克隆策略

In [2]:

# 本代码由可视化策略环境自动生成 2021年3月11日15:27
# 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 = 2
    # 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
    context.set_long_only(False)
    context.max_leverage = 2
    context.set_max_leverage(context.max_leverage)

# 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):
    # 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）
    positions_value = context.portfolio.positions_value
    cash_avg =  (context.capital_base if is_staging else context.portfolio.portfolio_value + positions_value) * (context.max_leverage-1) / context.options['hold_days']
    positions = {e.symbol: p.amount * p.last_sale_price for e, p in context.portfolio.positions.items()}    
    cash_for_cover = min(cash_avg - (context.portfolio.portfolio_value + positions_value)*(context.max_leverage-1) ,0)
    #print(data.current_dt.strftime('%Y-%m-%d'),cash_for_cover)context.account.leverage
    
    # 2. 生成平仓订单

    if not is_staging and cash_for_cover < 0:
        equities = {e.symbol: e for e, p in context.portfolio.positions.items()}
        instruments = list(reversed(list(ranker_prediction.instrument[ranker_prediction.instrument.apply(
                lambda x: x in equities)])))
        
        for instrument in instruments:
            context.order_target(context.symbol(instrument), 0)
            cash_for_cover -= positions[instrument]
            #print(data.current_dt.strftime('%Y-%m-%d'),'持仓:',instruments,'买入后',instrument,-1*positions[instrument],cash_for_cover )
            if cash_for_cover>0:
                break
            
   
    # 2. 生成卖空订单：按机器学习算法预测的排序，卖空后面的stock_count只股票
    sell_cash_weights = context.stock_weights
    sell_instruments = list(ranker_prediction.instrument[:len(sell_cash_weights)])
    for i, instrument in enumerate(sell_instruments):
        cash = cash_avg * sell_cash_weights[i]
        context.order_value(context.symbol(instrument), -1 * cash)
        #position_value -= 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='2010-01-01',
    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/develop/datasource/deprecated/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/develop/bigexpr/usage.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=90
)

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,
    ndcg_discount_base=1,
    m_lazy_run=False
)

m9 = M.instruments.v2(
    start_date=T.live_run_param('trading_date', '2020-01-01'),
    end_date=T.live_run_param('trading_date', '2020-10-30'),
    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=90
)

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=100001,
    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.SHA'
)

[2021-03-11 15:23:57.011335] INFO: moduleinvoker: instruments.v2 开始运行..

[2021-03-11 15:23:57.021040] INFO: moduleinvoker: 命中缓存

[2021-03-11 15:23:57.022828] INFO: moduleinvoker: instruments.v2 运行完成[0.01149s].

[2021-03-11 15:23:57.026027] INFO: moduleinvoker: advanced_auto_labeler.v2 开始运行..

[2021-03-11 15:23:57.035812] INFO: moduleinvoker: 命中缓存

[2021-03-11 15:23:57.037531] INFO: moduleinvoker: advanced_auto_labeler.v2 运行完成[0.011493s].

[2021-03-11 15:23:57.039967] INFO: moduleinvoker: input_features.v1 开始运行..

[2021-03-11 15:23:57.058035] INFO: moduleinvoker: 命中缓存

[2021-03-11 15:23:57.059503] INFO: moduleinvoker: input_features.v1 运行完成[0.019543s].

[2021-03-11 15:23:57.070332] INFO: moduleinvoker: general_feature_extractor.v7 开始运行..

[2021-03-11 15:23:57.078261] INFO: moduleinvoker: 命中缓存

[2021-03-11 15:23:57.079414] INFO: moduleinvoker: general_feature_extractor.v7 运行完成[0.009091s].

[2021-03-11 15:23:57.081932] INFO: moduleinvoker: derived_feature_extractor.v3 开始运行..

[2021-03-11 15:23:57.094778] INFO: moduleinvoker: 命中缓存

[2021-03-11 15:23:57.097263] INFO: moduleinvoker: derived_feature_extractor.v3 运行完成[0.015322s].

[2021-03-11 15:23:57.101008] INFO: moduleinvoker: join.v3 开始运行..

[2021-03-11 15:23:57.108552] INFO: moduleinvoker: 命中缓存

[2021-03-11 15:23:57.110030] INFO: moduleinvoker: join.v3 运行完成[0.009025s].

[2021-03-11 15:23:57.112858] INFO: moduleinvoker: dropnan.v2 开始运行..

[2021-03-11 15:23:57.122560] INFO: moduleinvoker: 命中缓存

[2021-03-11 15:23:57.124220] INFO: moduleinvoker: dropnan.v2 运行完成[0.011361s].

[2021-03-11 15:23:57.127280] INFO: moduleinvoker: stock_ranker_train.v6 开始运行..

[2021-03-11 15:23:57.136797] INFO: moduleinvoker: 命中缓存

[2021-03-11 15:23:57.213059] INFO: moduleinvoker: stock_ranker_train.v6 运行完成[0.08577s].

[2021-03-11 15:23:57.216060] INFO: moduleinvoker: instruments.v2 开始运行..

[2021-03-11 15:23:57.227559] INFO: moduleinvoker: 命中缓存

[2021-03-11 15:23:57.229262] INFO: moduleinvoker: instruments.v2 运行完成[0.013204s].

[2021-03-11 15:23:57.237132] INFO: moduleinvoker: general_feature_extractor.v7 开始运行..

[2021-03-11 15:23:57.243433] INFO: moduleinvoker: 命中缓存

[2021-03-11 15:23:57.245133] INFO: moduleinvoker: general_feature_extractor.v7 运行完成[0.00801s].

[2021-03-11 15:23:57.248101] INFO: moduleinvoker: derived_feature_extractor.v3 开始运行..

[2021-03-11 15:23:57.254681] INFO: moduleinvoker: 命中缓存

[2021-03-11 15:23:57.255913] INFO: moduleinvoker: derived_feature_extractor.v3 运行完成[0.007837s].

[2021-03-11 15:23:57.258690] INFO: moduleinvoker: dropnan.v2 开始运行..

[2021-03-11 15:23:57.264319] INFO: moduleinvoker: 命中缓存

[2021-03-11 15:23:57.265418] INFO: moduleinvoker: dropnan.v2 运行完成[0.006727s].

[2021-03-11 15:23:57.268107] INFO: moduleinvoker: stock_ranker_predict.v5 开始运行..

[2021-03-11 15:23:57.286645] INFO: moduleinvoker: 命中缓存

[2021-03-11 15:23:57.288908] INFO: moduleinvoker: stock_ranker_predict.v5 运行完成[0.020786s].

[2021-03-11 15:23:57.341969] INFO: moduleinvoker: backtest.v8 开始运行..

[2021-03-11 15:23:57.372361] INFO: moduleinvoker: 命中缓存

[2021-03-11 15:23:58.263872] INFO: moduleinvoker: backtest.v8 运行完成[0.921898s].

[2021-03-11 15:23:58.265613] INFO: moduleinvoker: trade.v4 运行完成[0.972379s].

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-8.55%
年化收益率-10.7%
基准收益率14.62%
阿尔法-0.13
贝塔-0.08
夏普比率-1.8
胜率0.64
盈亏比0.54
收益波动率7.76%
信息比率-0.07
最大回撤16.85%

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