【历史文档】策略回测-常用设置

由qxiao创建，最终由small_q更新于2024-05-16 02:44 被浏览 572 用户

更新

本文内容对应旧版平台与旧版资源，其内容不再适合最新版平台，请查看新版平台的使用说明

新版量化开发IDE（AIStudio）：

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略：

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

新版数据平台：

https://bigquant.com/data/home

https://bigquant.com/wiki/doc/dai-PLSbc1SbZX

新版表达式算子：

https://bigquant.com/wiki/doc/dai-sql-Rceb2JQBdS

新版因子平台：

https://bigquant.com/wiki/doc/bigalpha-EOVmVtJMS5

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set_commission

定义

set_commission(per_order)

手续费设置, 在initialize方法中调用。默认状态下，是股票交易设置手续费的API，买入时手续费为成交金额的万分之3，卖出时手续费为成交金额的千分之1.3，手续费不足5元按5元收取。 此外，还可以通过PerShare和PerTrade设置手续费。 手续费设置可以动态调整，比如股指期货我们可以在不同的交易日设置不同的手续费，以便回测更能接近真实情形。

参数

per_order – PerOrder对象 或者PerTrade对象 或者PerShare对象

示例代码

# 示例代码1
def initialize(context):
    # buy_cost，买入时手续费
    # sell_cost，卖出时手续费
    # min_cost，最少的手续费
    # 买入时手续费为成交金额的万分之3，卖出时手续费为成交金额的千分之1.3，手续费不足5元按5元收取。
    context.set_commission(PerOrder(buy_cost=0.0003, sell_cost=0.0013, min_cost=5))

# 示例代码2
def initialize(context):
    # 股票成交时，手续费按成交次数收取，每一次成交收取5元手续费
    context.set_commission(PerTrade(5))

# 示例代码3
def initialize(context):
    # 股票成交时，手续费按成交金额一定比例收取，手续费为成交金额的千分之一
    context.set_commission(PerShare(0.001))

# 上面三个例子都是股票交易时如何设置手续费，如果是期货交易的话，可以参照如下示例代码设置
# 示例代码4
def initialize(context):
    context.set_commission(futures_commission=PerContract(cost={'IF':(0.0023, 0.0015, 0.0023)})) 

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set_slippage

定义

set_slippage(slippage)

滑点设置, 只能在initialize方法中调用，定义在策略中的其他位置则无效。当您下单交易时，您的订单将影响市场。您的买单驱使价格上涨，您的卖单驱使价格下滑;这通常被称为您的交易的“价格影响”。价格影响的大小取决于您的订单与当前交易量相比有多大。如果您的订单太大，那么滑点方法也会进行评估：您的交易量不能超过市场的容量，通常您也不能期望交易量超过一小部分（比如百分之5，举牌）。所有这些概念都被封装在了set_slippage方法中。当订单因为不满足滑点条件没有完全成交，未成交的部分仍然可以在第二天继续成交。这会持续直到订单完全成交或被取消。

如果您没有指定set_slippage方式，则滑点默认为VolumeShareSlippage（volume_limit = 0.025，price_impact = 0.1）（您最多可以占用单支股票交易量的2.5％）。

滑点模型是通过set_slippage完成的，目前有：FixedBasisPointsSlippage、FixedSlippage、VolumeShareSlippage，同时，也可以自定义滑点模型。

FixedBasisPointsSlippage

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固定基点滑点

context.slippage.FixedBasisPointsSlippage(basis_points=5, volume_limit=0.1)

参数

basis_point - 基点滑点 volume_limit - 成交量最大限制，默认为0.1，即10%

如果基点等于5，即0.05%，如果订单是买单，那么实际成交价是名义成交价的1*(1+0.05%)倍，如果订单是卖单，实际成交价是名义成交价的1*(1-0.05%)。比如名义成交价是100元，那么买单的成交价是100.05，卖单的成交价是99.95。 成交量最大限制参数确定了当根Bar最大能成交多少数量。举例，下单量是220手，volume_limit=0.1,接下来每根Bar成交量是1000手，在这种情形下，220手的订单会拆分为3笔成交（100手、100手、20手）分别在接下来三根Bar上完成撮合成交。 如果volume_limit=1.00,那么在接下来的一根Bar上最大可以成交1000手，因此220手的订单可以直接一下子成交，无须拆单。

VolumeShareSlippage

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成交量比例滑点

context.slippage.VolumeShareSlippage(volume_limit=0.025, price_impact=0.1)

参数

volume_limit - 成交量最大限制，默认为0.025 price_impact - 价格影响幅度，默认为0.1 volume_limit参数含义同上，可以参考FixedBasisPointsSlippage。比如，当前下单的订单数量是60手，接下来的几根Bar的成交量都是1000手，那么在0.025的默认值下，订单会被拆分为25、25、10依次成交。 price_impact衡量的是滑点对价格的影响幅度，默认值为0.1，滑点的计算为：price_impact*(实际成交量/总成交量)^2 在前面的例子中，25手的单子的价格影响为：0.1*（25/1000）(25/1000)=0.00625%,对于10手的订单，价格影响为：0.1*(10/1000)*(10/1000)=0.001%。

固定滑点

context.slippage.FixedSlippage(spresd)

参数

spread - 价差

当采取固定滑点模型时，订单量的大小并不会影响撮合时的价格，但是蕴含假设为，下单时买一和卖一的价差-spread会影响价格。如果是买单，那么实际成交价为名义成交价+0.5spread,如果是卖单，那么实际成交价为名义成交价-0.5spread。

自定义滑点

您也可以构建一个自定义滑点模型，该模型使用您自己的逻辑将订单流转换为交易流。在initialize()函数中，您必须指定要使用的滑点模型和滑点模型将使用的任何特殊参数。您的自定义模型必须是一个继承自slippage.SlippageModel并实现process_order(self,data,order)函数的类。process_order方法必须返回一个元素(execution_price, execution_volume)，它表示模型想要生成的交易价格和交易量。然后为您创建交易。具体使用请参考示例代码。

示例代码

# 示例代码1
# 自定义滑点模型
class PerStockSpreadSlippage(slippage.SlippageModel):
    # 指定初始化函数
    def __init__(self, spreads):
        # 存储spread的字典，用股票代码作为key
        self.spreads = spreads

    def process_order(self, data, my_order):
        spread = self.spreads[my_order.sid]
        price = data.current(my_order.sid, 'price')

        # 在这个模型中滑点是spread的一半
        slip_amount = spread / 2

        # 计算交易的价格影响，价格影响跟订单交易方向有关，买单会增加价格，而卖单会减少价格。
        new_price = price + (slip_amount * my_order.direction)

        return (new_price, my_order.amount)

def initialize(context):
    # 限制每单交易不超过单只股票交易额的 1%，若超过会进行分单处理，即订单不是一次性成交完毕，而是多日完成。
    context.set_slippage(VolumeShareSlippage(volume_limit=0.01))
    # 固定滑点模型，下一个买单时，价格会加0.5；而下一个卖单时，价格会减0.5。
    context.set_slippage(FixedSlippage(spread=1.00))
    context.spreads = {
        context.symbol('000001.SZA'): 0.05
    }
    # 使用自定义的滑点模型
    context.set_slippage(PerStockSpreadSlippage(context.spreads))
# 示例代码2 
# 按指定价格成交
def initialize(context):
    from zipline.finance.slippage import SlippageModel
        class FixedPriceSlippage(SlippageModel):
            def process_order(self, data, order, bar_volume=0, trigger_check_price=0):
                if order.limit is None:
                    price_field = self._price_field_buy if order.amount > 0 else self._price_field_sell
                    price = data.current(order.asset, price_field)
                else:
                    price = order.limit
                # 返回希望成交的价格和数量
                return (price, order.amount)
        context.fix_slippage = FixedPriceSlippage()
        # 设置price_field，在没有指定成交价格时，开盘价买入，收盘价卖出
        context.fix_slippage = FixedPriceSlippage(price_field_buy='open', price_field_sell='close')
        context.set_slippage(us_futures=fix_slippage) # us是universe的简写，如果是股票，需要传入us_equities

def handle_data(context, data):
    # 生成限价单，订单的限价为指定的价格，如果是买单，价格高于low就能成交，并且成交价为my_price,如果是卖单，价格低于high就能成交，成交价格为my_price
    sid = context.future_symbol('RB1901.SHF')
    context.order(sid, 2, limit_price=my_price)

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set_long_only

定义

set_long_only

回测设置只允许做多，不允许做空

示例代码

def initialize(context):
    # 如果下一个订单，导致当前持股为负，则策略会抛出一个异常
    context.set_long_only()

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set_max_leverage

定义

set_max_leverage(max_leverage)

设置策略的最大杠杆限制

参数

max_leverage – float，策略允许的最大杠杆，若没有设置则没有最大限制

示例代码

from zipline.api import set_max_leverage
def initialize(context):
    context.set_max_leverage(1)

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set_need_settle

定义

set_need_settle(need_settle)

期货策略设置是否每日结算

参数

need_settle – bool，如果product_type为期货；默认为True，否则为False

示例代码

def initialize(context):
    context.set_need_settle(False)

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set_margin

定义

set_margin(security_code, margin)

设置期货品种的保证金比率，支持国内四大期货交易所，每个品种的默认设置请参考表《期货基本信息表》

参数

security_code – str，期货品种 margin - float，保证金比率，数值在0-1之间

示例代码

def initialize(context):
    context.set_margin('RB', 0.1)

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set_benchmark

定义

set_benchmark(benchmark)

设置策略基准。

参数

benchmark – Asset，这个资产将成为新的策略基准

示例代码

def initialize(context):
    context.set_benchmark(context.symbol('000903.SHA'))

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set_max_order_count

定义

set_max_order_count(max_count, on_error=’fail’)

设置在某一天可以提交的order数量上限

参数

max_count – int，在某一天可以提交的order数量上限

示例代码

from zipline.api import set_max_order_count
def initialize(context):
    context.set_max_order_count(10)

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set_max_order_size

定义

set_max_order_size(asset=None, max_shares=None,max_notional=None,on_error=’fail’)

设置在某一天可以提交的order上限。

参数

asset – Asset, optional，如果这个参数提供，则保证头寸限制规则只用在这个资产上 max_shares – int,optional，单次order最大股票数量上限 max_notional – float，单次order最大现金

示例代码

def initialize(context):
    context.set_max_order_size(max_notional=4000)

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set_max_position_size

定义

set_max_position_size(asset=None,max_shares=None,max_notional=None, on_error=’fail’)

针对某一头寸设置最大股票数量或最大头寸金额

参数

asset – Asset, optional，如果这个参数提供，则保证头寸限制规则只用在这个资产上

max_shares –int,optional，单次头寸最大股票数量上限

max_notional – float，单个头寸最大金额

示例代码

def initialize(context):
    context.set_max_position_size(max_notional=4000)

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周期执行调度函数

如果每根Bar不一定都要运行一下主函数(handle_data)，因此你的策略可以回测的更快。比如按月调仓的多因子选股策略，只需要在特定的Bar上运行handle_data主函数，为此，平台提供了schedule_function这一周期执行调度函数。 不仅如此，周期执行调度函数还使用了日期和时间规则，以便更加灵活和高效。所有的周期执行调度函数都在初始化函数(initialize)中进行定义。

定义

schedule_function(func, date_rule, time_rule)

周期执行调度函数，在符合date_rule, time_rule下周期性执行，需在 initialize 函数中调用。如果initialize中调用了schedule_function函数,那么算法会按照date_rule和time_rule周期性执行func函数，如果没有调用schedule_function函数，则算法会每个单位时间调用handle_data函数。

参数

func – 被调用函数，包含两个参数 context 和 data，同handle_data date_rule – 日期规则，通过date_rules下的方法可获取，后面会给出具体详情 time_rule – 时间规则，通过time_rules下的方法可获取，后面会给出具体详情

月度执行调度模型(month_start和month_end)正如字面含义，决定了在哪些日期点上运行，比如month_start表明在每个月月初第一天运行func，month_end表明在月末最后一天运行func。 可以传入参数——days_offset，默认该参数为0，该参数可以理解成一个时间偏移量，month_start(1)表明在该月第二个交易日运行func，依此类推，如果该参数超过当月交易日，那么该函数在该月就不会运行func。

示例代码

def initialize(context):
    schedule_function(func=rebalance,
        date_rule=date_rules.week_start(),   # 例如每周开始时执行一次
        time_rule=time_rules.market_open(hours=1))   # 开盘后一个小时执行

def rebalance(context, data):
    # 策略交易逻辑和订单生成在此部分构建，代替了handle_data函数
    pass

下面是日期规则和时间规则的两幅截图

日期规则

定义

date_rule

在固定的日期规则下调用func函数，func为被调用函数，func函数需要传入context和data，用法同handle_data

示例代码

# 每天调用一次func函数
schedule_function(func=rebalance, date_rule=date_rules.every_day())

# 每周开始时调用一次func函数，默认为days_offset=0，该周交易日的第一天调用
schedule_function(func=rebalance, date_rule=date_rules.week_start())

# 每周开始时调用一次func函数，days_offset=1表示该周交易日的第二天调用,以此类推
schedule_function(func=rebalance, date_rule=date_rules.week_start(days_offset=1))

# 每月开始时调用一次func函数，days_offset默认为0，表示每个月交易日的第一天
schedule_function(func=rebalance, date_rule=date_rules.month_start())

# 每周结束时调用一次func函数，days_offset=0表示该周交易日的最后一天调用
schedule_function(func=rebalance, date_rule=date_rules.week_end())

# 每月结束时调用一次func函数，days_offset默认为0，表示每个月交易日的最后一天
schedule_function(func=rebalance, date_rule=date_rules.month_end())

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时间规则

定义

time_rule

在固定的时间规则下调用func函数

market_open表明开盘时调用func，如果没有偏移，默认为开盘后一分钟调用func

market_close表明收盘时调用func，如果没有偏移，默认为收盘前两分钟调用func

示例代码

# 每日开盘后1小时30分钟调用func
schedule_function(func=rebalance, date_rules.every_day(), time_rule=time_rules.market_open(hours=1, minutes=30))
# 每日收盘前5分钟调用func
schedule_function(func=rebalance, date_rules.every_day(), time_rule=time_rules.market_close(minutes=5))

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多个周期执行调度函数

可以使用多个周期执行调度函数，比如在月初和月中都调用下换仓函数。 示例代码

def initialize(context):
  # 在每个月的第二个交易日执行
  schedule_function(
    rabalance,
    date_rules.month_start(days_offset=1)
  )

  # 在每个月的第十个交易日执行
  schedule_function(
    rebalance,
    date_rules.month_start(days_offset=9)
  )

def myfunc(context,data):
    pass

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期货基本信息表

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