Pyalgotrade量化交易回测框架

现在就开始干活了。先要测试一下pyalgotrade回测数据对不对。我找了个参照标准:在聚宽上开通了个账号，按入门教程写了个策略:2016-2018年每个交易日买入100股平安银行(000001)，回测结果如下:

现在用pyalgotrade来实现一下这个策略。先用tushare下载平安银行及沪深300指数的2016年数据。

首先从csv文件建立数据源。

from pyalgotrade_tushare import tools, barfeedinstruments = ["000001"]
feeds = tools.build_feed(instruments, 2016, 2018, "histdata")

如果没有下载过数据，会自动下载以后存到histdata目录里，如果下载过，就自动使用目录里的数据了。feeds是BarFeed类型，就是其中的数据驱动pyalgotrade回测框架运行。

接着就从Pyalgotrade.strategy.BacktestingStrategy继承自己的策略类。

class MyStrategy(strategy.BacktestingStrategy):def __init__(self, feed, instrument, brk):super().__init__(feed, brk)self.__position = Noneself.__instrument = instrumentself.getBroker()self.__cost = 0.0def onEnterOk(self, position):execInfo = position.getEntryOrder().getExecutionInfo()# self.info("买入 %.2f" % (execInfo.getPrice()))def onEnterCanceled(self, position):self.__position = Nonedef onExitOk(self, position):execInfo = position.getExitOrder().getExecutionInfo()self.info("卖出 %.2f" % (execInfo.getPrice()))self.__position = Nonedef onExitCanceled(self, position):# If the exit was canceled, re-submit it.self.__position.exitMarket()def onBars(self, bars):brk = self.getBroker()shares = 100price = bars[self.__instrument].getPrice()if brk.getCash() < price*shares:self.info("现金不足")returnself.__position = self.enterLong(self.__instrument, shares, True)self.__cost += brk.getCommission().calculate(brk, price, shares)self.info("可用现金%.2f 股价%.2f 持股数量%d 市值1:%.2f 市值2:%.2f 计算市值:%.2f 交易成本%.2f" % (brk.getCash(), price, brk.getShares(self.__instrument), brk.getEquity(), self.getResult(), (brk.getCash() + brk.getShares(self.__instrument)*price), self.__cost))# x = input("按任意键继续")

其中onBar是必须重写的，即每次数据更新要执行的操作。

然后设置手续费，滑点等设置。

# 设置手续费
broker_commision = broker.backtesting.TradePercentage(0.0003)
brk = broker.backtesting.Broker(cash, feeds, broker_commision)

Broker对象是进行交易的类。

然后生成策略对象:

myStrategy = MyStrategy(feeds,     instruments[0], brk)

接下来生成用于计算回测指标的四个对象，并将其添加进入策略中:

    retAnalyzer = returns.Returns()myStrategy.attachAnalyzer(retAnalyzer)sharpeAnalyzer = sharpe.SharpeRatio()myStrategy.attachAnalyzer(sharpeAnalyzer)drawDownAnalyzer = drawdown.DrawDown()myStrategy.attachAnalyzer(drawDownAnalyzer)tradesAnalyzer = trades.Trades()myStrategy.attachAnalyzer(tradesAnalyzer)

如果要作图，类似的，也要将绘图对象添加进入策略对象。

from pyalgotrade import plotterplter = plotter.StrategyPlotter(myStrategy)
plter.getOrCreateSubplot("return").addDataSeries("retuens", retAnalyzer.getReturns())
plter.getOrCreateSubplot("CumReturn").addDataSeries("CumReturn", retAnalyzer.getCumulativeReturns())

准备工作做完，就可以执行回测了，用

myStrategy.run()

执行以后就可以输出回测结果，输出图形了。限于篇幅，就不放代码了。详细代码见:

https://github.com/zwdnet/MyQuant/blob/master/01/testdata.py

现在来看看回测结果。