102a-AI策略-代码交易
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策略介绍
- 在 102 中我们使用了 仓位分配 模块生成目标仓位,在 BigTrader 中 K 线处理中根据输入数据的目标仓位买卖
- 在旧版的 StockRanker 策略中,是在 BigTrader 中通过编写代码处理交易逻辑,这里复现这个策略逻辑
- 主要逻辑和 102 一致,这里尝试考虑更多细节,但实现较为复杂,在大部分情况下没有显著收益。
- 如果对比差别不大,推荐用 102 作为模版,策略逻辑更加清晰,实现更加简洁和易于扩展
策略流程
- 特征选择:输入对股票价格有显著影响的多维度因子,可以是包括基本面、技术指标、情绪指标等等
- 预测目标:预测未来 5 日收益率
- 数据抽取和处理:抽取和处理数据
- 模型训练:应用StockRanker算法,训练模型来预测股票未来上涨概率;StockRanker返回一个相对分数(score),分数越大,预测未来涨幅越大;注意此 score 绝对值没有意义
- 仓位分配:买入 score 靠前的股票,越靠前,仓位分配越多
- 回测与交易:设置调仓周期,根据仓位目标,发出交易信号
策略实现
输入特征
-
输入表达式特征以及预测的标签
模型训练
- 将StockRanker预测分数数据直接传入到BigTrader
BigTrader 初始化函数
stock_count = 3
设置持股数量context.stock_weights
计算出的股票权重/仓位context.max_cash_per_instrument
每只股票最大资金比例context.options["hold_days"] = 5
持股天数
# 交易引擎:初始化函数, 只执行一次
def bigquant_run(context):
import math
import numpy as np
from bigtrader.finance.commission import PerOrder
# 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 = 3
# 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 = np.array(
[1 / math.log(i + 2) for i in range(0, stock_count)]
)
context.stock_weights = context.stock_weights / context.stock_weights.sum()
# 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
BigTrader K线处理函数
- context.data 里加载了 BigTrader 的第一个数据输入,即 StockRanker 的预测结果,读入后是一个 panda DataFrame
- 资金分配,持有天数是 5 天,则规划每个交易日买和卖 1/5 的权益。并尝试尽可能的提高资金利用率。
- 卖出:对于持仓股票,按 StockRanker 的打分,优先卖出分数靠后的股票
- 买入:按 StockRanker 的打分,优先买入分数靠前的股票
# 回测引擎:每日数据处理函数, 每天执行一次
def bigquant_run(context, data):
# 按日期过滤得到今日的预测数据
ranker_prediction = context.data[
context.data.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)
cash_avg = context.portfolio.portfolio_value / context.options["hold_days"]
cash_for_buy = min(context.portfolio.cash, (1 if is_staging else 1.5) * cash_avg)
cash_for_sell = cash_avg - (context.portfolio.cash - cash_for_buy)
positions = {
e: p.amount * p.last_sale_price for e, p in context.portfolio.positions.items()
}
# 2. 生成卖出订单:hold_days天之后才开始卖出;对持仓的股票, 按机器学习算法预测的排序末位淘汰
if not is_staging and cash_for_sell > 0:
equities = {e: 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(instrument, 0)
cash_for_sell -= positions[instrument]
if cash_for_sell <= 0:
break
# 3. 生成买入订单:按机器学习算法预测的排序, 买入前面的stock_count只股票
buy_cash_weights = context.stock_weights
buy_instruments = list(ranker_prediction.instrument[: len(buy_cash_weights)])
max_cash_per_instrument = (
context.portfolio.portfolio_value * context.max_cash_per_instrument
)
for i, instrument in enumerate(buy_instruments):
cash = cash_for_buy * buy_cash_weights[i]
if cash > max_cash_per_instrument - positions.get(instrument, 0):
# 确保股票持仓量不会超过每次股票最大的占用资金量
cash = max_cash_per_instrument - positions.get(instrument, 0)
if cash > 0:
context.order_value(instrument, cash)
策略代码
在 102 中策略基础上,去掉 仓位分配 模块,使用旧版 StockRanker 策略的交易逻辑。
https://bigquant.com/codesharev3/d52640c3-ec3c-4109-a817-a58c63201525
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