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克隆策略

固定止盈止损功能¶

版本v1.0

在开发策略时，经常使用个股的固定点位/百分比止盈止损功能。

本策略以赚3元止盈,亏10%止损为例，介绍功能实现步骤：

1、新建AI可视化模板策略

2、在回测/模拟模块m19的属性栏中进入“主函数”代码框，在函数体中最前面插入固定止盈止损的代码段，详见策略代码。

本例中，止盈条件为固定点位止盈：赚3元就卖出，并使用 stopwin_stock 用来记录止盈的股票列表；
本例中，止损条件为固定百分比止损：亏10%就卖出，并使用 stoploss_stock 用来记录止损的股票列表。

3、在回测/模拟模块m19的属性栏中进入“主函数”代码框，在函数体中找到“# 2. 生成卖出订单” 位置，修改此处的轮仓卖出逻辑：

在前面初始化变量stock_sell用来记录卖出的股票，
在卖出下单代码context.order_target(context.symbol(instrument), 0)前面加入判断语句，如果该股票已经止盈止损卖出过就不再换仓卖出；
在卖出下单代码context.order_target(context.symbol(instrument), 0)后面加入 stock_sell.append(instrument) 用来记录轮仓卖出的股票：

4、在回测/模拟模块m19的属性栏中进入“主函数”代码框，在函数体中找到“# 3. 生成买入订单”位置，将原有的buy_instruments一行代码修改为如下：

# 获取所有排序结果股票列表
buy_list = list(ranker_prediction.instrument)

# 保证买入的股票不在轮仓、止盈、止损代码中已经卖出的股票，以防止二次卖出出现空头
buy_instruments = [i for i in buy_list if i not in stock_sell+stopwin_stock+stoploss_stock][:len(buy_cash_weights)]

In [1]:

# 本代码由可视化策略环境自动生成 2021年12月6日 22:13
# 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 m19_initialize_bigquant_run(context):
    # 加载预测数据
    context.ranker_prediction = context.options['data'].read_df()

    # 系统已经设置了默认的交易手续费和滑点，要修改手续费可使用如下函数
    context.set_commission(PerOrder(buy_cost=0.0003, sell_cost=0.0013, min_cost=5))
    # 预测数据，通过options传入进来，使用 read_df 函数，加载到内存 (DataFrame)
    # 设置买入的股票数量，这里买入预测股票列表排名靠前的5只
    stock_count = 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):
    
    #---------------------------START:止赢止损模块(含建仓期)--------------------
    # 新建当日止赢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
    stopwin_stock=[]
    stoploss_stock = []   
    today = data.current_dt.strftime('%Y-%m-%d')
    positions_stop={e.symbol:p.cost_basis 
    for e,p in context.portfolio.positions.items()}
    if len(positions_stop)>0:
        for instrument in positions_stop.keys():
            # 获取股票买入成本价stock_cost和现价stock_market_price
            stock_cost=positions_stop[instrument]  
            stock_market_price=data.current(context.symbol(instrument),'price')  
            # 赚3元且为可交易状态就止盈
            if stock_market_price-stock_cost > 3 and data.can_trade(context.symbol(instrument)) and not context.has_unfinished_sell_order(instrument):
                context.order_target_percent(context.symbol(instrument),0)      
                stopwin_stock.append(instrument)
            # 亏10%并且为可交易状态就止损
            if stock_market_price/stock_cost-1 <= -0.1 and data.can_trade(context.symbol(instrument)) and not context.has_unfinished_sell_order(instrument):   
                context.order_target_percent(context.symbol(instrument),0)     
                stoploss_stock.append(instrument)
        if len(stopwin_stock)>0:
            print(today,'止盈股票列表',stopwin_stock)
        if len(stoploss_stock)>0:
            print(today,'止损股票列表',stoploss_stock)
    #--------------------------END: 止赢止损模块-----------------------------
    
    # 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()}

    # 使用stock_sell记录卖出的股票
    stock_sell = []
    # 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()}
        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]))])))
        for instrument in instruments:
            if instrument in stopwin_stock + stoploss_stock:
                continue
            context.order_target(context.symbol(instrument), 0)
            cash_for_sell -= positions[instrument]
            stock_sell.append(instrument)
            if cash_for_sell <= 0:
                break
                
    # 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_list = list(ranker_prediction.instrument)
    # 保证买入的股票不在止盈止损和轮仓卖出的股票列表中
    buy_instruments = [i for i in buy_list if i not in stock_sell+stopwin_stock+stoploss_stock][: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)

# 回测引擎：准备数据，只执行一次
def m19_prepare_bigquant_run(context):
    pass


m1 = M.instruments.v2(
    start_date='2010-01-02',
    end_date='2015-01-01',
    market='CN_STOCK_A',
    instrument_list='',
    max_count=0
)

m2 = M.advanced_auto_labeler.v2(
    instruments=m1.data,
    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)

# 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)
""",
    start_date='',
    end_date='',
    benchmark='000300.SHA',
    drop_na_label=True,
    cast_label_int=True
)

m3 = M.input_features.v1(
    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
"""
)

m15 = M.general_feature_extractor.v7(
    instruments=m1.data,
    features=m3.data,
    start_date='',
    end_date='',
    before_start_days=0
)

m16 = M.derived_feature_extractor.v3(
    input_data=m15.data,
    features=m3.data,
    date_col='date',
    instrument_col='instrument',
    drop_na=False,
    remove_extra_columns=False
)

m7 = M.join.v3(
    data1=m2.data,
    data2=m16.data,
    on='date,instrument',
    how='inner',
    sort=False
)

m5 = M.dropnan.v2(
    input_data=m7.data
)

m4 = M.stock_ranker_train.v6(
    training_ds=m5.data,
    features=m3.data,
    learning_algorithm='排序',
    number_of_leaves=30,
    minimum_docs_per_leaf=1000,
    number_of_trees=20,
    learning_rate=0.1,
    max_bins=1023,
    feature_fraction=1,
    data_row_fraction=1,
    plot_charts=True,
    ndcg_discount_base=1,
    m_lazy_run=False
)

m9 = M.instruments.v2(
    start_date=T.live_run_param('trading_date', '2015-01-01'),
    end_date=T.live_run_param('trading_date', '2017-01-01'),
    market='CN_STOCK_A',
    instrument_list='',
    max_count=0
)

m17 = M.general_feature_extractor.v7(
    instruments=m9.data,
    features=m3.data,
    start_date='',
    end_date='',
    before_start_days=60
)

m18 = M.derived_feature_extractor.v3(
    input_data=m17.data,
    features=m3.data,
    date_col='date',
    instrument_col='instrument',
    drop_na=False,
    remove_extra_columns=False
)

m10 = M.dropnan.v2(
    input_data=m18.data
)

m8 = M.stock_ranker_predict.v5(
    model=m4.model,
    data=m10.data,
    m_lazy_run=False
)

m19 = M.trade.v4(
    instruments=m9.data,
    options_data=m8.predictions,
    start_date='',
    end_date='',
    initialize=m19_initialize_bigquant_run,
    handle_data=m19_handle_data_bigquant_run,
    prepare=m19_prepare_bigquant_run,
    volume_limit=0.025,
    order_price_field_buy='open',
    order_price_field_sell='close',
    capital_base=1000000,
    auto_cancel_non_tradable_orders=True,
    data_frequency='daily',
    price_type='后复权',
    product_type='股票',
    plot_charts=True,
    backtest_only=False,
    benchmark='000300.HIX'
)

[2021-03-25 16:10:07.023702] INFO: moduleinvoker: instruments.v2 开始运行..

[2021-03-25 16:10:07.041888] INFO: moduleinvoker: 命中缓存

[2021-03-25 16:10:07.044472] INFO: moduleinvoker: instruments.v2 运行完成[0.020764s].

[2021-03-25 16:10:07.063704] INFO: moduleinvoker: advanced_auto_labeler.v2 开始运行..

[2021-03-25 16:10:07.070973] INFO: moduleinvoker: 命中缓存

[2021-03-25 16:10:07.087970] INFO: moduleinvoker: advanced_auto_labeler.v2 运行完成[0.024288s].

[2021-03-25 16:10:07.117394] INFO: moduleinvoker: input_features.v1 开始运行..

[2021-03-25 16:10:07.123584] INFO: moduleinvoker: 命中缓存

[2021-03-25 16:10:07.125060] INFO: moduleinvoker: input_features.v1 运行完成[0.007683s].

[2021-03-25 16:10:07.219329] INFO: moduleinvoker: general_feature_extractor.v7 开始运行..

[2021-03-25 16:10:07.225485] INFO: moduleinvoker: 命中缓存

[2021-03-25 16:10:07.227168] INFO: moduleinvoker: general_feature_extractor.v7 运行完成[0.007858s].

[2021-03-25 16:10:07.261228] INFO: moduleinvoker: derived_feature_extractor.v3 开始运行..

[2021-03-25 16:10:07.267803] INFO: moduleinvoker: 命中缓存

[2021-03-25 16:10:07.270919] INFO: moduleinvoker: derived_feature_extractor.v3 运行完成[0.009699s].

[2021-03-25 16:10:07.308524] INFO: moduleinvoker: join.v3 开始运行..

[2021-03-25 16:10:07.314940] INFO: moduleinvoker: 命中缓存

[2021-03-25 16:10:07.316841] INFO: moduleinvoker: join.v3 运行完成[0.008334s].

[2021-03-25 16:10:07.352466] INFO: moduleinvoker: dropnan.v2 开始运行..

[2021-03-25 16:10:07.359482] INFO: moduleinvoker: 命中缓存

[2021-03-25 16:10:07.361806] INFO: moduleinvoker: dropnan.v2 运行完成[0.009372s].

[2021-03-25 16:10:07.418577] INFO: moduleinvoker: stock_ranker_train.v6 开始运行..

[2021-03-25 16:10:07.425864] INFO: moduleinvoker: 命中缓存

[2021-03-25 16:10:07.617492] INFO: moduleinvoker: stock_ranker_train.v6 运行完成[0.19891s].

[2021-03-25 16:10:07.620707] INFO: moduleinvoker: instruments.v2 开始运行..

[2021-03-25 16:10:07.685691] INFO: moduleinvoker: 命中缓存

[2021-03-25 16:10:07.687503] INFO: moduleinvoker: instruments.v2 运行完成[0.066812s].

[2021-03-25 16:10:07.694758] INFO: moduleinvoker: general_feature_extractor.v7 开始运行..

[2021-03-25 16:10:07.701683] INFO: moduleinvoker: 命中缓存

[2021-03-25 16:10:07.703362] INFO: moduleinvoker: general_feature_extractor.v7 运行完成[0.008618s].

[2021-03-25 16:10:07.706239] INFO: moduleinvoker: derived_feature_extractor.v3 开始运行..

[2021-03-25 16:10:07.711172] INFO: moduleinvoker: 命中缓存

[2021-03-25 16:10:07.712556] INFO: moduleinvoker: derived_feature_extractor.v3 运行完成[0.006315s].

[2021-03-25 16:10:07.715349] INFO: moduleinvoker: dropnan.v2 开始运行..

[2021-03-25 16:10:07.720789] INFO: moduleinvoker: 命中缓存

[2021-03-25 16:10:07.722163] INFO: moduleinvoker: dropnan.v2 运行完成[0.006815s].

[2021-03-25 16:10:07.767320] INFO: moduleinvoker: stock_ranker_predict.v5 开始运行..

[2021-03-25 16:10:07.775607] INFO: moduleinvoker: 命中缓存

[2021-03-25 16:10:07.779015] INFO: moduleinvoker: stock_ranker_predict.v5 运行完成[0.011732s].

[2021-03-25 16:10:10.063751] INFO: moduleinvoker: backtest.v8 开始运行..

[2021-03-25 16:10:10.073269] INFO: moduleinvoker: 命中缓存

[2021-03-25 16:10:11.886125] INFO: moduleinvoker: backtest.v8 运行完成[1.822416s].

[2021-03-25 16:10:11.887768] INFO: moduleinvoker: trade.v4 运行完成[4.100482s].

设置评估测试数据集，查看训练曲线
[视频教程]StockRanker训练曲线

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收益率366.84%
年化收益率121.59%
基准收益率-6.33%
阿尔法0.87
贝塔0.94
夏普比率2.05
胜率0.63
盈亏比0.88
收益波动率41.64%
信息比率0.19
最大回撤44.81%

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