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克隆策略

In [8]:

# 本代码由可视化策略环境自动生成 2022年3月15日 10:32
# 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。


# 回测引擎：初始化函数，只执行一次
def m10_initialize_bigquant_run(context):
    from zipline.finance.slippage import SlippageModel

    # 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))
    #context.set_commission(PerOrder(buy_cost=0.00001, sell_cost=0.0001, min_cost=1))
    
    # 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
    context.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)])
    # 每只股票的权重平均分配
    context.stock_weights = 1/context.stock_count
    context.options['hold_days'] = 15
    
#     class FixedPriceSlippage(SlippageModel):
#         def process_order(self, data, order, bar_volume=0, trigger_check_price=0):
#             if order.amount > 0:
#                 open_price = data.current(order.asset, self._price_field_buy)
#                 price = open_price 
#             else:
#                 price = data.current(order.asset, self._price_field_sell)
#             return (price, order.amount)
#     context.fix_slippage = FixedPriceSlippage(price_field_buy="open", price_field_sell="close")
#     context.set_slippage(us_equities=context.fix_slippage)
    


# 回测引擎：每日数据处理函数，每天执行一次
def m10_handle_data_bigquant_run(context, data):
    today = data.current_dt.strftime('%Y-%m-%d')
    equities = {e.symbol: p for e, p in context.portfolio.positions.items() if p.amount>0}
    stock_now = len(equities); #获取当前持仓股票数量
    stock_count = context.stock_count
    
    print(data.current_dt)
    now_stock = []
    sell_stock = []
    try:
        sell_list = context.daily_sell_stock[today]
    except:
        sell_list = []   
    try:
        buy_list = context.daily_buy_stock[today]
    except:
        buy_list = []
    
    
    # 1. 资金分配
    #is_staging = context.trading_day_index < context.options['hold_days'] # 是否在建仓期间（前 hold_days 天） 
    #stock_cash = context.portfolio.portfolio_value/stock_count
    #cash_avg = context.portfolio.portfolio_value
    #cash_for_buy = min(context.portfolio.cash,  stock_cash)
    #cash_for_sell = cash_avg - (context.portfolio.cash - cash_for_buy)
    #print('今日选股：',buy_list)
    positions = {e.symbol: p.cost_basis
                 for e, p in context.perf_tracker.position_tracker.positions.items()}
        
    #if not is_staging :
    if 1==1 :    
        if len(equities) > 0:
            for i in equities.keys():
                last_sale_date = equities[i].last_sale_date	# 上次交易日期
                delta_days = data.current_dt - last_sale_date  
                hold_days = delta_days.days # 持仓天数
                stock_cost = positions[i] 
                stock_market_price = data.current(context.symbol(i), 'price') 
                #在列表不卖，持仓小于1天不卖，
                if i not in buy_list and hold_days>0:
                    if hold_days >= context.options['hold_days'] or i in sell_list:
                        context.order_target(context.symbol(i), 0)
                        sell_stock.append(i)
                        stock_now = stock_now -1
                 
# 3. 生成买入订单
    buy_num = stock_count - stock_now
    #if is_staging :
    #    buy_num = 1
    if len(buy_list)>0:
        print('日期：', today, '选出股票数量：', len(buy_list))
    if buy_num>0 and len(buy_list)>0 :
        # 不再买入已经轮仓卖出和移动止损的股票,以防止出现空头持仓
        buy_instruments = [i for i in buy_list if i not in now_stock][:buy_num]
        cash_for_buy = context.portfolio.cash
        if stock_now<1:
            cash_for_buy = context.portfolio.cash * context.stock_weights
        for i, instrument in enumerate(buy_instruments):
            current_price = data.current(context.symbol(instrument), 'price')
            price_history = data.history(context.symbol(instrument), fields="close", bar_count=2, frequency="1d")
            pre_close = price_history[0]
            #print('股票:',instrument,'开盘价格：', current_price, '昨日收盘：',pre_close)
            #高开不买
            if cash_for_buy>0 and data.can_trade(context.symbol(instrument)):           
                amount = math.floor(cash_for_buy / current_price / 100) * 100
                context.order(context.symbol(instrument), amount)
                #if(instrument=='002735.SZA'):
                #print('日期:',today,'买入:',instrument)
            else :
                print('日期:',today,'无资金或不能交易未买入:',instrument)
# 回测引擎：准备数据，只执行一次
def m10_prepare_bigquant_run(context):
    # 加载预测数据
    df = context.options['data'].read_df()
    # 函数：求满足开仓条件的股票列表
    def open_pos_con(df):
        return list(df[df['buy_condition']>0].instrument)
    # 函数：求满足平仓条件的股票列表
    def close_pos_con(df):
        return list(df[df['sell_condition']>0].instrument)
    
     # 每日卖出股票的数据框
    context.daily_sell_stock= df.groupby('date').apply(close_pos_con)  
    # 每日买入股票的数据框
    context.daily_buy_stock= df.groupby('date').apply(open_pos_con)  


    

# 判断订单股票的最低价是否低于开盘价的98%
def m10_before_trading_start_bigquant_run(context,data):
    for orders in get_open_orders().values():
        for _order in orders:
            ins = _order.sid
            print("order:",_order)
            re = context.cancel_order(_order)
            print(f"{data.current_dt}取消订单{ins}")
                
#             try:

#             except:
#                 continue

m1 = M.input_features.v1(
    features="""buy_condition =1

sell_condition =1


"""
)

m2 = M.instruments.v2(
    start_date=T.live_run_param('trading_date', '2022-01-01'),
    end_date=T.live_run_param('trading_date', '2022-03-11'),
    market='CN_STOCK_A',
    instrument_list='000001.SZA',
    max_count=0
)

m7 = M.general_feature_extractor.v7(
    instruments=m2.data,
    features=m1.data,
    start_date='',
    end_date='',
    before_start_days=200
)

m8 = M.derived_feature_extractor.v3(
    input_data=m7.data,
    features=m1.data,
    date_col='date',
    instrument_col='instrument',
    drop_na=False,
    remove_extra_columns=False
)

m5 = M.chinaa_stock_filter.v1(
    input_data=m8.data,
    index_constituent_cond=['全部'],
    board_cond=['上证主板', '深证主板'],
    industry_cond=['全部'],
    st_cond=['正常'],
    delist_cond=['全部'],
    output_left_data=False
)

m4 = M.dropnan.v2(
    input_data=m5.data
)

m10 = M.trade.v4(
    instruments=m2.data,
    options_data=m4.data,
    start_date='',
    end_date='',
    initialize=m10_initialize_bigquant_run,
    handle_data=m10_handle_data_bigquant_run,
    prepare=m10_prepare_bigquant_run,
    before_trading_start=m10_before_trading_start_bigquant_run,
    volume_limit=0.025,
    order_price_field_buy='open',
    order_price_field_sell='open',
    capital_base=100000,
    auto_cancel_non_tradable_orders=True,
    data_frequency='daily',
    price_type='真实价格',
    product_type='股票',
    plot_charts=True,
    backtest_only=False,
    benchmark='000300.HIX'
)

[2022-03-15 10:29:29.809083] INFO: moduleinvoker: input_features.v1 开始运行..

[2022-03-15 10:29:29.820637] INFO: moduleinvoker: 命中缓存

[2022-03-15 10:29:29.822950] INFO: moduleinvoker: input_features.v1 运行完成[0.013881s].

[2022-03-15 10:29:29.831920] INFO: moduleinvoker: instruments.v2 开始运行..

[2022-03-15 10:29:29.842408] INFO: moduleinvoker: 命中缓存

[2022-03-15 10:29:29.843781] INFO: moduleinvoker: instruments.v2 运行完成[0.011862s].

[2022-03-15 10:29:29.862822] INFO: moduleinvoker: general_feature_extractor.v7 开始运行..

[2022-03-15 10:29:29.870019] INFO: moduleinvoker: 命中缓存

[2022-03-15 10:29:29.871295] INFO: moduleinvoker: general_feature_extractor.v7 运行完成[0.008485s].

[2022-03-15 10:29:29.878192] INFO: moduleinvoker: derived_feature_extractor.v3 开始运行..

[2022-03-15 10:29:29.884900] INFO: moduleinvoker: 命中缓存

[2022-03-15 10:29:29.886204] INFO: moduleinvoker: derived_feature_extractor.v3 运行完成[0.00801s].

[2022-03-15 10:29:29.893875] INFO: moduleinvoker: chinaa_stock_filter.v1 开始运行..

[2022-03-15 10:29:29.900306] INFO: moduleinvoker: 命中缓存

[2022-03-15 10:29:29.901617] INFO: moduleinvoker: chinaa_stock_filter.v1 运行完成[0.007737s].

[2022-03-15 10:29:29.909488] INFO: moduleinvoker: dropnan.v2 开始运行..

[2022-03-15 10:29:29.917413] INFO: moduleinvoker: 命中缓存

[2022-03-15 10:29:29.918695] INFO: moduleinvoker: dropnan.v2 运行完成[0.009203s].

[2022-03-15 10:29:29.969259] INFO: moduleinvoker: backtest.v8 开始运行..

[2022-03-15 10:29:29.975428] INFO: backtest: biglearning backtest:V8.6.1

[2022-03-15 10:29:30.457886] INFO: backtest: product_type:stock by specified

[2022-03-15 10:29:30.544365] INFO: moduleinvoker: cached.v2 开始运行..

[2022-03-15 10:29:30.556076] INFO: moduleinvoker: 命中缓存

[2022-03-15 10:29:30.559264] INFO: moduleinvoker: cached.v2 运行完成[0.014977s].

[2022-03-15 10:29:30.733824] INFO: algo: TradingAlgorithm V1.8.7

[2022-03-15 10:29:30.809019] INFO: algo: trading transform...

[2022-03-15 10:29:31.030676] INFO: Performance: Simulated 44 trading days out of 44.

[2022-03-15 10:29:31.034349] INFO: Performance: first open: 2022-01-04 09:30:00+00:00

[2022-03-15 10:29:31.035870] INFO: Performance: last close: 2022-03-11 15:00:00+00:00

[2022-03-15 10:29:39.743563] INFO: moduleinvoker: backtest.v8 运行完成[9.774289s].

[2022-03-15 10:29:39.745249] INFO: moduleinvoker: trade.v4 运行完成[9.821026s].

2022-01-04 15:00:00+00:00
日期： 2022-01-04 选出股票数量： 1
order: Event({'id': 'ac3b548319b849cdb4b4a87de64c5d81', 'dt': Timestamp('2022-01-05 09:30:00+0000', tz='UTC'), 'reason': None, 'created': Timestamp('2022-01-05 09:30:00+0000', tz='UTC'), 'amount': 1200, 'last_filled': 0, 'filled': 0, 'commission': 0, 'stop': None, 'limit': None, 'stop_reached': False, 'price_field': 'open', 'limit_reached': False, 'position_effect': None, 'offset_flag_display': '', 'sid': Equity(12 [000001.SZA]), 'status': 0})
2022-01-05 08:45:00+00:00取消订单Equity(12 [000001.SZA])
2022-01-05 15:00:00+00:00
日期： 2022-01-05 选出股票数量： 1
order: Event({'id': '835b87538a144bc484fbe7d281ecab1c', 'dt': Timestamp('2022-01-06 09:30:00+0000', tz='UTC'), 'reason': None, 'created': Timestamp('2022-01-06 09:30:00+0000', tz='UTC'), 'amount': 4600, 'last_filled': 0, 'filled': 0, 'commission': 0, 'stop': None, 'limit': None, 'stop_reached': False, 'price_field': 'open', 'limit_reached': False, 'position_effect': None, 'offset_flag_display': '', 'sid': Equity(12 [000001.SZA]), 'status': 0})
2022-01-06 08:45:00+00:00取消订单Equity(12 [000001.SZA])
2022-01-06 15:00:00+00:00
日期： 2022-01-06 选出股票数量： 1
2022-01-07 15:00:00+00:00
日期： 2022-01-07 选出股票数量： 1
2022-01-10 15:00:00+00:00
日期： 2022-01-10 选出股票数量： 1
2022-01-11 15:00:00+00:00
日期： 2022-01-11 选出股票数量： 1
2022-01-12 15:00:00+00:00
日期： 2022-01-12 选出股票数量： 1
2022-01-13 15:00:00+00:00
日期： 2022-01-13 选出股票数量： 1
2022-01-14 15:00:00+00:00
日期： 2022-01-14 选出股票数量： 1
2022-01-17 15:00:00+00:00
日期： 2022-01-17 选出股票数量： 1
2022-01-18 15:00:00+00:00
日期： 2022-01-18 选出股票数量： 1
2022-01-19 15:00:00+00:00
日期： 2022-01-19 选出股票数量： 1
2022-01-20 15:00:00+00:00
日期： 2022-01-20 选出股票数量： 1
2022-01-21 15:00:00+00:00
日期： 2022-01-21 选出股票数量： 1
2022-01-24 15:00:00+00:00
日期： 2022-01-24 选出股票数量： 1
2022-01-25 15:00:00+00:00
日期： 2022-01-25 选出股票数量： 1
2022-01-26 15:00:00+00:00
日期： 2022-01-26 选出股票数量： 1
2022-01-27 15:00:00+00:00
日期： 2022-01-27 选出股票数量： 1
2022-01-28 15:00:00+00:00
日期： 2022-01-28 选出股票数量： 1
2022-02-07 15:00:00+00:00
日期： 2022-02-07 选出股票数量： 1
2022-02-08 15:00:00+00:00
日期： 2022-02-08 选出股票数量： 1
2022-02-09 15:00:00+00:00
日期： 2022-02-09 选出股票数量： 1
2022-02-10 15:00:00+00:00
日期： 2022-02-10 选出股票数量： 1
2022-02-11 15:00:00+00:00
日期： 2022-02-11 选出股票数量： 1
2022-02-14 15:00:00+00:00
日期： 2022-02-14 选出股票数量： 1
2022-02-15 15:00:00+00:00
日期： 2022-02-15 选出股票数量： 1
2022-02-16 15:00:00+00:00
日期： 2022-02-16 选出股票数量： 1
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日期： 2022-02-17 选出股票数量： 1
2022-02-18 15:00:00+00:00
日期： 2022-02-18 选出股票数量： 1
2022-02-21 15:00:00+00:00
日期： 2022-02-21 选出股票数量： 1
2022-02-22 15:00:00+00:00
日期： 2022-02-22 选出股票数量： 1
2022-02-23 15:00:00+00:00
日期： 2022-02-23 选出股票数量： 1
2022-02-24 15:00:00+00:00
日期： 2022-02-24 选出股票数量： 1
2022-02-25 15:00:00+00:00
日期： 2022-02-25 选出股票数量： 1
2022-02-28 15:00:00+00:00
日期： 2022-02-28 选出股票数量： 1
2022-03-01 15:00:00+00:00
日期： 2022-03-01 选出股票数量： 1
2022-03-02 15:00:00+00:00
日期： 2022-03-02 选出股票数量： 1
2022-03-03 15:00:00+00:00
日期： 2022-03-03 选出股票数量： 1
2022-03-04 15:00:00+00:00
日期： 2022-03-04 选出股票数量： 1
2022-03-07 15:00:00+00:00
日期： 2022-03-07 选出股票数量： 1
2022-03-08 15:00:00+00:00
日期： 2022-03-08 选出股票数量： 1
2022-03-09 15:00:00+00:00
日期： 2022-03-09 选出股票数量： 1
2022-03-10 15:00:00+00:00
日期： 2022-03-10 选出股票数量： 1
2022-03-11 15:00:00+00:00
日期： 2022-03-11 选出股票数量： 1

收益率-12.21%
年化收益率-52.57%
基准收益率-12.83%
阿尔法0.15
贝塔1.08
夏普比率-2.18
胜率0.0
盈亏比0.0
收益波动率33.02%
信息比率0.02
最大回撤20.23%

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