用Python编写的第一个回测程序

2016-08-06

 def savfig(figureObj, fn_prefix1='backtest8', fn_prefix2='_1_'):
import datetime
fmt= '%Y_%m_%d_%H_%M_%S'
now = datetime.datetime.now()
fname_savfig = fn_prefix1 + fn_prefix2 + now.strftime(fmt)+ '.png'
figureObj.savefig(fname_savfig, facecolor=fig.get_facecolor()) def backtest8(ohlc=ohlc, SD=1.0, n_short=2, n_long=20, f_savfig=False):
u'''
双均线策略回测函数
signature: backtest8(ohlc=ohlc, SD=1.0, n_short=2, n_long=20, f_savfig=False)
param::
ohlc - dohlcva 数据, dataFrame结构的
SD - MA1/MA2 > SD 触发多头买入的快均线/慢均线的阀值
f_savefig - flag for saving Matplot output figures '''
import matplotlib
#import seaborn as sns
#sns.set_style('white') myfontprops = matplotlib.font_manager.FontProperties(
fname='C:/Windows/Fonts/msyh.ttf')#微软雅黑 maShort = pd.Series.rolling(ohlc.C, n_short).mean()
maLong = pd.Series.rolling(ohlc.C, n_long).mean() fig=plt.figure() # create new figure
ohlc.C.plot(grid=True, figsize=(8,4))
maShort.plot(label='MA'+str(n_short))
maLong.plot(grid=True,label='MA'+str(n_long))
# ohlc.iloc[:,[0,1,2,3]].plot(grid=False, figsize=(8,4))
# ohlc.iloc[:,[0,1,2,3]].plot(grid=True,figsize=(8,4))
plt.legend(loc='best')
plt.title( s=u'历史股价', fontproperties=myfontprops)
if f_savfig:
savfig(fig, 'backtest8', '_0_') # SD=1.0
regime = np.where( maShort/maLong > SD, 1, 0)
regime = pd.Series(regime, index=maShort.index)
print ('Regime Length = %s'%regime.size) fig=plt.figure() # create new figure
regime[:].plot(lw=1.5, ylim=(-0.1, 1.1), figsize=(8,4), title=u'Regime')
if f_savfig:
savfig(fig, 'backtest8', '_1_') fig=plt.figure() # create new figure
regime[-100:].plot(lw=1.5, ylim=(-0.1, 1.1), figsize=(8,4), title=u'Regime')
if f_savfig:
savfig(fig, 'backtest8', '_2_') pp_ratio_bnh = np.log(ohlc.C / ohlc.C.shift(1) )
pp_ratio_strategy = regime.shift(1) * pp_ratio_bnh
#最后我们把每天的收益率求和就得到了最后的累计收益率
#(这里因为我们使用的是指数收益率,所以将每日收益累加是合理的),
#这个累加的过程也可以通过DataFrame的内置函数cumsum轻松完成:
norm_return_bnh = pp_ratio_bnh .cumsum().apply(np.exp)
norm_return_strategy = pp_ratio_strategy.cumsum().apply(np.exp) fig=plt.figure() # create a new figure
norm_return_strategy. plot(lw=1.5, figsize=(8,4), label=u'Strategy')
norm_return_bnh. plot(lw=1.5, label=u'BnH') plt.legend(loc='best')
plt.title(s=u'策略收益率与历史价格对比', fontproperties=myfontprops)
if f_savfig:
savfig(fig, 'backtest8', '_3_') assert (regime.index == ohlc.C.index).all()==True # 'signal index not equals price index'
# assert用来判断语句的真假,如果为假的话将触发AssertionError错误, 为开发人员提示出错的表达式
return norm_return_strategy, n_short, n_long, SD

结果图: 有四张, 主要用于质量控制的目的. 


  1. 历史价格

  2. 交易信号

  3. 第2的子集, 放大后才能看清楚, 技术指标择时模型的细节(如何触发交易信号)

  4. 策略的收益率

后续补充内容:


  1. 封装成类

  2. 添加绩效策略指标: 一大堆的东西
  3. 优化

  4. 完善绘图程序, 智能地选择输入(data_obj, param, **kwargs)

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