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f83a846684
commit
0edd9783e9
@ -14,21 +14,163 @@ CTA策略模块主要由7部分构成，如下图：
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- engine：定义了CTA策略实盘引擎，其中包括：RQData客户端初始化和数据载入、策略的初始化和启动、推送Tick订阅行情到策略中、挂撤单操作、策略的停止和移除等。
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- ui：基于PyQt5的GUI图形应用。
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## 2. 历史数据
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## 历史数据
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### 回测历史数据
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回测所需要的历史数据可通过运行getdata.py文件进行下载。该文件处于根目录下tests\backtesting文件夹内。
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下载历史数据的原理是调用RQData的get_price()函数把数据下载到内存里面；再通过generate_bar_from_row()函数，以固定格式把数据从内存载入到硬盘数据库中。
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下面介绍具体流程：
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- 填写RQData的账号密码，初始化RQData
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```
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import rqdatac as rq
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USERNAME = ""
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PASSWORD = ""
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FIELDS = ["open", "high", "low", "close", "volume"]
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rq.init(USERNAME, PASSWORD, ("rqdatad-pro.ricequant.com", 16011))
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```
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- 定义数据插入格式。需要插入的数据包括：合约代码、交易所、K线周期、开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量、数据库名称、vt_symbol（注意：K线周期可以是"1m"、"1h"、"d"、"w"。to_pydatetime()用于时间转换成datetime格式）
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```
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def generate_bar_from_row(row, symbol, exchange):
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""""""
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bar = DbBarData()
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bar.symbol = symbol
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bar.exchange = exchange
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bar.interval = "1m"
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bar.open_price = row["open"]
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||||
bar.high_price = row["high"]
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||||
bar.low_price = row["low"]
|
||||
bar.close_price = row["close"]
|
||||
bar.volume = row["volume"]
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||||
bar.datetime = row.name.to_pydatetime()
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bar.gateway_name = "DB"
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bar.vt_symbol = f"{symbol}.{exchange}"
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return bar
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```
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- 定义数据下载函数。主要调用RQData的get_price()获取指定合约或合约列表的历史数据（包含起止日期，日线或分钟线）。目前仅支持中国市场的股票、期货、ETF和上金所现货的行情数据，如黄金、铂金和白银产品。（注意：起始日期默认是2013-01-04，结束日期默认是2014-01-04）
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```
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||||
def download_minute_bar(vt_symbol):
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"""下载某一合约的分钟线数据"""
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print(f"开始下载合约数据{vt_symbol}")
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||||
symbol, exchange = vt_symbol.split(".")
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start = time()
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df = rq.get_price(symbol, start_date="2018-01-01", end_date="2019-01-01", frequency="1m", fields=FIELDS)
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||||
with DB.atomic():
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||||
for ix, row in df.iterrows():
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print(row.name)
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bar = generate_bar_from_row(row, symbol, exchange)
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||||
DbBarData.replace(bar.__data__).execute()
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end = time()
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||||
cost = (end - start) * 1000
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||||
print(
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"合约%s的分钟K线数据下载完成%s - %s，耗时%s毫秒"
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% (symbol, df.index[0], df.index[-1], cost)
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)
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```
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## 3. 策略开发
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### 实盘历史数据
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在实盘中，RQData通过实时载入数据进行策略的初始化。该功能主要在CTA实盘引擎engine.py内实现。
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下面介绍具体流程：
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- 配置json文件：在用户目录下.vntrader文件夹找到vt_setting.json，输入RQData的账号和密码，如图。
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||||
- 初始化RQData客户端：从vt_setting.json中读取RQData的账户、密码到rq_client.init()函数进行初始化
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```
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||||
def init_rqdata(self):
|
||||
"""
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||||
Init RQData client.
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||||
"""
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||||
username = SETTINGS["rqdata.username"]
|
||||
password = SETTINGS["rqdata.password"]
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||||
if not username or not password:
|
||||
return
|
||||
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||||
import rqdatac
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||||
|
||||
self.rq_client = rqdatac
|
||||
self.rq_client.init(username, password,
|
||||
('rqdatad-pro.ricequant.com', 16011))
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||||
```
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||||
- RQData载入实盘数据：输入vt_symbol后，首先会转换成符合RQData格式的rq_symbol，通过get_price()函数下载数据，并且插入到数据库中。
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```
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||||
def query_bar_from_rq(
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||||
self, vt_symbol: str, interval: Interval, start: datetime, end: datetime
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||||
):
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"""
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||||
Query bar data from RQData.
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||||
"""
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||||
symbol, exchange_str = vt_symbol.split(".")
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||||
rq_symbol = to_rq_symbol(vt_symbol)
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||||
if rq_symbol not in self.rq_symbols:
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return None
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||||
end += timedelta(1) # For querying night trading period data
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||||
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||||
df = self.rq_client.get_price(
|
||||
rq_symbol,
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||||
frequency=interval.value,
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||||
fields=["open", "high", "low", "close", "volume"],
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||||
start_date=start,
|
||||
end_date=end
|
||||
)
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||||
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||||
data = []
|
||||
for ix, row in df.iterrows():
|
||||
bar = BarData(
|
||||
symbol=symbol,
|
||||
exchange=Exchange(exchange_str),
|
||||
interval=interval,
|
||||
datetime=row.name.to_pydatetime(),
|
||||
open_price=row["open"],
|
||||
high_price=row["high"],
|
||||
low_price=row["low"],
|
||||
close_price=row["close"],
|
||||
volume=row["volume"],
|
||||
gateway_name="RQ"
|
||||
)
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||||
data.append(bar)
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||||
```
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||||
## 策略开发
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CTA策略模板提供完整的信号生成和委托管理功能，用户可以基于该模板自行开发策略。新策略可以放在根目录下vnpy\app\cta_strategy\strategies文件夹内，也可以放在用户运行的文件内（VN Station模式）。注意：策略文件命名是以下划线模式，如boll_channel_strategy.py；而策略类命名采用的是驼峰式，如BollChannelStrategy。
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下面通过BollChannelStrategy策略示例，来展示策略开发的具体步骤：
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### 3.1 参数设置
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### 参数设置
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定义策略参数并且初始化策略变量。策略参数为策略类的公有属性，用户可以通过创建新的实例来调用或者改变策略参数。
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||||
@ -54,7 +196,7 @@ CTA策略模板提供完整的信号生成和委托管理功能，用户可以
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short_stop = 0
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```
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||||
### 3.2 类的初始化
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||||
### 类的初始化
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初始化分3步：
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- 通过super( )的方法继承CTA策略模板，在__init__( )函数传入CTA引擎、策略名称、vt_symbol、参数设置。
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||||
- 调用K线生成模块:通过时间切片来把Tick数据合成1分钟K线数据，然后更大的时间周期数据，如15分钟K线。
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||||
@ -71,7 +213,7 @@ CTA策略模板提供完整的信号生成和委托管理功能，用户可以
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||||
self.am = ArrayManager()
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```
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### 3.3 策略的初始化、启动、停止
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### 策略的初始化、启动、停止
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||||
通过“CTA策略”组件的相关功能按钮实现。
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||||
注意：函数load_bar(10)，代表策略初始化需要载入10个交易日的历史数据。该历史数据可以是Tick数据，也可以是K线数据。
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||||
@ -96,7 +238,7 @@ CTA策略模板提供完整的信号生成和委托管理功能，用户可以
|
||||
"""
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||||
self.write_log("策略停止")
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||||
```
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||||
### 3.4 Tick数据回报
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||||
### Tick数据回报
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||||
策略订阅某品种合约行情，交易所会推送Tick数据到该策略上。
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||||
由于BollChannelStrategy是基于15分钟K线来生成交易信号的，故收到Tick数据后，需要用到K线生成模块里面的update_tick函数，通过时间切片的方法，聚合成1分钟K线数据，并且推送到on_bar函数。
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||||
@ -109,7 +251,7 @@ CTA策略模板提供完整的信号生成和委托管理功能，用户可以
|
||||
self.bg.update_tick(tick)
|
||||
```
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||||
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||||
### 3.5 K线数据回报
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||||
### K线数据回报
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||||
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||||
收到推送过来的1分钟K线数据后，通过K线生成模块里面的update_bar函数，以分钟切片的方法，合成15分钟K线数据，并且推送到on_15min_bar函数。
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||||
```
|
||||
@ -120,7 +262,7 @@ CTA策略模板提供完整的信号生成和委托管理功能，用户可以
|
||||
self.bg.update_bar(bar)
|
||||
```
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||||
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||||
### 3.6 15分钟K线数据回报
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||||
### 15分钟K线数据回报
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||||
负责CTA信号的生成，由3部分组成：
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||||
- 清空未成交委托：为了防止之前下的单子在上一个15分钟没有成交，但是下一个15分钟可能已经调整了价格，就用cancel_all()方法立刻撤销之前未成交的所有委托，保证策略在当前这15分钟开始时的整个状态是清晰和唯一的。
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||||
@ -169,7 +311,7 @@ CTA策略模板提供完整的信号生成和委托管理功能，用户可以
|
||||
self.put_event()
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```
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||||
### 3.7 委托回报、成交回报、停止单回报
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||||
### 委托回报、成交回报、停止单回报
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||||
在策略中可以直接pass，其具体逻辑应用交给回测/实盘引擎负责。
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```
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||||
@ -197,10 +339,10 @@ CTA策略模板提供完整的信号生成和委托管理功能，用户可以
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||||
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||||
## 4. 回测研究
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||||
## 回测研究
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backtesting.py定义了回测引擎，下面主要介绍相关功能函数，以及回测引擎应用示例：
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### 4.1 加载策略
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### 加载策略
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||||
把CTA策略逻辑，对应合约品种，以及参数设置（可在策略文件外修改）载入到回测引擎中。
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```
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||||
@ -213,7 +355,7 @@ backtesting.py定义了回测引擎，下面主要介绍相关功能函数，以
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```
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||||
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### 4.2 载入历史数据
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||||
### 载入历史数据
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||||
负责载入对应品种的历史数据，大概有4个步骤：
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||||
- 根据数据类型不同，分成K线模式和Tick模式；
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@ -254,7 +396,7 @@ backtesting.py定义了回测引擎，下面主要介绍相关功能函数，以
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```
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||||
### 4.3 撮合成交
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||||
### 撮合成交
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载入CTA策略以及相关历史数据后，策略会根据最新的数据来计算相关指标。若符合条件会生成交易信号，发出具体委托（buy/sell/short/cover），并且在下一根K线成交。
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||||
@ -349,7 +491,7 @@ backtesting.py定义了回测引擎，下面主要介绍相关功能函数，以
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||||
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||||
### 4.4 计算策略盈亏情况
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||||
### 计算策略盈亏情况
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基于收盘价、当日持仓量、合约规模、滑点、手续费率等计算总盈亏与净盈亏，并且其计算结果以DataFrame格式输出，完成基于逐日盯市盈亏统计。
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||||
@ -404,7 +546,7 @@ backtesting.py定义了回测引擎，下面主要介绍相关功能函数，以
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||||
### 4.5 计算策略统计指标
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||||
### 计算策略统计指标
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||||
calculate_statistics函数是基于逐日盯市盈亏情况（DateFrame格式）来计算衍生指标，如最大回撤、年化收益、盈亏比、夏普比率等。
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```
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||||
@ -456,7 +598,7 @@ calculate_statistics函数是基于逐日盯市盈亏情况（DateFrame格式）
|
||||
```
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||||
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||||
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||||
### 4.6 统计指标绘图
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||||
### 统计指标绘图
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||||
通过matplotlib绘制4幅图：
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||||
- 资金曲线图
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||||
- 资金回撤图
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||||
@ -495,7 +637,7 @@ calculate_statistics函数是基于逐日盯市盈亏情况（DateFrame格式）
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||||
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||||
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||||
### 4.7 回测引擎使用示例
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||||
### 回测引擎使用示例
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- 导入回测引擎和CTA策略
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||||
- 设置回测相关参数，如：品种、K线周期、回测开始和结束日期、手续费、滑点、合约规模、起始资金
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@ -533,10 +675,10 @@ engine.show_chart()
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## 5. 参数优化
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## 参数优化
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参数优化模块主要由3部分构成：
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### 5.1 参数设置
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### 参数设置
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||||
- 设置参数优化区间：如boll_window设置起始值为18，终止值为24，步进为2，这样就得到了[18, 20, 22, 24] 这4个待优化的参数了。
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||||
- 设置优化目标字段：如夏普比率、盈亏比、总收益率等。
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||||
@ -598,7 +740,7 @@ class OptimizationSetting:
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||||
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||||
### 5.2 参数对组合回测
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||||
### 参数对组合回测
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||||
多进程优化时，每个进程都会运行optimize函数，输出参数对组合以及目标优化字段的结果。其步骤如下：
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||||
- 调用回测引擎
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@ -652,7 +794,7 @@ def optimize(
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||||
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||||
### 5.3 多进程优化
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||||
### 多进程优化
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||||
- 根据CPU的核数来创建进程：若CPU为4核，则创建4个进程
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||||
- 在每个进程都调用apply_async( )的方法运行参数对组合回测，其回测结果添加到results中 （apply_async是异步非阻塞的，即不用等待当前进程执行完毕，随时根据系统调度来进行进程切换。）
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||||
@ -697,5 +839,215 @@ def optimize(
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||||
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||||
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||||
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||||
## 6. 实盘运行
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||||
## 实盘运行
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||||
在实盘环境，用户可以基于编写好的CTA策略来创建新的实例，一键初始化、启动、停止策略。
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||||
### 创建策略实例
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||||
用户可以基于编写好的CTA策略来创建新的实例，策略实例的好处在于同一个策略可以同时去运行多个品种合约，并且每个实例的参数可以是不同的。
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||||
在创建实例的时候需要填写如图的实例名称、合约品种、参数设置。注意：实例名称不能重名；合约名称是vt_symbol的格式，如IF1905.CFFEX。
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||||
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||||
|
||||
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||||
创建策略流程如下：
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||||
- 检查策略实例重名
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||||
- 添加策略配置信息(strategy_name, vt_symbol, setting)到strategies字典上
|
||||
- 添加该策略要订阅行情的合约信息到symbol_strategy_map字典中；
|
||||
- 把策略配置信息保存到json文件内；
|
||||
- 在图形化界面更新状态信息。
|
||||
|
||||
```
|
||||
def add_strategy(
|
||||
self, class_name: str, strategy_name: str, vt_symbol: str, setting: dict
|
||||
):
|
||||
"""
|
||||
Add a new strategy.
|
||||
"""
|
||||
if strategy_name in self.strategies:
|
||||
self.write_log(f"创建策略失败，存在重名{strategy_name}")
|
||||
return
|
||||
|
||||
strategy_class = self.classes[class_name]
|
||||
|
||||
strategy = strategy_class(self, strategy_name, vt_symbol, setting)
|
||||
self.strategies[strategy_name] = strategy
|
||||
|
||||
# Add vt_symbol to strategy map.
|
||||
strategies = self.symbol_strategy_map[vt_symbol]
|
||||
strategies.append(strategy)
|
||||
|
||||
# Update to setting file.
|
||||
self.update_strategy_setting(strategy_name, setting)
|
||||
|
||||
self.put_strategy_event(strategy)
|
||||
```
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
### 初始化策略
|
||||
- 调用策略类的on_init()回调函数,并且载入历史数据；
|
||||
- 恢复上次退出之前的策略状态；
|
||||
- 调用接口的subcribe()函数订阅指定行情信息；
|
||||
- 策略初始化状态变成True，并且更新到日志上。
|
||||
|
||||
```
|
||||
def _init_strategy(self):
|
||||
"""
|
||||
Init strategies in queue.
|
||||
"""
|
||||
while not self.init_queue.empty():
|
||||
strategy_name = self.init_queue.get()
|
||||
strategy = self.strategies[strategy_name]
|
||||
|
||||
if strategy.inited:
|
||||
self.write_log(f"{strategy_name}已经完成初始化，禁止重复操作")
|
||||
continue
|
||||
|
||||
self.write_log(f"{strategy_name}开始执行初始化")
|
||||
|
||||
# Call on_init function of strategy
|
||||
self.call_strategy_func(strategy, strategy.on_init)
|
||||
|
||||
# Restore strategy data(variables)
|
||||
data = self.strategy_data.get(strategy_name, None)
|
||||
if data:
|
||||
for name in strategy.variables:
|
||||
value = data.get(name, None)
|
||||
if value:
|
||||
setattr(strategy, name, value)
|
||||
|
||||
# Subscribe market data
|
||||
contract = self.main_engine.get_contract(strategy.vt_symbol)
|
||||
if contract:
|
||||
req = SubscribeRequest(
|
||||
symbol=contract.symbol, exchange=contract.exchange)
|
||||
self.main_engine.subscribe(req, contract.gateway_name)
|
||||
else:
|
||||
self.write_log(f"行情订阅失败，找不到合约{strategy.vt_symbol}", strategy)
|
||||
|
||||
# Put event to update init completed status.
|
||||
strategy.inited = True
|
||||
self.put_strategy_event(strategy)
|
||||
self.write_log(f"{strategy_name}初始化完成")
|
||||
|
||||
self.init_thread = None
|
||||
```
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
### 启动策略
|
||||
- 检查策略初始化状态；
|
||||
- 检查策略启动状态，避免重复启动；
|
||||
- 调用策略类的on_start()函数启动策略；
|
||||
- 策略启动状态变成True，并且更新到图形化界面上。
|
||||
|
||||
```
|
||||
def start_strategy(self, strategy_name: str):
|
||||
"""
|
||||
Start a strategy.
|
||||
"""
|
||||
strategy = self.strategies[strategy_name]
|
||||
if not strategy.inited:
|
||||
self.write_log(f"策略{strategy.strategy_name}启动失败，请先初始化")
|
||||
return
|
||||
|
||||
if strategy.trading:
|
||||
self.write_log(f"{strategy_name}已经启动，请勿重复操作")
|
||||
return
|
||||
|
||||
self.call_strategy_func(strategy, strategy.on_start)
|
||||
strategy.trading = True
|
||||
|
||||
self.put_strategy_event(strategy)
|
||||
```
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
### 停止策略
|
||||
- 检查策略启动状态；
|
||||
- 调用策略类的on_stop()函数停止策略；
|
||||
- 更新策略启动状态为False；
|
||||
- 对所有为成交的委托（市价单/限价单/本地停止单）进行撤单操作；
|
||||
- 在图形化界面更新策略状态。
|
||||
|
||||
```
|
||||
def stop_strategy(self, strategy_name: str):
|
||||
"""
|
||||
Stop a strategy.
|
||||
"""
|
||||
strategy = self.strategies[strategy_name]
|
||||
if not strategy.trading:
|
||||
return
|
||||
|
||||
# Call on_stop function of the strategy
|
||||
self.call_strategy_func(strategy, strategy.on_stop)
|
||||
|
||||
# Change trading status of strategy to False
|
||||
strategy.trading = False
|
||||
|
||||
# Cancel all orders of the strategy
|
||||
self.cancel_all(strategy)
|
||||
|
||||
# Update GUI
|
||||
self.put_strategy_event(strategy)
|
||||
```
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
### 编辑策略
|
||||
- 重新配置策略参数字典setting；
|
||||
- 更新参数字典到策略中；
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- 在图像化界面更新策略状态。
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```
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def edit_strategy(self, strategy_name: str, setting: dict):
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"""
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Edit parameters of a strategy.
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"""
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strategy = self.strategies[strategy_name]
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strategy.update_setting(setting)
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self.update_strategy_setting(strategy_name, setting)
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self.put_strategy_event(strategy)
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```
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### 移除策略
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- 检查策略状态，只有停止策略后从可以移除策略；
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- 从json文件移除策略配置信息(strategy_name, vt_symbol, setting)；
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- 从symbol_strategy_map字典中移除该策略订阅的合约信息；
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- 从strategy_orderid_map字典移除活动委托记录；
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- 从strategies字典移除该策略的相关配置信息。
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```
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def remove_strategy(self, strategy_name: str):
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"""
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Remove a strategy.
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"""
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strategy = self.strategies[strategy_name]
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if strategy.trading:
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self.write_log(f"策略{strategy.strategy_name}移除失败，请先停止")
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return
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# Remove setting
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self.remove_strategy_setting(strategy_name)
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# Remove from symbol strategy map
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strategies = self.symbol_strategy_map[strategy.vt_symbol]
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strategies.remove(strategy)
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# Remove from active orderid map
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if strategy_name in self.strategy_orderid_map:
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vt_orderids = self.strategy_orderid_map.pop(strategy_name)
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# Remove vt_orderid strategy map
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for vt_orderid in vt_orderids:
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if vt_orderid in self.orderid_strategy_map:
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self.orderid_strategy_map.pop(vt_orderid)
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# Remove from strategies
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self.strategies.pop(strategy_name)
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return True
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```
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