回测过程出现问题:当日预定买入卖出订单,次日对部分买入订单未执行的情况
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以2023-02-09预定订单,2023-02-10执行订单为例,显示日志如下图1。
已进行的检查如下:
- 已检查未执行的订单股票并非涨跌停股。
- 有部分为全部买入订单均未执行的情况,更多的情况是部分买入订单未执行。
代码如下:
其中LR_result_local是我本地的股票使用机器学习算法训练并预测的结果,如下图2,隔五个交易日存储一次预测最好股票的结果,使用回测框架逐一执行。其中有部分股票在这里没有市场数据,未做处理,但如若选中这类股票,日志显示结果如图3,而非图1adjust那种形式。
# 代码如下
# 显式导入 BigQuant 相关 SDK 模块
from bigdatasource.api import DataSource
from bigdata.api.datareader import D
from biglearning.api import M
from biglearning.api import tools as T
from biglearning.module2.common.data import Outputs
import pandas as pd
import numpy as np
import math
import warnings
import datetime
from zipline.finance.commission import PerOrder
from zipline.api import get_open_orders
from zipline.api import symbol
from bigtrader.sdk import *
from bigtrader.utils.my_collections import NumPyDeque
from bigtrader.constant import OrderType
from bigtrader.constant import Direction
# <aistudiograph>
# @param(id="m4", name="initialize")
# 交易引擎:初始化函数,只执行一次
def m4_initialize_bigquant_run(context):
# 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))
# 训练日期列表days_string
days=context.data["date"].tolist()
context.days_string = [str(ts)[:10] for ts in days]
# 设置买入股票数量
context.target_hold_count = 10
# 每只股票的目标权重
context.target_percent_per_instrument = 1.0 / context.target_hold_count
# @param(id="m4", name="before_trading_start")
# 交易引擎:每个单位时间开盘前调用一次。
def m4_before_trading_start_bigquant_run(context, data):
# 盘前处理,订阅行情等
pass
# @param(id="m4", name="handle_tick")
# 交易引擎:tick数据处理函数,每个tick执行一次
def m4_handle_tick_bigquant_run(context, tick):
pass
# @param(id="m4", name="handle_data")
def m4_handle_data_bigquant_run(context, data):
# print(data.current_dt,"\n")
# print(type(data.current_dt),"\n")
date_string = data.current_dt.strftime('%Y-%m-%d')
# print(days[0],"\n")
# print(type(days[0]),"\n")
if date_string not in context.days_string:
return
# 获取当前日期
current_date = data.current_dt.strftime("%Y-%m-%d")
# 获取当日数据
current_day_data = context.data[context.data["date"] == current_date]
# 取前10只
current_day_data = current_day_data.head(context.target_hold_count)
# 获取当日目标持有股票
target_hold_instruments = set(current_day_data["instrument"])
# 获取当前已持有股票
current_hold_instruments = set(context.get_account_positions().keys())
# 卖出不在目标持有列表中的股票
for instrument in current_hold_instruments - target_hold_instruments:
context.order_target_percent(instrument, 0)
# 买入目标持有列表中的股票
for instrument in target_hold_instruments - current_hold_instruments:
context.order_target_percent(instrument, context.target_percent_per_instrument)
# @param(id="m4", name="handle_trade")
# 交易引擎:成交回报处理函数,每个成交发生时执行一次
def m4_handle_trade_bigquant_run(context, trade):
pass
# @param(id="m4", name="handle_order")
# 交易引擎:委托回报处理函数,每个委托变化时执行一次
def m4_handle_order_bigquant_run(context, order):
pass
# @param(id="m4", name="after_trading")
# 交易引擎:盘后处理函数,每日盘后执行一次
def m4_after_trading_bigquant_run(context, data):
pass
# @module(position="-466,-94", comment='通过SQL调用数据、因子和表达式等构建策略逻辑', comment_collapsed=False)
m1 = M.input_features_dai.v6(
sql="""SELECT
date,
instrument,
score
FROM LR_result_local
ORDER BY date ASC, score ASC"""
)
# @module(position="-324,15", comment='抽取数据,设置数据开始时间和结束时间,并绑定模拟交易', comment_collapsed=False)
m2 = M.extract_data_dai.v7(
sql=m1.data,
start_date='2020-03-27',
start_date_bound_to_trading_date=True,
end_date='2023-02-23',
end_date_bound_to_trading_date=True,
before_start_days=90,
debug=False
)
# @module(position="-240,132", comment='交易,日线,设置初始化函数和K线处理函数,以及初始资金、基准等', comment_collapsed=False)
m4 = M.bigtrader.v9(
data=m2.data,
start_date='',
end_date='',
initialize=m4_initialize_bigquant_run,
before_trading_start=m4_before_trading_start_bigquant_run,
handle_tick=m4_handle_tick_bigquant_run,
handle_data=m4_handle_data_bigquant_run,
handle_trade=m4_handle_trade_bigquant_run,
handle_order=m4_handle_order_bigquant_run,
after_trading=m4_after_trading_bigquant_run,
capital_base=100000,
frequency='daily',
product_type='股票',
before_start_days=0,
volume_limit=1,
order_price_field_buy='open',
order_price_field_sell='close',
benchmark='000300.SH',
plot_charts=True,
disable_cache=False,
debug=False,
backtest_only=False
)
# </aistudiograph>