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克隆策略

StockRanker多因子选股策略

    {"description":"实验创建于2017/8/26","graph":{"edges":[{"to_node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-15:instruments","from_node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-8:data"},{"to_node_id":"-274:instruments","from_node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-8:data"},{"to_node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-53:data1","from_node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-15:data"},{"to_node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-43:features","from_node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-24:data"},{"to_node_id":"-274:features","from_node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-24:data"},{"to_node_id":"-281:features","from_node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-24:data"},{"to_node_id":"-288:features","from_node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-24:data"},{"to_node_id":"-295:features","from_node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-24:data"},{"to_node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-60:model","from_node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-43:model"},{"to_node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-84:input_data","from_node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-53:data"},{"to_node_id":"-6060:options_data","from_node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-60:predictions"},{"to_node_id":"-288:instruments","from_node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-62:data"},{"to_node_id":"-6060:instruments","from_node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-62:data"},{"to_node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-43:training_ds","from_node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-84:data"},{"to_node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-60:data","from_node_id":"-86:data"},{"to_node_id":"-281:input_data","from_node_id":"-274:data"},{"to_node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-53:data2","from_node_id":"-281:data"},{"to_node_id":"-295:input_data","from_node_id":"-288:data"},{"to_node_id":"-86:input_data","from_node_id":"-295:data"}],"nodes":[{"node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-8","module_id":"BigQuantSpace.instruments.instruments-v2","parameters":[{"name":"start_date","value":"2010-01-01","type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"end_date","value":"2015-01-01","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":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-8"}],"output_ports":[{"name":"data","node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-8"}],"cacheable":true,"seq_num":1,"comment":"","comment_collapsed":true},{"node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-15","module_id":"BigQuantSpace.advanced_auto_labeler.advanced_auto_labeler-v2","parameters":[{"name":"label_expr","value":"# #号开始的表示注释\n# 0. 每行一个，顺序执行，从第二个开始，可以使用label字段\n# 1. 可用数据字段见 https://bigquant.com/docs/data_history_data.html\n# 添加benchmark_前缀，可使用对应的benchmark数据\n# 2. 可用操作符和函数见 `表达式引擎 <https://bigquant.com/docs/big_expr.html>`_\n\n# 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)\nshift(close, -5) / shift(open, -1)\n\n# 极值处理：用1%和99%分位的值做clip\nclip(label, all_quantile(label, 0.01), all_quantile(label, 0.99))\n\n# 将分数映射到分类，这里使用20个分类\nall_wbins(label, 20)\n\n# 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)\nwhere(shift(high, -1) == shift(low, -1), NaN, label)\n","type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"start_date","value":"","type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"end_date","value":"","type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"benchmark","value":"000300.SHA","type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"drop_na_label","value":"True","type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"cast_label_int","value":"True","type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"user_functions","value":"","type":"Literal","bound_global_parameter":null}],"input_ports":[{"name":"instruments","node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-15"}],"output_ports":[{"name":"data","node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-15"}],"cacheable":true,"seq_num":2,"comment":"","comment_collapsed":true},{"node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-24","module_id":"BigQuantSpace.input_features.input_features-v1","parameters":[{"name":"features","value":"# #号开始的表示注释\n# 多个特征，每行一个，可以包含基础特征和衍生特征\nreturn_5\nreturn_10\nreturn_20\navg_amount_0/avg_amount_5\navg_amount_5/avg_amount_20\nrank_avg_amount_0/rank_avg_amount_5\nrank_avg_amount_5/rank_avg_amount_10\nrank_return_0\nrank_return_5\nrank_return_10\nrank_return_0/rank_return_5\nrank_return_5/rank_return_10\npe_ttm_0\n","type":"Literal","bound_global_parameter":null}],"input_ports":[{"name":"features_ds","node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-24"}],"output_ports":[{"name":"data","node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-24"}],"cacheable":true,"seq_num":3,"comment":"","comment_collapsed":true},{"node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-43","module_id":"BigQuantSpace.stock_ranker_train.stock_ranker_train-v5","parameters":[{"name":"learning_algorithm","value":"排序","type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"number_of_leaves","value":30,"type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"minimum_docs_per_leaf","value":1000,"type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"number_of_trees","value":20,"type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"learning_rate","value":0.1,"type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"max_bins","value":1023,"type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"feature_fraction","value":1,"type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"m_lazy_run","value":"False","type":"Literal","bound_global_parameter":null}],"input_ports":[{"name":"training_ds","node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-43"},{"name":"features","node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-43"},{"name":"test_ds","node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-43"},{"name":"base_model","node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-43"}],"output_ports":[{"name":"model","node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-43"},{"name":"feature_gains","node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-43"},{"name":"m_lazy_run","node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-43"}],"cacheable":true,"seq_num":6,"comment":"","comment_collapsed":true},{"node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-53","module_id":"BigQuantSpace.join.join-v3","parameters":[{"name":"on","value":"date,instrument","type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"how","value":"inner","type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"sort","value":"False","type":"Literal","bound_global_parameter":null}],"input_ports":[{"name":"data1","node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-53"},{"name":"data2","node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-53"}],"output_ports":[{"name":"data","node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-53"}],"cacheable":true,"seq_num":7,"comment":"","comment_collapsed":true},{"node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-60","module_id":"BigQuantSpace.stock_ranker_predict.stock_ranker_predict-v5","parameters":[{"name":"m_lazy_run","value":"False","type":"Literal","bound_global_parameter":null}],"input_ports":[{"name":"model","node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-60"},{"name":"data","node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-60"}],"output_ports":[{"name":"predictions","node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-60"},{"name":"m_lazy_run","node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-60"}],"cacheable":true,"seq_num":8,"comment":"","comment_collapsed":true},{"node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-62","module_id":"BigQuantSpace.instruments.instruments-v2","parameters":[{"name":"start_date","value":"2015-01-01","type":"Literal","bound_global_parameter":"交易日期"},{"name":"end_date","value":"2015-10-08","type":"Literal","bound_global_parameter":"交易日期"},{"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":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-62"}],"output_ports":[{"name":"data","node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-62"}],"cacheable":true,"seq_num":9,"comment":"预测数据，用于回测和模拟","comment_collapsed":false},{"node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-84","module_id":"BigQuantSpace.dropnan.dropnan-v1","parameters":[],"input_ports":[{"name":"input_data","node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-84"}],"output_ports":[{"name":"data","node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-84"}],"cacheable":true,"seq_num":13,"comment":"","comment_collapsed":true},{"node_id":"-86","module_id":"BigQuantSpace.dropnan.dropnan-v1","parameters":[],"input_ports":[{"name":"input_data","node_id":"-86"}],"output_ports":[{"name":"data","node_id":"-86"}],"cacheable":true,"seq_num":14,"comment":"","comment_collapsed":true},{"node_id":"-274","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"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回测引擎：初始化函数，只执行一次\ndef bigquant_run(context):\n # 加载预测数据\n context.ranker_prediction = context.options['data'].read_df()\n\n # 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\n context.set_commission(PerOrder(buy_cost=0.0003, sell_cost=0.0013, min_cost=5))\n\n # 持股数\n context.stock_num = 10\n #权重\n context.weight = 1 / context.stock_num\n #计数\n context.count = 0\n #最小持仓天数\n context.min_hold_days = 15\n #股票最近卖出日\n context.sell_date = {}\n #股票最少买入日\n context.min_sell_days = 15\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 # 按日期过滤得到今日的预测数据\n today = data.current_dt.strftime('%Y-%m-%d')\n\n #含有买入时间的持仓信息\n positions_lastdate = {e.symbol:p.last_sale_date for e,p in context.portfolio.positions.items()}\n \n ranker_prediction = context.ranker_prediction[context.ranker_prediction.date == today]\n \n hold_stocks = list(positions_lastdate.keys())\n\n #卖出分位数过滤\n threshold_sell = ranker_prediction['position'].quantile(q=0.3)\n sell_df = ranker_prediction[ranker_prediction['position']>threshold_sell]\n sell_stocks = list(sell_df.instrument)\n sell_stocks = list(set(hold_stocks).intersection(set(sell_stocks)))\n #卖出\n for instrument in sell_stocks:\n #满足持仓天数大于指定天数\n if data.current_dt - positions_lastdate[instrument]>=datetime.timedelta(context.min_hold_days):\n context.order_target(context.symbol(instrument), 0)\n #保存卖出时间\n context.sell_date[instrument] = data.current_dt\n else:\n print(instrument,\"持仓不足天数，不能卖出!\",\"买入时间:\",positions_lastdate[instrument],\"当前时间:\",data.current_dt)\n pass\n need_buy_num = context.stock_num - len(hold_stocks) + len(sell_stocks)\n #买入分位数过滤\n threshold_buy = ranker_prediction['position'].quantile(q=0.01)\n buy_df = ranker_prediction[ranker_prediction['position']<threshold_buy]\n buy_stocks = list(buy_df.instrument)\n if(len(buy_stocks)>need_buy_num):\n buy_stocks = buy_stocks[0:need_buy_num]\n\n #买入\n for instrument in buy_stocks:\n sell_date = context.sell_date.get(instrument)\n if sell_date!=None and data.current_dt - sell_date<datetime.timedelta(context.min_sell_days):\n print(instrument,\"不足天数不能买入！：\",\"卖出时间:\",sell_date,\"当前时间:\",data.current_dt)\n continue\n context.order_target_percent(context.symbol(instrument), context.weight)\n\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":"","type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"volume_limit","value":"1","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":"close","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":"000300.HIX","type":"Literal","bound_global_parameter":null}],"input_ports":[{"name":"instruments","node_id":"-6060"},{"name":"options_data","node_id":"-6060"},{"name":"history_ds","node_id":"-6060"},{"name":"benchmark_ds","node_id":"-6060"},{"name":"trading_calendar","node_id":"-6060"}],"output_ports":[{"name":"raw_perf","node_id":"-6060"}],"cacheable":false,"seq_num":4,"comment":"","comment_collapsed":true}],"node_layout":"<node_postions><node_position Node='287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-8' Position='211,64,200,200'/><node_position Node='287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-15' Position='70,183,200,200'/><node_position Node='287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-24' Position='765,21,200,200'/><node_position Node='287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-43' Position='676,545,200,200'/><node_position Node='287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-53' Position='273,361,200,200'/><node_position Node='287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-60' Position='975,681,200,200'/><node_position Node='287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-62' Position='1074,127,200,200'/><node_position Node='287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-84' Position='376,467,200,200'/><node_position Node='-86' Position='1078,418,200,200'/><node_position Node='-274' Position='416,167,200,200'/><node_position Node='-281' Position='409,249,200,200'/><node_position Node='-288' Position='1078,236,200,200'/><node_position Node='-295' Position='1081,327,200,200'/><node_position 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    In [25]:
    # 本代码由可视化策略环境自动生成 2022年1月5日 17:19
# 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 m4_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))

    # 持股数
    context.stock_num = 10
    #权重
    context.weight = 1 / context.stock_num
    #计数
    context.count = 0
    #最小持仓天数
    context.min_hold_days = 15
    #股票最近卖出日
    context.sell_date = {}
    #股票最少买入日
    context.min_sell_days = 15

# 回测引擎：每日数据处理函数，每天执行一次
def m4_handle_data_bigquant_run(context, data):
    # 按日期过滤得到今日的预测数据
    today = data.current_dt.strftime('%Y-%m-%d')

    #含有买入时间的持仓信息
    positions_lastdate = {e.symbol:p.last_sale_date for e,p in context.portfolio.positions.items()}
    
    ranker_prediction = context.ranker_prediction[context.ranker_prediction.date == today]
    
    hold_stocks = list(positions_lastdate.keys())

    #卖出分位数过滤
    threshold_sell = ranker_prediction['position'].quantile(q=0.3)
    sell_df = ranker_prediction[ranker_prediction['position']>threshold_sell]
    sell_stocks = list(sell_df.instrument)
    sell_stocks = list(set(hold_stocks).intersection(set(sell_stocks)))
    #卖出
    for instrument in sell_stocks:
        #满足持仓天数大于指定天数
        if data.current_dt - positions_lastdate[instrument]>=datetime.timedelta(context.min_hold_days):
            context.order_target(context.symbol(instrument), 0)
            #保存卖出时间
            context.sell_date[instrument] = data.current_dt
        else:
            print(instrument,"持仓不足天数，不能卖出!","买入时间:",positions_lastdate[instrument],"当前时间:",data.current_dt)
            pass
    need_buy_num = context.stock_num - len(hold_stocks) + len(sell_stocks)
    #买入分位数过滤
    threshold_buy = ranker_prediction['position'].quantile(q=0.01)
    buy_df = ranker_prediction[ranker_prediction['position']<threshold_buy]
    buy_stocks = list(buy_df.instrument)
    if(len(buy_stocks)>need_buy_num):
        buy_stocks = buy_stocks[0:need_buy_num]

    #买入
    for instrument in buy_stocks:
        sell_date = context.sell_date.get(instrument)
        if sell_date!=None and data.current_dt - sell_date<datetime.timedelta(context.min_sell_days):
            print(instrument,"不足天数不能买入！：","卖出时间:",sell_date,"当前时间:",data.current_dt)
            continue
        context.order_target_percent(context.symbol(instrument), context.weight)


# 回测引擎：准备数据，只执行一次
def m4_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/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
)

m13 = M.dropnan.v1(
    input_data=m7.data
)

m6 = M.stock_ranker_train.v5(
    training_ds=m13.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,
    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', '2015-10-08'),
    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
)

m14 = M.dropnan.v1(
    input_data=m18.data
)

m8 = M.stock_ranker_predict.v5(
    model=m6.model,
    data=m14.data,
    m_lazy_run=False
)

m4 = M.trade.v4(
    instruments=m9.data,
    options_data=m8.predictions,
    start_date='',
    end_date='',
    initialize=m4_initialize_bigquant_run,
    handle_data=m4_handle_data_bigquant_run,
    prepare=m4_prepare_bigquant_run,
    volume_limit=1,
    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'
)
    设置测试数据集，查看训练迭代过程的NDCG
    bigcharts-data-start/{"__type":"tabs","__id":"bigchart-89adddb6588c4663a799e24088b0e898"}/bigcharts-data-end
    300109.SZA 持仓不足天数，不能卖出! 买入时间: 2015-01-06 09:30:00+00:00 当前时间: 2015-01-08 15:00:00+00:00
002640.SZA 持仓不足天数，不能卖出! 买入时间: 2015-01-06 09:30:00+00:00 当前时间: 2015-01-08 15:00:00+00:00
600446.SHA 持仓不足天数，不能卖出! 买入时间: 2015-01-06 09:30:00+00:00 当前时间: 2015-01-08 15:00:00+00:00
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300302.SZA 持仓不足天数，不能卖出! 买入时间: 2015-01-06 09:30:00+00:00 当前时间: 2015-01-15 15:00:00+00:00
300109.SZA 持仓不足天数，不能卖出! 买入时间: 2015-01-06 09:30:00+00:00 当前时间: 2015-01-16 15:00:00+00:00
300367.SZA 持仓不足天数，不能卖出! 买入时间: 2015-01-06 09:30:00+00:00 当前时间: 2015-01-16 15:00:00+00:00
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002382.SZA 持仓不足天数，不能卖出! 买入时间: 2015-01-06 09:30:00+00:00 当前时间: 2015-01-16 15:00:00+00:00
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300109.SZA 持仓不足天数，不能卖出! 买入时间: 2015-01-06 09:30:00+00:00 当前时间: 2015-01-19 15:00:00+00:00
300367.SZA 持仓不足天数，不能卖出! 买入时间: 2015-01-06 09:30:00+00:00 当前时间: 2015-01-19 15:00:00+00:00
300391.SZA 持仓不足天数，不能卖出! 买入时间: 2015-01-06 09:30:00+00:00 当前时间: 2015-01-19 15:00:00+00:00
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300038.SZA 持仓不足天数，不能卖出! 买入时间: 2015-01-06 09:30:00+00:00 当前时间: 2015-01-20 15:00:00+00:00
600446.SHA 持仓不足天数，不能卖出! 买入时间: 2015-01-06 09:30:00+00:00 当前时间: 2015-01-20 15:00:00+00:00
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002640.SZA 不足天数不能买入！： 卖出时间: 2015-01-21 15:00:00+00:00 当前时间: 2015-01-30 15:00:00+00:00
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600753.SHA 持仓不足天数，不能卖出! 买入时间: 2015-09-23 09:30:00+00:00 当前时间: 2015-09-30 15:00:00+00:00
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300202.SZA 持仓不足天数，不能卖出! 买入时间: 2015-09-28 09:30:00+00:00 当前时间: 2015-10-08 15:00:00+00:00
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    • 收益率123.69%
    • 年化收益率201.21%
    • 基准收益率-6.71%
    • 阿尔法2.3
    • 贝塔0.68
    • 夏普比率2.63
    • 胜率0.75
    • 盈亏比0.59
    • 收益波动率44.59%
    • 信息比率0.21
    • 最大回撤45.52%
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