多策略组合

# 多策略组合

定义

M.multi_strategy_analysis.v2(raw_perf_1=None, raw_perf_2=None, raw_perf_3=None, raw_perfs=[], weights='', rebalance_period=0, start_date=None, end_date=None, benchmark='000300.SHA', prepare=None, initialize=None, before_trading_start=None, handle_data=None, options={})

当我们回测了几个策略后,可以将这几个策略组合在一起看看多策略组合在一起后资金曲线的平滑效果。

参数:

  • raw_perf_1 (DataSource) – 策略收益原始数据第1个 (一般自来于 交易引擎的输出的raw_perf字段);默认值是None。
  • raw_perf_2 (DataSource) – 策略收益原始数据第2个 (一般自来于交易引擎的输出的raw_perf字段);默认值是None。
  • raw_perf_3 (DataSource) – 策略收益原始数据第3个(一般自来于 交易引擎 的输出的raw_perf字段);默认值是None。
  • raw_perfs (列表) – 策略收益原始数据列表(一般自来于 交易引擎 的输出的raw_perf字段);默认值是[]。
  • weights (字符串|列表) – 每个回测结果的权重;默认值是。
  • rebalance_period (int) – 再平衡周期;默认值是0。
  • start_date (str) –开始日期,默认是raw_perfs里的最小日期;默认值是None。
  • end_date (str) –结束日期,默认是raw_perfs里的最大日期;默认值是None。
  • benchmark (str) –基准指数;默认值是000300.SHA。
  • prepare (函数) – 回调函数,准备数据;默认值是None。
  • initialize(函数) – 回调函数,初始化函数;默认值是None。
  • before_trading_start (函数) – 回调函数,策略交易单位周期开始前执行, I.code_python;默认值是None。
  • handle_data (函数) –回调函数,策略主体逻辑函数;默认值是None。
  • options (字典) –用户自定义数据,在回调函数中要用到的变量,需要从这里传入,并通过 context.options 使用;默认值是{}。

返回:

Outputs - 回测结果数据
.raw_perf: 回测结果原始数据

示例代码

m9 = M.multi_strategy_analysis.v2(
    raw_perfs=[m6.raw_perf, m7.raw_perf],
    weights=[0.6, 0.4]
)