率-18.95%
      • 基准收益率-12.01%
      • 阿尔法-0.18
      • 贝塔0.49
      • 夏普比率-1.16
      • 胜率0.37
      • 盈亏比1.15
      • 收益波动率19.13%
      • 信息比率-0.04
      • 最大回撤35.74%
      bigcharts-data-start/{"__id":"bigchart-b5ca37dfa69349858eecaf731d070f44","__type":"tabs"}/bigcharts-data-end

      (达达) #4

      1、滚动训练模块start_date=‘2016-01-01’,训练级最短用了最小数据天数,因此测试集开始日是start_date+最小数据天数,所以不是2016-01-01开始而2017-02-16
      2、,“交易详情”始于2017-02-17,“每日持仓和收益最多显示500页,所以没展示出来而已
      3、“交易详情”显示改后没有重复日期
      4、“交易详情”显示,有些交易日会出现 买卖同一支股票 情况,要看你的逻辑是否禁止买入持仓股。
      5、“交易详情”显示,有些交易日会出现买入一支 股票数量小于1股 的情况,你可以用真实价格回测,因真实价格回测会强制整百数量成交
      所以说整体上除了需要改上面提到的一处代码,没什么实质性问题。


      (ljj13802239795) #5

      非常感谢达达老师的耐心回复!您的指导很清晰,问题基本都解释清楚了。
      不过确实还有交易日存在重复交易,如下图:


      (ljj13802239795) #6

      问题解决了,原来是因为止损部分和后面的逻辑卖出部分同时卖出了同种股票。参考下帖:前复权回测,策略为什么持仓占比会超过100%