克隆策略

In [1]:

# 本代码由可视化策略环境自动生成 2021年6月24日16:33
# 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 m7_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[['date','instrument','low','high','close','amplitude']]
    data_1 = DataSource.write_df(df)
    return Outputs(data_1=data_1)

# 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 m7_post_run_bigquant_run(outputs):
    return outputs

# 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  = DataSource('01eebc8389fa491690f2e1826393127dT').read()
    df = input_2.read_df()
    
    my_dict = input_1.read_pickle()

    start_date = my_dict['start_date']
    end_date = my_dict['end_date']
    
    part_df = df[(df['date']>=start_date) & (df['date']<= end_date)]
   
    tmp = part_df.groupby('date').apply(lambda x:x.head(2)) # 先看前三
    

    ins = list(set(tmp['instrument'].tolist()))
    
  
    my_dict['instruments'] = ins
    
    data_1 = DataSource.write_pickle(my_dict)
    
    tmp.index= tmp.index.droplevel(0)   
    data_2 = DataSource.write_df(tmp)
   
    return Outputs(data_1=data_1, data_2=data_2)

# 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

# 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 m12_run_bigquant_run(input_1, input_2, input_3):
    # 示例代码如下。在这里编写您的代码
    data_1 = input_1.read_df()
    data_2 = input_2.read_df()
    dict_ = {}
    dict_['pred_df'] = data_1
    dict_['indice_df'] = data_2
    
    data_1 = DataSource.write_pickle(dict_)
    
    return Outputs(data_1=data_1)
# 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 m12_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):
    # 加载预测数据
   
    context.indice_data = context.options['data'].read_pickle()['indice_df'].set_index('date')
    context.pred_data = context.options['data'].read_pickle()['pred_df'].set_index('date')
   
    context.current_date_indice = pd.DataFrame()
    context.current_dt = None 
    context.dif_big = None
    context.bar_index = 0
    
    context.current_buy = []
    context.dt_lst = []
    
    # 获取上证指数
    context.bm_df = DataSource('bar1d_index_CN_STOCK_A').read(['000001.HIX'],start_date=context.start_date).set_index('date')
    
    
    context.stock_count = 2
    context.stock_weights = T.norm([1 / math.log(i + 2) for i in range(0, context.stock_count)])
    # 设置每只股票占用的最大资金比例
    context.max_cash_per_instrument = 0.5
    context.options['hold_days'] = 1
    
    context.trigger_upperline_cnt = 0 # 累计触发买入的次数
    context.trigger_lowerline_cnt = 0 # 累计触发卖出的次数
# 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):
    
    dt = data.current_dt.strftime("%Y-%m-%d") # 获取当前分钟日期数据
    context.is_buy = True # 当前分钟是能买还是不能买的状态
    
    # 每天开盘第一分钟
    if dt != context.current_dt:  
        print('\n')
        context.bar_index += 1
        context.current_dt = dt
        context.dt_lst.append(context.current_dt)
        
        # 当天第一分钟，买入列表和卖出列表重置为空
        context.buy_in = []
        context.sell_out = []
    
        # 当天指标数据
        context.current_indice = context.indice_data.loc[context.current_dt] 
        
        # 当天排序预测数据（要买入的5只股票）
        try:
            tmp  = context.pred_data.loc[context.current_dt] # 预测数据中当天的预买入数据，多只的话是DataFrame,单只的话是Series
            if type(tmp) == pd.DataFrame:
                context.pred = context.pred_data.loc[context.current_dt].instrument[:context.stock_count].tolist()
            elif type(tmp) == pd.Series:
                context.pred = [context.pred_data.loc[context.current_dt].instrument]
                
        except KeyError as e:
            context.is_buy = False
        
        # 昨日持仓数据
        context.yes_position = {}
        hold_pos = context.portfolio.positions 
        for s in list(hold_pos.keys()):
            amount = hold_pos[s].amount
            if amount != 0:
                context.yes_position[s] = amount
            
 
        # 大盘风控。计算大盘最近5日的收益率指标
        if len(context.dt_lst) >=5:
            end = context.dt_lst[-1]
            start = context.dt_lst[-5]
            big_prices = context.bm_df.loc[start:end]['close'].tolist()
            context.dif_big =  big_prices[-1]/ big_prices[0] # 大盘指数最近5日涨幅
        else:
            st = (data.current_dt-datetime.timedelta(15)).strftime('%Y-%m-%d')
            context.bm_df = DataSource('bar1d_index_CN_STOCK_A').read(['000001.HIX'],start_date=st).set_index('date')
            big_prices= context.bm_df.loc[:dt].close.tolist()
            context.dif_big =  big_prices[-1]/ big_prices[0]
            
        print('大盘监控指标为：', dt, data.current_dt, context.dif_big )
        print(dt, data.current_dt, '昨日持仓为：',context.yes_position, '今日预买：',  context.pred, '触发看多次数:', context.trigger_upperline_cnt,
             '触发看跌次数：',  context.trigger_lowerline_cnt)
        
       
    # 先卖出  只能用昨日持仓
    stocks = context.yes_position.keys()
    for i in stocks:
        if i.symbol not in context.sell_out: # 并不是今天已经卖出的股票
            amount = context.yes_position[i] 
            current_signal = context.current_indice[context.current_indice['instrument']==i.symbol]
            try: # 当天可能停牌
                floor = current_signal['floor'].tolist()[0]
                ceiling = current_signal['ceiling'].tolist()[0]
                price = data.current(i, 'price')
            except :
                continue 
            if price <= floor:
       
                context.order(i, -1*abs(amount))
                context.sell_out.append(i.symbol) 
                
                context.trigger_lowerline_cnt += 1
                print(dt,data.current_dt,'下穿提前卖出：',i)
            
            elif data.current_dt.hour >= 14 and data.current_dt.minute ==55:
                #没有出现卖出信号的话 就收盘的时候卖出
                context.order(i, -1*abs(amount))
                context.sell_out.append(i.symbol) 
                print(dt,data.current_dt,'最后收盘卖出：', i, i.symbol, amount)
                
       
    # 买入     
    if  context.dif_big > 0.96 and context.is_buy:
        cash_avg = context.portfolio.portfolio_value / 2
        cash_for_buy = min(context.portfolio.cash, cash_avg)
        
        buy_cash_weights = context.stock_weights
        buy_instruments = context.pred
        context.current_buy = [] 
        for j in buy_instruments:
            current_signal = context.current_indice[context.current_indice['instrument']==j]

            floor = current_signal['floor'].tolist()[0]
            ceiling = current_signal['ceiling'].tolist()[0]
            sid = context.symbol(j)
            price = data.current(sid, 'price')
            
            if len( context.current_buy) < len(buy_cash_weights) and price >= ceiling and j not in context.buy_in:    
                context.current_buy.append(j)
                print(dt,data.current_dt,'上穿买入：',j)
            elif len(context.current_buy) == len(buy_cash_weights):
                break
    
    
        for i, instrument in enumerate(context.current_buy):
            cash = cash_for_buy * buy_cash_weights[i]
            context.order_value(context.symbol(instrument), cash)
            context.trigger_upperline_cnt += 1
   
            # 买入的记录起来
            context.buy_in.append(instrument)
    
    
   
    
    
    
    
     

# 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

# 回测引擎：初始化函数，只执行一次
def m1_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 = 0.5
    context.options['hold_days'] = 1
# 回测引擎：每日数据处理函数，每天执行一次
def m1_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')]
 
    #大盘风控模块，以上证指数5日涨幅为例，如果大盘下跌较多，全部卖出并结束当日操作
    today_date = data.current_dt.strftime('%Y-%m-%d')
    
    start = (data.current_dt - datetime.timedelta(20)).strftime('%Y-%m-%d')
    bm_df = DataSource('bar1d_index_CN_STOCK_A').read(['000001.HIX'], start, today_date, ['close']) 
    price = list(bm_df['close'])
    dif_big = price[-1]/price[-5]

    # 生成卖出订单
    hold_pos = context.portfolio.positions
    stocks = hold_pos.keys()
    for i in stocks:
#         curr = data.current(i, 'close')
#         if not np.isnan(curr) and curr / hold_pos[i].cost_basis < 0.91:
#             cut_cash = True
        context.order_target(i, 0)

    if dif_big > 0.96:
        cash_avg = context.portfolio.portfolio_value / 2
        cash_for_buy = min(context.portfolio.cash, cash_avg)
        positions = {e.symbol: p.amount * p.last_sale_price
                     for e, p in context.perf_tracker.position_tracker.positions.items()}

        # 生成买入订单
        buy_cash_weights = context.stock_weights
        buy_instruments = list(ranker_prediction.instrument[:20])
        buy = []
        for i in buy_instruments:
           
            df_close = data.history(context.symbols(i), 'close', 5, '1d')
            diff_close = df_close[context.symbol(i)][-1]/df_close[context.symbol(i)][-2]
            if len(buy) < len(buy_cash_weights) and diff_close > 0.9:
                buy.append(i)
            elif len(buy) == len(buy_cash_weights):
                break
 
        buy_instruments = buy
        for i, instrument in enumerate(buy_instruments):
            cash = cash_for_buy * buy_cash_weights[i]
            context.order_value(context.symbol(instrument), cash)
# 回测引擎：准备数据，只执行一次
def m1_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 m1_before_trading_start_bigquant_run(context, data):
    pass


m2 = 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
low = low_1/adjust_factor_1
high = high_1/adjust_factor_1
adjust_factor_1
close = close_1/adjust_factor_1
"""
)

m5 = 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
amplitude = high - low"""
)

m8 = M.input_features.v1(
    features="""# 通道倍数的参数可以改，比如改成 0.5
ceiling = close + 1.5 * amplitude
floor = close - 1.5 * amplitude"""
)

m13 = M.input_features.v1(
    features="""rank_avg_amount_5
rank_avg_turn_5
rank_volatility_5_0
rank_swing_volatility_5_0
rank_avg_mf_net_amount_5
rank_beta_industry_5_0
rank_return_5
rank_return_2
sum(max(high_0 - ((close_0 + high_0 + low_0) / 3), 0), 20) / sum(max(((close_0 + high_0 + low_0) / 3) - low_0, 0), 20) *100
"""
)

m15 = M.input_features.v1(
    features_ds=m13.data,
    features="""st_status_0
list_days_0
list_board_0"""
)

m14 = M.instruments.v2(
    start_date='2010-01-01',
    end_date='2015-01-01',
    market='CN_STOCK_A',
    instrument_list='',
    max_count=0
)

m16 = M.general_feature_extractor.v7(
    instruments=m14.data,
    features=m15.data,
    start_date='',
    end_date=''
)

m18 = M.derived_feature_extractor.v3(
    input_data=m16.data,
    features=m15.data,
    date_col='date',
    instrument_col='instrument',
    drop_na=False,
    remove_extra_columns=False,
    user_functions={}
)

m19 = M.filter.v3(
    input_data=m18.data,
    expr='st_status_0==0 and list_board_0!=3',
    output_left_data=False
)

m17 = M.advanced_auto_labeler.v2(
    instruments=m14.data,
    label_expr="""# 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, -1) / 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,
    user_functions={}
)

m20 = M.join.v3(
    data1=m17.data,
    data2=m19.data,
    on='date,instrument',
    how='inner',
    sort=False
)

m29 = M.dropnan.v2(
    input_data=m20.data
)

m30 = M.stock_ranker_train.v6(
    training_ds=m29.data,
    features=m13.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
)

m27 = M.instruments.v2(
    start_date='2019-01-21',
    end_date='2019-08-21',
    market='CN_STOCK_A',
    instrument_list='',
    max_count=0
)

m26 = M.general_feature_extractor.v7(
    instruments=m27.data,
    features=m15.data,
    start_date='',
    end_date='',
    before_start_days=40
)

m25 = M.derived_feature_extractor.v3(
    input_data=m26.data,
    features=m15.data,
    date_col='date',
    instrument_col='instrument',
    drop_na=False,
    remove_extra_columns=False,
    user_functions={}
)

m24 = M.filter.v3(
    input_data=m25.data,
    expr='st_status_0==0 and list_board_0!=3 and instrument!=\'000033.SZA\' and list_days_0 > 30',
    output_left_data=False
)

m31 = M.dropnan.v2(
    input_data=m24.data
)

m28 = M.stock_ranker_predict.v5(
    model=m30.model,
    data=m31.data,
    m_lazy_run=False
)

m3 = M.general_feature_extractor.v7(
    instruments=m27.data,
    features=m2.data,
    start_date='',
    end_date='',
    before_start_days=5
)

m4 = M.derived_feature_extractor.v3(
    input_data=m3.data,
    features=m2.data,
    date_col='date',
    instrument_col='instrument',
    drop_na=False,
    remove_extra_columns=False,
    user_functions={}
)

m6 = M.derived_feature_extractor.v3(
    input_data=m4.data,
    features=m5.data,
    date_col='date',
    instrument_col='instrument',
    drop_na=False,
    remove_extra_columns=False,
    user_functions={}
)

m7 = M.cached.v3(
    input_1=m6.data,
    run=m7_run_bigquant_run,
    post_run=m7_post_run_bigquant_run,
    input_ports='',
    params='{}',
    output_ports=''
)

m9 = M.derived_feature_extractor.v3(
    input_data=m7.data_1,
    features=m8.data,
    date_col='date',
    instrument_col='instrument',
    drop_na=False,
    remove_extra_columns=False,
    user_functions={}
)

m11 = M.cached.v3(
    input_1=m27.data,
    input_2=m28.predictions,
    run=m11_run_bigquant_run,
    post_run=m11_post_run_bigquant_run,
    input_ports='',
    params='{}',
    output_ports=''
)

m12 = M.cached.v3(
    input_1=m11.data_2,
    input_2=m9.data,
    run=m12_run_bigquant_run,
    post_run=m12_post_run_bigquant_run,
    input_ports='',
    params='{}',
    output_ports=''
)

m10 = M.trade.v4(
    instruments=m11.data_1,
    options_data=m12.data_1,
    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=0.4,
    order_price_field_buy='open',
    order_price_field_sell='open',
    capital_base=50000,
    auto_cancel_non_tradable_orders=True,
    data_frequency='minute',
    price_type='真实价格',
    product_type='股票',
    plot_charts=True,
    backtest_only=False,
    benchmark=''
)

m1 = M.trade.v4(
    instruments=m27.data,
    options_data=m28.predictions,
    start_date='',
    end_date='',
    initialize=m1_initialize_bigquant_run,
    handle_data=m1_handle_data_bigquant_run,
    prepare=m1_prepare_bigquant_run,
    before_trading_start=m1_before_trading_start_bigquant_run,
    volume_limit=0.025,
    order_price_field_buy='open',
    order_price_field_sell='close',
    capital_base=50000,
    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=''
)

[2021-06-24 11:04:32.223654] INFO: moduleinvoker: input_features.v1 开始运行..

[2021-06-24 11:04:32.370403] INFO: moduleinvoker: input_features.v1 运行完成[0.146758s].

[2021-06-24 11:04:32.376766] INFO: moduleinvoker: input_features.v1 开始运行..

[2021-06-24 11:04:32.478608] INFO: moduleinvoker: input_features.v1 运行完成[0.10185s].

[2021-06-24 11:04:32.482474] INFO: moduleinvoker: input_features.v1 开始运行..

[2021-06-24 11:04:32.515374] INFO: moduleinvoker: input_features.v1 运行完成[0.032889s].

[2021-06-24 11:04:32.519028] INFO: moduleinvoker: input_features.v1 开始运行..

[2021-06-24 11:04:32.525482] INFO: moduleinvoker: 命中缓存

[2021-06-24 11:04:32.527616] INFO: moduleinvoker: input_features.v1 运行完成[0.008584s].

[2021-06-24 11:04:32.530684] INFO: moduleinvoker: input_features.v1 开始运行..

[2021-06-24 11:04:32.538380] INFO: moduleinvoker: 命中缓存

[2021-06-24 11:04:32.540777] INFO: moduleinvoker: input_features.v1 运行完成[0.01009s].

[2021-06-24 11:04:32.554337] INFO: moduleinvoker: instruments.v2 开始运行..

[2021-06-24 11:04:32.568232] INFO: moduleinvoker: 命中缓存

[2021-06-24 11:04:32.571414] INFO: moduleinvoker: instruments.v2 运行完成[0.017081s].

[2021-06-24 11:04:32.588982] INFO: moduleinvoker: general_feature_extractor.v7 开始运行..

[2021-06-24 11:04:32.617850] WARNING: DataReader: factor [rank_beta_industry_5_0] will deprecated，you can replace with [rank_beta_industry1_5_0]

[2021-06-24 11:04:38.776781] INFO: 基础特征抽取: 年份 2009, 特征行数=95020

[2021-06-24 11:04:38.781967] WARNING: DataReader: factor [rank_beta_industry_5_0] will deprecated，you can replace with [rank_beta_industry1_5_0]

[2021-06-24 11:04:45.716832] INFO: 基础特征抽取: 年份 2010, 特征行数=431567

[2021-06-24 11:04:45.719354] WARNING: DataReader: factor [rank_beta_industry_5_0] will deprecated，you can replace with [rank_beta_industry1_5_0]

[2021-06-24 11:04:54.330101] INFO: 基础特征抽取: 年份 2011, 特征行数=511455

[2021-06-24 11:04:54.335769] WARNING: DataReader: factor [rank_beta_industry_5_0] will deprecated，you can replace with [rank_beta_industry1_5_0]

[2021-06-24 11:05:01.553504] INFO: 基础特征抽取: 年份 2012, 特征行数=565675

[2021-06-24 11:05:01.559470] WARNING: DataReader: factor [rank_beta_industry_5_0] will deprecated，you can replace with [rank_beta_industry1_5_0]

[2021-06-24 11:05:07.428547] INFO: 基础特征抽取: 年份 2013, 特征行数=564168

[2021-06-24 11:05:07.432904] WARNING: DataReader: factor [rank_beta_industry_5_0] will deprecated，you can replace with [rank_beta_industry1_5_0]

[2021-06-24 11:05:13.312215] INFO: 基础特征抽取: 年份 2014, 特征行数=569948

[2021-06-24 11:05:13.314961] WARNING: DataReader: factor [rank_beta_industry_5_0] will deprecated，you can replace with [rank_beta_industry1_5_0]

[2021-06-24 11:05:15.957143] INFO: 基础特征抽取: 年份 2015, 特征行数=0

[2021-06-24 11:05:17.053557] INFO: 基础特征抽取: 总行数: 2737833

[2021-06-24 11:05:17.059978] INFO: moduleinvoker: general_feature_extractor.v7 运行完成[44.471018s].

[2021-06-24 11:05:17.066553] INFO: moduleinvoker: derived_feature_extractor.v3 开始运行..

[2021-06-24 11:05:35.518836] INFO: derived_feature_extractor: 提取完成 sum(max(high_0 - ((close_0 + high_0 + low_0) / 3), 0), 20) / sum(max(((close_0 + high_0 + low_0) / 3) - low_0, 0), 20) *100, 5.829s

[2021-06-24 11:05:36.128383] INFO: derived_feature_extractor: /y_2009, 95020

[2021-06-24 11:05:38.298083] INFO: derived_feature_extractor: /y_2010, 431567

[2021-06-24 11:05:41.042152] INFO: derived_feature_extractor: /y_2011, 511455

[2021-06-24 11:05:44.177467] INFO: derived_feature_extractor: /y_2012, 565675

[2021-06-24 11:05:47.279423] INFO: derived_feature_extractor: /y_2013, 564168

[2021-06-24 11:05:50.399275] INFO: derived_feature_extractor: /y_2014, 569948

[2021-06-24 11:05:51.530244] INFO: moduleinvoker: derived_feature_extractor.v3 运行完成[34.463565s].

[2021-06-24 11:05:51.576952] INFO: moduleinvoker: filter.v3 开始运行..

[2021-06-24 11:05:51.595614] INFO: filter: 使用表达式 st_status_0==0 and list_board_0!=3 过滤

[2021-06-24 11:05:51.818486] INFO: filter: 过滤 /y_2009, 86729/0/95020

[2021-06-24 11:05:52.547324] INFO: filter: 过滤 /y_2010, 379364/0/431567

[2021-06-24 11:05:53.472887] INFO: filter: 过滤 /y_2011, 426964/0/511455

[2021-06-24 11:05:54.581178] INFO: filter: 过滤 /y_2012, 462708/0/565675

[2021-06-24 11:05:55.591957] INFO: filter: 过滤 /y_2013, 470292/0/564168

[2021-06-24 11:05:56.581642] INFO: filter: 过滤 /y_2014, 477821/0/569948

[2021-06-24 11:05:56.795821] INFO: moduleinvoker: filter.v3 运行完成[5.218927s].

[2021-06-24 11:05:56.803079] INFO: moduleinvoker: advanced_auto_labeler.v2 开始运行..

[2021-06-24 11:06:09.717489] INFO: 自动标注(股票): 加载历史数据: 2642813 行

[2021-06-24 11:06:09.719052] INFO: 自动标注(股票): 开始标注 ..

[2021-06-24 11:06:18.222279] INFO: moduleinvoker: advanced_auto_labeler.v2 运行完成[21.419204s].

[2021-06-24 11:06:18.231969] INFO: moduleinvoker: join.v3 开始运行..

[2021-06-24 11:06:33.210490] INFO: join: /y_2009, 行数=0/86729, 耗时=1.95838s

[2021-06-24 11:06:37.525239] INFO: join: /y_2010, 行数=379091/379364, 耗时=4.311441s

[2021-06-24 11:06:41.545495] INFO: join: /y_2011, 行数=426744/426964, 耗时=4.002207s

[2021-06-24 11:06:45.564076] INFO: join: /y_2012, 行数=462281/462708, 耗时=3.997174s

[2021-06-24 11:06:49.967376] INFO: join: /y_2013, 行数=469648/470292, 耗时=4.383502s

[2021-06-24 11:06:54.146213] INFO: join: /y_2014, 行数=474351/477821, 耗时=4.160697s

[2021-06-24 11:06:55.527090] INFO: join: 最终行数: 2212115

[2021-06-24 11:06:55.634889] INFO: moduleinvoker: join.v3 运行完成[37.402968s].

[2021-06-24 11:06:55.642604] INFO: moduleinvoker: dropnan.v2 开始运行..

[2021-06-24 11:06:55.701322] INFO: dropnan: /y_2009, 0/0

[2021-06-24 11:06:56.242524] INFO: dropnan: /y_2010, 145839/379091

[2021-06-24 11:06:56.886583] INFO: dropnan: /y_2011, 177939/426744

[2021-06-24 11:06:57.821863] INFO: dropnan: /y_2012, 458192/462281

[2021-06-24 11:06:58.801268] INFO: dropnan: /y_2013, 467837/469648

[2021-06-24 11:06:59.902223] INFO: dropnan: /y_2014, 472183/474351

[2021-06-24 11:07:00.397850] INFO: dropnan: 行数: 1721990/2212115

[2021-06-24 11:07:00.427744] INFO: moduleinvoker: dropnan.v2 运行完成[4.785183s].

[2021-06-24 11:07:00.439123] INFO: moduleinvoker: stock_ranker_train.v6 开始运行..

[2021-06-24 11:07:03.488950] INFO: StockRanker: 特征预处理 ..

[2021-06-24 11:07:05.966722] INFO: StockRanker: prepare data: training ..

[2021-06-24 11:07:08.344897] INFO: StockRanker: sort ..

[2021-06-24 11:07:39.067405] INFO: StockRanker训练: 3e437c6a 准备训练: 1721990 行数

[2021-06-24 11:07:39.070048] INFO: StockRanker训练: AI模型训练，将在1721990*9=1549.79万数据上对模型训练进行20轮迭代训练。预计将需要5～11分钟。请耐心等待。

[2021-06-24 11:07:39.387019] INFO: StockRanker训练: 正在训练 ..

[2021-06-24 11:07:39.444768] INFO: StockRanker训练: 任务状态: Pending

[2021-06-24 11:07:49.504836] INFO: StockRanker训练: 00:00:07.1545449, finished iteration 1

[2021-06-24 11:07:49.507188] INFO: StockRanker训练: 任务状态: Running

[2021-06-24 11:07:59.548966] INFO: StockRanker训练: 00:00:11.6498523, finished iteration 2

[2021-06-24 11:07:59.552096] INFO: StockRanker训练: 00:00:16.0596404, finished iteration 3

[2021-06-24 11:08:09.601867] INFO: StockRanker训练: 00:00:20.3428064, finished iteration 4

[2021-06-24 11:08:09.604309] INFO: StockRanker训练: 00:00:24.7126233, finished iteration 5

[2021-06-24 11:08:19.649092] INFO: StockRanker训练: 00:00:29.5374823, finished iteration 6

[2021-06-24 11:08:19.651678] INFO: StockRanker训练: 00:00:34.4461834, finished iteration 7

[2021-06-24 11:08:29.699237] INFO: StockRanker训练: 00:00:39.4798490, finished iteration 8

[2021-06-24 11:08:29.701140] INFO: StockRanker训练: 00:00:44.5062820, finished iteration 9

[2021-06-24 11:08:39.740757] INFO: StockRanker训练: 00:00:49.6311568, finished iteration 10

[2021-06-24 11:08:39.742907] INFO: StockRanker训练: 00:00:54.9192008, finished iteration 11

[2021-06-24 11:08:49.801741] INFO: StockRanker训练: 00:01:00.1852518, finished iteration 12

[2021-06-24 11:08:49.804013] INFO: StockRanker训练: 00:01:05.4814881, finished iteration 13

[2021-06-24 11:08:59.852604] INFO: StockRanker训练: 00:01:10.7888476, finished iteration 14

[2021-06-24 11:08:59.855723] INFO: StockRanker训练: 00:01:16.0771170, finished iteration 15

[2021-06-24 11:09:09.896869] INFO: StockRanker训练: 00:01:21.4572252, finished iteration 16

[2021-06-24 11:09:19.961745] INFO: StockRanker训练: 00:01:28.3828208, finished iteration 17

[2021-06-24 11:09:19.964213] INFO: StockRanker训练: 00:01:37.0033294, finished iteration 18

[2021-06-24 11:09:30.005457] INFO: StockRanker训练: 00:01:46.4719424, finished iteration 19

[2021-06-24 11:09:40.050827] INFO: StockRanker训练: 00:01:56.0633812, finished iteration 20

[2021-06-24 11:09:40.052938] INFO: StockRanker训练: 任务状态: Succeeded

[2021-06-24 11:09:41.579632] INFO: moduleinvoker: stock_ranker_train.v6 运行完成[161.14056s].

[2021-06-24 11:09:41.582224] INFO: moduleinvoker: instruments.v2 开始运行..

[2021-06-24 11:09:41.734311] INFO: moduleinvoker: instruments.v2 运行完成[0.152052s].

[2021-06-24 11:09:41.745356] INFO: moduleinvoker: general_feature_extractor.v7 开始运行..

[2021-06-24 11:09:41.785969] WARNING: DataReader: factor [rank_beta_industry_5_0] will deprecated，you can replace with [rank_beta_industry1_5_0]

[2021-06-24 11:09:45.759515] INFO: 基础特征抽取: 年份 2018, 特征行数=46073

[2021-06-24 11:09:45.763921] WARNING: DataReader: factor [rank_beta_industry_5_0] will deprecated，you can replace with [rank_beta_industry1_5_0]

[2021-06-24 11:09:51.247729] INFO: 基础特征抽取: 年份 2019, 特征行数=560128

[2021-06-24 11:09:51.429729] INFO: 基础特征抽取: 总行数: 606201

[2021-06-24 11:09:51.480835] INFO: moduleinvoker: general_feature_extractor.v7 运行完成[9.73551s].

[2021-06-24 11:09:51.483864] INFO: moduleinvoker: derived_feature_extractor.v3 开始运行..

[2021-06-24 11:09:55.794765] INFO: derived_feature_extractor: 提取完成 sum(max(high_0 - ((close_0 + high_0 + low_0) / 3), 0), 20) / sum(max(((close_0 + high_0 + low_0) / 3) - low_0, 0), 20) *100, 1.641s

[2021-06-24 11:09:56.104980] INFO: derived_feature_extractor: /y_2018, 46073

[2021-06-24 11:09:59.077363] INFO: derived_feature_extractor: /y_2019, 560128

[2021-06-24 11:09:59.787939] INFO: moduleinvoker: derived_feature_extractor.v3 运行完成[8.30405s].

[2021-06-24 11:09:59.793054] INFO: moduleinvoker: filter.v3 开始运行..

[2021-06-24 11:09:59.806574] INFO: filter: 使用表达式 st_status_0==0 and list_board_0!=3 and instrument!='000033.SZA' and list_days_0 > 30 过滤

[2021-06-24 11:09:59.978454] INFO: filter: 过滤 /y_2018, 35480/0/46073

[2021-06-24 11:10:00.947700] INFO: filter: 过滤 /y_2019, 425216/0/560128

[2021-06-24 11:10:01.083314] INFO: moduleinvoker: filter.v3 运行完成[1.290255s].

[2021-06-24 11:10:01.087249] INFO: moduleinvoker: dropnan.v2 开始运行..

[2021-06-24 11:10:01.178246] INFO: dropnan: /y_2018, 0/35480

[2021-06-24 11:10:01.925957] INFO: dropnan: /y_2019, 397629/425216

[2021-06-24 11:10:03.573667] INFO: dropnan: 行数: 397629/460696

[2021-06-24 11:10:03.596796] INFO: moduleinvoker: dropnan.v2 运行完成[2.509536s].

[2021-06-24 11:10:03.604429] INFO: moduleinvoker: stock_ranker_predict.v5 开始运行..

[2021-06-24 11:10:07.498101] INFO: StockRanker预测: /y_2019 ..

[2021-06-24 11:10:09.466510] INFO: moduleinvoker: stock_ranker_predict.v5 运行完成[5.862046s].

[2021-06-24 11:10:09.479738] INFO: moduleinvoker: general_feature_extractor.v7 开始运行..

[2021-06-24 11:10:12.005554] INFO: 基础特征抽取: 年份 2019, 特征行数=524573

[2021-06-24 11:10:12.119669] INFO: 基础特征抽取: 总行数: 524573

[2021-06-24 11:10:12.186852] INFO: moduleinvoker: general_feature_extractor.v7 运行完成[2.707164s].

[2021-06-24 11:10:12.191330] INFO: moduleinvoker: derived_feature_extractor.v3 开始运行..

[2021-06-24 11:10:15.097064] INFO: derived_feature_extractor: 提取完成 low = low_1/adjust_factor_1, 0.003s

[2021-06-24 11:10:15.102726] INFO: derived_feature_extractor: 提取完成 high = high_1/adjust_factor_1, 0.003s

[2021-06-24 11:10:15.106985] INFO: derived_feature_extractor: 提取完成 close = close_1/adjust_factor_1, 0.003s

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[2021-06-24 11:10:18.316400] INFO: moduleinvoker: derived_feature_extractor.v3 运行完成[6.125059s].

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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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2019-08-19 2019-08-19 09:31:00+00:00 昨日持仓为： {Equity(67 [002645.SZA]): 2100, Equity(157 [002800.SZA]): 800} 今日预买： ['002234.SZA', '603383.SHA'] 触发看多次数: 31 触发看跌次数： 2
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大盘监控指标为： 2019-08-20 2019-08-20 09:31:00+00:00 1.025307523114971
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大盘监控指标为： 2019-08-21 2019-08-21 09:31:00+00:00 1.0229182676179933
2019-08-21 2019-08-21 09:31:00+00:00 昨日持仓为： {Equity(20 [600354.SHA]): 3600, Equity(129 [600359.SHA]): 2900} 今日预买： ['002234.SZA', '002815.SZA'] 触发看多次数: 34 触发看跌次数： 2
2019-08-21 2019-08-21 14:55:00+00:00 最后收盘卖出： Equity(20 [600354.SHA]) 600354.SHA 3600
2019-08-21 2019-08-21 14:55:00+00:00 最后收盘卖出： Equity(129 [600359.SHA]) 600359.SHA 2900

收益率36.56%
年化收益率73.17%
基准收益率19.37%
阿尔法0.63
贝塔0.14
夏普比率3.19
胜率0.74
盈亏比0.6
收益波动率16.75%
信息比率0.05
最大回撤5.8%

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收益率27.09%
年化收益率52.56%
基准收益率19.37%
阿尔法0.27
贝塔0.78
夏普比率1.13
胜率0.49
盈亏比1.3
收益波动率42.88%
信息比率0.03
最大回撤18.53%

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