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克隆策略
In [19]:
zz = m11.data_1.read()
zz[(zz['date']=='2022-07-01')&(zz['instrument'] == '300472.SZA')]
Out[19]:
factor date instrument
228237 -0.195004 2022-07-01 300472.SZA

    {"description":"实验创建于2017/8/26","graph":{"edges":[{"to_node_id":"-1972:instruments","from_node_id":"-184:data"},{"to_node_id":"-32:instruments","from_node_id":"-184:data"},{"to_node_id":"-1972:features","from_node_id":"-271:data"},{"to_node_id":"-1566:features","from_node_id":"-1598:data"},{"to_node_id":"-6207:input_1","from_node_id":"-1972:data"},{"to_node_id":"-32:options_data","from_node_id":"-2165:sorted_data"},{"to_node_id":"-2165:input_ds","from_node_id":"-4620:data"},{"to_node_id":"-4620:input_data","from_node_id":"-6207:data_1"},{"to_node_id":"-1566:user_factor_data","from_node_id":"-6207:data_1"}],"nodes":[{"node_id":"-184","module_id":"BigQuantSpace.instruments.instruments-v2","parameters":[{"name":"start_date","value":"2020-01-01","type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"end_date","value":"2022-07-01","type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"market","value":"CN_STOCK_A","type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"instrument_list","value":"","type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"max_count","value":0,"type":"Literal","bound_global_parameter":null}],"input_ports":[{"name":"rolling_conf","node_id":"-184"}],"output_ports":[{"name":"data","node_id":"-184"}],"cacheable":true,"seq_num":1,"comment":"","comment_collapsed":true},{"node_id":"-271","module_id":"BigQuantSpace.input_features.input_features-v1","parameters":[{"name":"features","value":"\n# #号开始的表示注释，注释需单独一行\n# 多个特征，每行一个，可以包含基础特征和衍生特征，特征须为本平台特征\nclose_0","type":"Literal","bound_global_parameter":null}],"input_ports":[{"name":"features_ds","node_id":"-271"}],"output_ports":[{"name":"data","node_id":"-271"}],"cacheable":true,"seq_num":3,"comment":"表达式引擎因子计算5日收益率","comment_collapsed":true},{"node_id":"-1566","module_id":"BigQuantSpace.factorlens.factorlens-v1","parameters":[{"name":"title","value":"因子分析: 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#号开始的表示注释，注释需单独一行\n# 多个特征，每行一个，可以包含基础特征和衍生特征，特征须为本平台特征\nfactor\n","type":"Literal","bound_global_parameter":null}],"input_ports":[{"name":"features_ds","node_id":"-1598"}],"output_ports":[{"name":"data","node_id":"-1598"}],"cacheable":true,"seq_num":6,"comment":"","comment_collapsed":true},{"node_id":"-1972","module_id":"BigQuantSpace.general_feature_extractor.general_feature_extractor-v7","parameters":[{"name":"start_date","value":"","type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"end_date","value":"","type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"before_start_days","value":90,"type":"Literal","bound_global_parameter":null}],"input_ports":[{"name":"instruments","node_id":"-1972"},{"name":"features","node_id":"-1972"}],"output_ports":[{"name":"data","node_id":"-1972"}],"cacheable":true,"seq_num":7,"comment":"","comment_collapsed":true},{"node_id":"-2165","module_id":"BigQuantSpace.sort.sort-v4","parameters":[{"name":"sort_by","value":"factor","type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"group_by","value":"date","type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"keep_columns","value":"--","type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"ascending","value":"True","type":"Literal","bound_global_parameter":null}],"input_ports":[{"name":"input_ds","node_id":"-2165"},{"name":"sort_by_ds","node_id":"-2165"}],"output_ports":[{"name":"sorted_data","node_id":"-2165"}],"cacheable":true,"seq_num":8,"comment":"","comment_collapsed":true},{"node_id":"-4620","module_id":"BigQuantSpace.dropnan.dropnan-v2","parameters":[],"input_ports":[{"name":"input_data","node_id":"-4620"},{"name":"features","node_id":"-4620"}],"output_ports":[{"name":"data","node_id":"-4620"}],"cacheable":true,"seq_num":9,"comment":"","comment_collapsed":true},{"node_id":"-32","module_id":"BigQuantSpace.trade.trade-v4","parameters":[{"name":"start_date","value":"","type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"end_date","value":"","type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"initialize","value":"# 回测引擎：初始化函数，只执行一次\ndef bigquant_run(context):\n context.indicator_data = context.options['data'].read_df()\n context.set_commission(PerOrder(buy_cost=0.0001, sell_cost=0.001, min_cost=5))\n context.stock_num = 50\n context.rebalance_days = 22\n if 'index' not in context.extension:\n context.extension['index'] = 0\n \n \n","type":"Literal","bound_global_parameter":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 #------------------------------------------止损模块START--------------------------------------------\n date = data.current_dt.strftime('%Y-%m-%d')\n positions = {e.symbol: p.cost_basis for e, p in context.portfolio.positions.items()}\n current_stoploss_stock = [] \n if len(positions) > 0:\n for i in positions.keys():\n stock_cost = positions[i] \n stock_market_price = data.current(context.symbol(i), 'price') \n if (stock_market_price - stock_cost) / stock_cost <= -0.1: \n context.order_target_percent(context.symbol(i),0) \n current_stoploss_stock.append(i)\n print('日期：',date,'股票：',i,'出现止损状况')\n #-------------------------------------------止损模块END-------------------------------------------------- \n context.extension['index'] += 1\n if context.extension['index'] % context.rebalance_days != 0:\n return \n \n # 当前的日期\n date = data.current_dt.strftime('%Y-%m-%d')\n \n cur_data = context.indicator_data[context.indicator_data['date'] == date]\n # 根据日期获取调仓需要买入的股票的列表\n stock_to_buy = list(cur_data.instrument[:context.stock_num])\n # 通过positions对象，使用列表生成式的方法获取目前持仓的股票列表\n stock_hold_now = [equity.symbol for equity in context.portfolio.positions]\n # 继续持有的股票：调仓时，如果买入的股票已经存在于目前的持仓里，那么应继续持有\n no_need_to_sell = [i for i in stock_hold_now if i in stock_to_buy]\n # 需要卖出的股票\n stock_to_sell = [i for i in stock_hold_now if i not in no_need_to_sell]\n \n # 卖出\n for stock in stock_to_sell:\n if stock in current_stoploss_stock:\n continue\n if data.can_trade(context.symbol(stock)):\n context.order_target_percent(context.symbol(stock), 0)\n \n # 如果当天没有买入的股票，就返回\n if len(stock_to_buy) == 0:\n return\n \n weight = 1 / len(stock_to_buy) \n # 买入\n for stock in stock_to_buy:\n if data.can_trade(context.symbol(stock)):\n context.order_target_percent(context.symbol(stock), weight)\n ","type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"prepare","value":"# 回测引擎：准备数据，只执行一次\ndef bigquant_run(context):\n pass\n","type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"before_trading_start","value":"# 回测引擎：每个单位时间开始前调用一次，即每日开盘前调用一次。\ndef bigquant_run(context, data):\n pass\n","type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"volume_limit","value":0.025,"type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"order_price_field_buy","value":"open","type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"order_price_field_sell","value":"open","type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"capital_base","value":1000000,"type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"auto_cancel_non_tradable_orders","value":"True","type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"data_frequency","value":"daily","type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"price_type","value":"后复权","type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"product_type","value":"股票","type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"plot_charts","value":"True","type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"backtest_only","value":"False","type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"benchmark","value":"","type":"Literal","bound_global_parameter":null}],"input_ports":[{"name":"instruments","node_id":"-32"},{"name":"options_data","node_id":"-32"},{"name":"history_ds","node_id":"-32"},{"name":"benchmark_ds","node_id":"-32"},{"name":"trading_calendar","node_id":"-32"}],"output_ports":[{"name":"raw_perf","node_id":"-32"}],"cacheable":false,"seq_num":10,"comment":"回测","comment_collapsed":true},{"node_id":"-6207","module_id":"BigQuantSpace.cached.cached-v3","parameters":[{"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(input_1, input_2, input_3):\n # 示例代码如下。在这里编写您的代码\n df = input_1.read_df()\n df_grp = df.groupby('instrument')\n stocks_list = df['instrument'].unique()\n df_result = []\n for stock in stocks_list:\n df_tp = df_grp.get_group(stock).sort_values(by='date',ascending=True)\n df_tp['factor'] = df_tp['close_0'].rolling(44).mean()/df_tp['close_0'] - 1 \n df_result.append(df_tp)\n df_result = pd.concat(df_result)\n df_result = df_result[['factor','date','instrument']]\n \n data_1 = DataSource.write_df(df_result)\n return Outputs(data_1=data_1, data_2=None, data_3=None)","type":"Literal","bound_global_parameter":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","type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"input_ports","value":"","type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"params","value":"{}","type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"output_ports","value":"","type":"Literal","bound_global_parameter":null}],"input_ports":[{"name":"input_1","node_id":"-6207"},{"name":"input_2","node_id":"-6207"},{"name":"input_3","node_id":"-6207"}],"output_ports":[{"name":"data_1","node_id":"-6207"},{"name":"data_2","node_id":"-6207"},{"name":"data_3","node_id":"-6207"}],"cacheable":true,"seq_num":11,"comment":"","comment_collapsed":true}],"node_layout":"<node_postions><node_position Node='-184' Position='-1006,-93,200,200'/><node_position Node='-271' Position='-634,-94,200,200'/><node_position Node='-1566' Position='-1028,440,200,200'/><node_position Node='-1598' Position='-1214,296,200,200'/><node_position Node='-1972' Position='-843,20,200,200'/><node_position Node='-2165' Position='-665,439,200,200'/><node_position Node='-4620' Position='-741,295,200,200'/><node_position Node='-32' Position='-824,579,200,200'/><node_position Node='-6207' Position='-782,152.549560546875,200,200'/></node_postions>"},"nodes_readonly":false,"studio_version":"v2"}
    In [20]:
    # 本代码由可视化策略环境自动生成 2022年7月25日 16:58
# 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 m11_run_bigquant_run(input_1, input_2, input_3):
    # 示例代码如下。在这里编写您的代码
    df = input_1.read_df()
    df_grp = df.groupby('instrument')
    stocks_list = df['instrument'].unique()
    df_result = []
    for stock in stocks_list:
        df_tp = df_grp.get_group(stock).sort_values(by='date',ascending=True)
        df_tp['factor'] = df_tp['close_0'].rolling(44).mean()/df_tp['close_0'] - 1 
        df_result.append(df_tp)
    df_result = pd.concat(df_result)
    df_result = df_result[['factor','date','instrument']]
    
    data_1 = DataSource.write_df(df_result)
    return Outputs(data_1=data_1, data_2=None, 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 m11_post_run_bigquant_run(outputs):
    return outputs

# 回测引擎：初始化函数，只执行一次
def m10_initialize_bigquant_run(context):
    context.indicator_data = context.options['data'].read_df()
    context.set_commission(PerOrder(buy_cost=0.0001, sell_cost=0.001, min_cost=5))
    context.stock_num = 50
    context.rebalance_days = 22
    if 'index' not in context.extension:
        context.extension['index'] = 0
 
    

# 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):
    #------------------------------------------止损模块START--------------------------------------------
    date = data.current_dt.strftime('%Y-%m-%d')
    positions = {e.symbol: p.cost_basis  for e, p in context.portfolio.positions.items()}
    current_stoploss_stock = [] 
    if len(positions) > 0:
        for i in positions.keys():
            stock_cost = positions[i] 
            stock_market_price = data.current(context.symbol(i), 'price') 
            if (stock_market_price - stock_cost) / stock_cost <= -0.1:   
                context.order_target_percent(context.symbol(i),0)     
                current_stoploss_stock.append(i)
                print('日期：',date,'股票：',i,'出现止损状况')
    #-------------------------------------------止损模块END--------------------------------------------------    
    context.extension['index'] += 1
    if  context.extension['index'] % context.rebalance_days != 0:
        return 
    
    # 当前的日期
    date = data.current_dt.strftime('%Y-%m-%d')
    
    cur_data = context.indicator_data[context.indicator_data['date'] == date]
    # 根据日期获取调仓需要买入的股票的列表
    stock_to_buy = list(cur_data.instrument[:context.stock_num])
    # 通过positions对象，使用列表生成式的方法获取目前持仓的股票列表
    stock_hold_now = [equity.symbol for equity in context.portfolio.positions]
    # 继续持有的股票：调仓时，如果买入的股票已经存在于目前的持仓里，那么应继续持有
    no_need_to_sell = [i for i in stock_hold_now if i in stock_to_buy]
    # 需要卖出的股票
    stock_to_sell = [i for i in stock_hold_now if i not in no_need_to_sell]
  
    # 卖出
    for stock in stock_to_sell:
        if stock in current_stoploss_stock:
            continue
        if data.can_trade(context.symbol(stock)):
            context.order_target_percent(context.symbol(stock), 0)
            
    # 如果当天没有买入的股票，就返回
    if len(stock_to_buy) == 0:
        return
    
    weight =  1 / len(stock_to_buy)    
    # 买入
    for stock in stock_to_buy:
        if data.can_trade(context.symbol(stock)):
            context.order_target_percent(context.symbol(stock), weight)
 
# 回测引擎：准备数据，只执行一次
def m10_prepare_bigquant_run(context):
    pass

# 回测引擎：每个单位时间开始前调用一次，即每日开盘前调用一次。
def m10_before_trading_start_bigquant_run(context, data):
    pass


m1 = M.instruments.v2(
    start_date='2020-01-01',
    end_date='2022-07-01',
    market='CN_STOCK_A',
    instrument_list='',
    max_count=0
)

m3 = M.input_features.v1(
    features="""
# #号开始的表示注释，注释需单独一行
# 多个特征，每行一个，可以包含基础特征和衍生特征，特征须为本平台特征
close_0"""
)

m7 = M.general_feature_extractor.v7(
    instruments=m1.data,
    features=m3.data,
    start_date='',
    end_date='',
    before_start_days=90
)

m11 = M.cached.v3(
    input_1=m7.data,
    run=m11_run_bigquant_run,
    post_run=m11_post_run_bigquant_run,
    input_ports='',
    params='{}',
    output_ports=''
)

m9 = M.dropnan.v2(
    input_data=m11.data_1
)

m8 = M.sort.v4(
    input_ds=m9.data,
    sort_by='factor',
    group_by='date',
    keep_columns='--',
    ascending=True
)

m10 = M.trade.v4(
    instruments=m1.data,
    options_data=m8.sorted_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=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=''
)

m6 = M.input_features.v1(
    features="""
# #号开始的表示注释，注释需单独一行
# 多个特征，每行一个，可以包含基础特征和衍生特征，特征须为本平台特征
factor
"""
)

m4 = M.factorlens.v1(
    features=m6.data,
    user_factor_data=m11.data_1,
    title='因子分析: {factor_name}',
    start_date='2020-01-01',
    end_date='2022-07-01',
    rebalance_period=22,
    delay_rebalance_days=0,
    rebalance_price='close_0',
    stock_pool='全市场',
    quantile_count=5,
    commission_rate=0.0016,
    returns_calculation_method='累乘',
    benchmark='无',
    drop_new_stocks=True,
    drop_price_limit_stocks=True,
    drop_st_stocks=True,
    drop_suspended_stocks=True,
    normalization=True,
    neutralization=[],
    metrics=['因子表现概览', '因子分布', '因子行业分布', '因子市值分布', 'IC分析', '买入信号重合分析', '因子估值分析', '因子拥挤度分析', '因子值最大/最小股票', '表达式因子值', '多因子相关性分析'],
    factor_coverage=0.5,
    user_data_merge='left'
)

    日期： 2020-02-11 股票： 000700.SZA 出现止损状况
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日期： 2022-06-30 股票： 300969.SZA 出现止损状况
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日期： 2022-07-01 股票： 002708.SZA 出现止损状况
    • 收益率-40.07%
    • 年化收益率-19.23%
    • 基准收益率9.04%
    • 阿尔法-0.2
    • 贝塔0.47
    • 夏普比率-0.85
    • 胜率0.3
    • 盈亏比1.8
    • 收益波动率24.95%
    • 信息比率-0.06
    • 最大回撤46.32%
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    因子分析: factor

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    因子表现概览

      累计收益 近1年收益 近3月收益 近1月收益 近1周收益 昨日收益 最大回撤 盈亏比 胜率 夏普比率 收益波动率
    最小分位 -60.82% -40.71% -12.56% 4.31% -0.18% 1.10% 66.77% 0.75 0.51 -1.71 23.36%
    最大分位 -28.25% -19.95% -5.47% 8.15% 2.29% 0.77% 50.23% 0.88 0.51 -0.61 23.94%
    多空组合 -26.78% -14.25% -4.19% -1.81% -1.19% 0.16% 26.90% 0.78 0.50 -2.00 8.08%

    基本特征分析

    IC分析

    0.05

    0.14

    0.37

    100.00%

    买入信号重合分析

    因子估值分析

    因子拥挤度分析

    因子值最小的20只股票 (2022-06-30)

    股票名称 股票代码 因子值
    海汽集团 603069.SHA -0.5386
    宝馨科技 002514.SZA -0.4531
    丰元股份 002805.SZA -0.4341
    西域旅游 300859.SZA -0.4197
    广东鸿图 002101.SZA -0.4070
    鹿山新材 603051.SHA -0.3728
    固德威 688390.SHA -0.3653
    合力科技 603917.SHA -0.3619
    中科三环 000970.SZA -0.3428
    泰嘉股份 002843.SZA -0.3409
    绿的谐波 688017.SHA -0.3396
    江淮汽车 600418.SHA -0.3388
    金刚玻璃 300093.SZA -0.3351
    超讯通信 603322.SHA -0.3337
    迈赫股份 301199.SZA -0.3320
    科信技术 300565.SZA -0.3221
    万集科技 300552.SZA -0.3196
    苏州固锝 002079.SZA -0.3146
    索通发展 603612.SHA -0.3142
    长安汽车 000625.SZA -0.3134

    因子值最大的20只股票 (2022-06-30)

    股票名称 股票代码 因子值
    皇庭国际 000056.SZA 0.1329
    宏力达 688330.SHA 0.1342
    建艺集团 002789.SZA 0.1370
    步步高 002251.SZA 0.1398
    福瑞股份 300049.SZA 0.1533
    太安堂 002433.SZA 0.1714
    金科股份 000656.SZA 0.1821
    湖南发展 000722.SZA 0.2075
    君实生物-U 688180.SHA 0.2077
    中交地产 000736.SZA 0.2157
    天宇股份 300702.SZA 0.2160
    新宁物流 300013.SZA 0.2307
    尚纬股份 603333.SHA 0.2530
    山东赫达 002810.SZA 0.2878
    德创环保 603177.SHA 0.3593
    退市海医 600896.SHA 1.9079
    退市海创 600555.SHA 3.1254
    聚龙退 300202.SZA 3.3124
    当代退 000673.SZA 4.7767
    邦讯退 300312.SZA 4.9780