大盘风控和个股风控

由yvan0617创建，最终由iquant更新于2024-05-22 09:12 被浏览 453 用户

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https://bigquant.com/wiki/doc/114-YCE9b0Z1h3#h-%E7%AD%96%E7%95%A5%E4%BB%8B%E7%BB%8D

一般的大盘风控和个股风控在回测模块的主函数里面处理就可以了。因为回测的主函数可以理解是每日收盘后运行，所以可以获取到当天大盘信息和个股价格信息进行风控，再综合策略的逻辑进行下单。

下面介绍另外一种风控的方法，在盘前函数进行处理，此方法处理可以取消前一日的下单，并新增当日的下单。此方法处理稍微复杂，一般建议使用上面第一种方法。如下样例实现的功能是：

大盘风控：大盘上证指数最近10日下跌10%时全部清仓，当日不买入。
个股风控：个股价格低于20均线时卖出，但是不影响其他股票的买卖信号。

第一步，我们在回测模块的初始化函数里面进行风控数据的获取

#大盘数据获取
bm_df = DataSource('bar1d_index_CN_STOCK_A').read(instruments=['000001.HIX'])
bm_df["bm_ret"] = bm_df["close"]/bm_df["close"].shift(10)-1
bm_df["bm_ret"] = bm_df["bm_ret"].shift(1) #取昨日的收益情况
context.bm_df = bm_df[['date','bm_ret']]

#个股风控计算
start_date = context.ranker_prediction.date.iloc[0]
start_date = pd.to_datetime(start_date)-timedelta(days=30)
end_date = context.ranker_prediction.date.iloc[-1]
stocks = context.ranker_prediction.instrument.to_list()
data = DataSource("bar1d_CN_STOCK_A").read(instruments=stocks,start_date=start_date.strftime("%Y-%m-%d"),end_date=end_date)
#计算个股风控，小于20日均线
def cal_risk(df):
	df = df.sort_values("date")
	df["ma"] = df.close.rolling(20).mean()
	df["risk"] = np.where(df.close.shift(1)<df.ma.shift(1),1,0)
	return df
context.stock_risk_data = data.groupby("instrument").apply(cal_risk).reset_index(drop=True)

第二步，在盘前处理函数里面进行风控逻辑处理

def bigquant_run(context, data):
    today=data.current_dt.strftime('%Y-%m-%d')
    now_bm = context.bm_df[context.bm_df.date==today]
    #个股风控
    stock_risk(context,data)
    context.bm_risk = 0
    #大盘风控判断
    if(now_bm.bm_ret.iloc[0]<-0.01):
        context.bm_risk = 1
        # 得到当前未完成订单
        for orders in get_open_orders().values():
            # 循环，撤销订单
            for _order in orders:
                ins=str(_order.sid.symbol)
                if data.can_trade(_order.sid) and _order.amount>0:
                    #大盘风控取消买单
                    cancel_order(_order)
                    print(today,'大盘风控取消买单',ins) 
                if data.can_trade(_order.sid) and _order.amount<0:#卖单由后续统一处理，先取消
                    #大盘风控取消卖单
                    cancel_order(_order)
                    print(today,'大盘风控取消卖单',ins) 
                    
        #====卖出股票
        stock_hold_now = {e.symbol:p.amount for e, p in context.perf_tracker.position_tracker.positions.items()}
        print(today,"=======风控卖出所有的股票:",stock_hold_now)
        for instr,amount in stock_hold_now.items():
            #插入定单
            insert_order(context,today,instr,amount)

其实大家可以发现，如上两条风控完全可以在主函数里面进行，而且处理逻辑更简单。在此只是提供一种在盘前进行处理的方法，具体策略请参照：

https://bigquant.com/experimentshare/c67265ce63db42e694fb66877259e732

大盘风控和个股风控

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