克隆策略
In [4]:
STRATEGY_NAME = "T0日内回转策略"
def initialize(context):
    """策略初始化函数，只触发一次。可以在该函数中初始化一些变量，如读取配置和全局使用数据"""
    context.ins = context.get_conf_param("instruments")[0]  
    context.subscribe(context.ins) # 注册合约 
    context.closetime = "14:55"
    context.cnt = 0
    context.PRINT = 0
    context.set_commission(PerOrder(buy_cost=0.0001, sell_cost=0.0011, min_cost=5))

def before_trading(context, data):
    """盘前处理，策略盘前交易函数，每日盘前触发一次。可以在该函数中一些启动前的准备，如订阅行情等"""
    
    bar1d_df = data.history(context.ins, ["high","low",'close'], 1, "1d")
    context.flag = 1 # 用于获取今开
    context.pre_high = bar1d_df.iloc[0]['high'] # 昨高
    context.pre_low = bar1d_df.iloc[0]['low']  # 昨低
    context.pre_close = bar1d_df.iloc[0]['close']  # 昨低

def handle_data(context, data):
    
    # 获取当天开盘价
    if context.flag == 1:
        open_price = data.history(context.symbol(context.ins), ["open"], 1, "1m")
        context.flag = context.flag + 1
        context.today_open = open_price.iloc[-1]['open'] 
        
    cur_date =  data.current_dt
    cur_hm = cur_date.strftime('%H:%M')
   
    # 获取持仓
    position = context.get_position(context.ins)
    # 获取当前价格
    price = data.current(context.ins, "close")
    # 为了获取账户资金
    trading_account = context.get_trading_account()

    # 先建好底仓（全仓购买） 
    context.cnt += 1
    if context.cnt  == 1:
        rv = context.order_value(context.ins, trading_account.available, price, order_type=OrderType.MARKET)
        msg = "{} 建仓买入{}  下单函数返回{}".format(cur_date,context.ins,context.get_error_msg(rv))
        context.write_log(msg, stdout=context.PRINT) 
        
    # 尾盘补仓
    if cur_hm >= context.closetime:
        if (position.current_qty == 0):
            rv = context.order_value(context.ins, trading_account.available, price, order_type=OrderType.MARKET)
            msg = "{} 尾盘补仓{}  下单函数返回{}".format(cur_date,context.ins,context.get_error_msg(rv))
            context.write_log(msg, stdout=context.PRINT)
        # 有仓位就直接返回
        return 

    # 盘中平多
    PCT = 0.015
    if position.current_qty > 0 and context.today_open<context.pre_close*(1-PCT): 
        rv = context.order_target(context.ins, 0, order_type=OrderType.MARKET)
        msg = "{} 盘中平多{}  下单函数返回{}".format(cur_date,context.ins,context.get_error_msg(rv))
        context.write_log(msg, stdout=context.PRINT)
        
        
def handle_order(context, order):
    """委托回报通知函数，每个订单状态有变化时会触发"""
    #输出关键日志
    pass
    
def handle_trade(context, trade):
    """成交回报推送"""
    pass
    

relative_ret = []

# 创业板股票测试
df = DataSource('bar1d_CN_STOCK_A').read(start_date='2020-12-31',end_date='2020-12-31')
df = df[df.instrument.str.startswith('3')]
df = df.sort_values('volume', ascending=False).head(200)
stock_list = [i for i in df.instrument.unique().tolist()]

#对每只标的循环进行回测
for i in stock_list[-10:]:
    instruments = [i]
    strategy_setting = [{
            "instruments": instruments,
        }]
    start_date = "2021-01-01"
    end_date = "2021-10-25"
    try:
        md = M.hfbacktest.v1(start_date=start_date, #回测开始时间
                         end_date=end_date, #回测结束时间
                         instruments=instruments, #股票列表
                         capital_base=100000, #初始资金
                         product_type=Product.EQUITY, #交易标的为股票
                         frequency=Frequency.MINUTE,  #回测频率
                         initialize=initialize,
                         before_trading_start=before_trading,
                         handle_data=handle_data,
                         handle_order=handle_order,
                         handle_trade=handle_trade,
                         plot_charts=True, #画出回测结果分析图
                         strategy_setting=strategy_setting, #配置参数
                         benchmark=instruments[0],  # 设置基准为该股票走势，便于对比
                         price_type='post',
                         stock_t1=0 ,#0表示回测支持当天买和卖。1表示不支持t0
                         volume_limit=0,
                         m_deps=np.random.rand() # 模块依赖，值相同的话会命中缓存
                         )
    except Exception as e:
        print(instruments, i, e)

    #收益率比较
    rets = md.raw_perf.read()['algorithm_period_return'] - md.raw_perf.read()['benchmark_period_return']  
    ret_value = rets.values[-1]
    relative_ret.append({i:ret_value})
display(relative_ret)

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  • 收益率12.53%
  • 年化收益率15.86%
  • 基准收益率11.65%
  • 阿尔法-0.02
  • 贝塔0.89
  • 夏普比率0.5
  • 胜率0.19
  • 盈亏比0.91
  • 收益波动率59.44%
  • 信息比率-0.02
  • 最大回撤35.23%
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  • 收益率25.75%
  • 年化收益率33.08%
  • 基准收益率16.67%
  • 阿尔法0.15
  • 贝塔0.94
  • 夏普比率0.74
  • 胜率0.13
  • 盈亏比0.6
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  • 信息比率0.09
  • 最大回撤28.58%
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  • 收益率-23.27%
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  • 贝塔0.83
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  • 收益率4.26%
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  • 收益率73.57%
  • 年化收益率98.94%
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  • 阿尔法-0.36
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  • 信息比率-0.14
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  • 收益率-7.04%
  • 年化收益率-8.7%
  • 基准收益率13.51%
  • 阿尔法-0.23
  • 贝塔0.84
  • 夏普比率0.04
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  • 盈亏比0.0
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  • 收益率2.82%
  • 年化收益率3.53%
  • 基准收益率8.88%
  • 阿尔法-0.06
  • 贝塔0.92
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[{'300222.SZA': 0.008734038291931201},
 {'300031.SZA': 0.09076165573120104},
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