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029862bd30
@ -1,5 +1,5 @@
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# CTA回测模块
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CTA回测模块是基于PyQt5和pyqtgraph的图形化回测工具。启动VN Trader后，在菜单栏中点击“功能-> CTA回测”即可进入该图形化回测界面，如下图。CTA回测模块主要实现3个功能：历史行情数据的下载、策略回测、参数优化。
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CTA回测模块是基于PyQt5和pyqtgraph的图形化回测工具。启动VN Trader后，在菜单栏中点击“功能-> CTA回测”即可进入该图形化回测界面，如下图。CTA回测模块主要实现3个功能：历史行情数据的下载、策略回测、参数优化、K线图表买卖点展示。
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@ -35,7 +35,10 @@ CTA回测模块是基于PyQt5和pyqtgraph的图形化回测工具。启动VN Tra
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## 下载数据
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在开始策略回测之前，必须保证数据库内有充足的历史数据。故vnpy提供了历史数据一键下载的功能。
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下载数据功能主要是基于RQData的get_price()函数实现的。
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### RQData
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RQData提供国内股票、ETF、期货以及期权的历史数据。
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其下载数据功能主要是基于RQData的get_price()函数实现的。
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```
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get_price(
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order_book_ids, start_date='2013-01-04', end_date='2014-01-04',
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@ -47,7 +50,7 @@ get_price(
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在使用前要保证RQData初始化完毕，然后填写以下4个字段信息：
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- 本地代码：格式为合约品种+交易所，如IF88.CFFEX、rb88.SHFE；然后在底层通过RqdataClient的to_rq_symbol()函数转换成符合RQData格式，对应RQData中get_price()函数的order_book_ids字段。
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- K线周期：可以填1m、60m、1d，对应get_price()函数的frequency字段。
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- K线周期：可以填1m、1h、d、w，对应get_price()函数的frequency字段。
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- 开始日期：格式为yy/mm/dd，如2017/4/21，对应get_price()函数的start_date字段。（点击窗口右侧箭头按钮可改变日期大小）
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- 结束日期：格式为yy/mm/dd，如2019/4/22，对应get_price()函数的end_date字段。（点击窗口右侧箭头按钮可改变日期大小）
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@ -56,13 +59,152 @@ get_price(
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### IB
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盈透证券提供外盘股票、期货、期权的历史数据。
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下载前必须连接好IB接口，因为其下载数据功能主要是基于IbGateway类query_history()函数实现的。
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```
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def query_history(self, req: HistoryRequest):
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""""""
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self.history_req = req
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self.reqid += 1
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ib_contract = Contract()
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ib_contract.conId = str(req.symbol)
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ib_contract.exchange = EXCHANGE_VT2IB[req.exchange]
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if req.end:
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end = req.end
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end_str = end.strftime("%Y%m%d %H:%M:%S")
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else:
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end = datetime.now()
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end_str = ""
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delta = end - req.start
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days = min(delta.days, 180) # IB only provides 6-month data
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duration = f"{days} D"
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bar_size = INTERVAL_VT2IB[req.interval]
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if req.exchange == Exchange.IDEALPRO:
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bar_type = "MIDPOINT"
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else:
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bar_type = "TRADES"
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||||
self.client.reqHistoricalData(
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||||
self.reqid,
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ib_contract,
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||||
end_str,
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duration,
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||||
bar_size,
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||||
bar_type,
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1,
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1,
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False,
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[]
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)
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self.history_condition.acquire() # Wait for async data return
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self.history_condition.wait()
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self.history_condition.release()
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history = self.history_buf
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self.history_buf = [] # Create new buffer list
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self.history_req = None
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return history
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```
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### BITMEX
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BITMEX交易所提供数字货币历史数据。
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由于仿真环境与实盘环境行情差异比较大，故需要用实盘账号登录BIMEX接口来下载真实行情数据，其下载数据功能主要是基于BitmexGateway类query_history()函数实现的。
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```
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def query_history(self, req: HistoryRequest):
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""""""
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if not self.check_rate_limit():
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return
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history = []
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count = 750
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start_time = req.start.isoformat()
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while True:
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# Create query params
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params = {
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"binSize": INTERVAL_VT2BITMEX[req.interval],
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||||
"symbol": req.symbol,
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||||
"count": count,
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||||
"startTime": start_time
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||||
}
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# Add end time if specified
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if req.end:
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params["endTime"] = req.end.isoformat()
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# Get response from server
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resp = self.request(
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"GET",
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"/trade/bucketed",
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params=params
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)
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# Break if request failed with other status code
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if resp.status_code // 100 != 2:
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msg = f"获取历史数据失败，状态码：{resp.status_code}，信息：{resp.text}"
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self.gateway.write_log(msg)
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break
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else:
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data = resp.json()
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if not data:
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msg = f"获取历史数据为空，开始时间：{start_time}，数量：{count}"
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break
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for d in data:
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dt = datetime.strptime(
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d["timestamp"], "%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%fZ")
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bar = BarData(
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symbol=req.symbol,
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||||
exchange=req.exchange,
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||||
datetime=dt,
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||||
interval=req.interval,
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||||
volume=d["volume"],
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||||
open_price=d["open"],
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||||
high_price=d["high"],
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||||
low_price=d["low"],
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||||
close_price=d["close"],
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||||
gateway_name=self.gateway_name
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)
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history.append(bar)
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begin = data[0]["timestamp"]
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end = data[-1]["timestamp"]
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msg = f"获取历史数据成功，{req.symbol} - {req.interval.value}，{begin} - {end}"
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self.gateway.write_log(msg)
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# Break if total data count less than 750 (latest date collected)
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if len(data) < 750:
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break
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# Update start time
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start_time = bar.datetime + TIMEDELTA_MAP[req.interval]
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return history
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```
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## 策略回测
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下载完历史数据后，需要配置以下字段：交易策略、手续费率、交易滑点、合约乘数、价格跳动、回测资金。
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这些字段主要对应BacktesterEngine类的run_backtesting函数。
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若数据库已存在历史数据，无需重复下载，直接从本地数据库中导入数据进行回测。注意，vt_symbol的格式为品种代码.交易所的形式，如IF1908.CFFEX，导入时会自动将其分割为品种和交易所两部分
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```
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def run_backtesting(
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self, class_name: str, vt_symbol: str, interval: str, start: datetime,
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@ -70,8 +212,7 @@ def run_backtesting(
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capital: int, setting: dict
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)：
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```
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如果没有RqData用于下载历史数据（一般情况），则可以通过完整填写所有字段，从本地已连接的数据库中导入数据进行回测
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注：本地代码应以品种代码.交易所的形式（导入时会自动将其分割为品种和交易所两部分）
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点击下方的“开始回测”按钮可以开始回测：
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首先会弹出如图所示的参数配置窗口，用于调整策略参数。该设置对应的是run_backtesting()函数的setting字典。
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@ -101,6 +242,21 @@ def run_backtesting(
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### K线图
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K线图是基于PyQtGraph开发的，整个模块由以下五大组件构成：
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- BarManager：K线序列数据管理工具
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- ChartItem：基础图形类，继承实现后可以绘制K线、成交量、技术指标等
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- DatetimeAxis：针对K线时间戳设计的定制坐标轴
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- ChartCursor：十字光标控件，用于显示特定位置的数据细节
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- ChartWidget：包含以上所有部分，提供单一函数入口的绘图组件
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在回测完毕后，点击“K线图表”按钮即可显示历史K线行情数据（默认1分钟），并且标识有具体的买卖点位，如下图。
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## 参数优化
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