From 10bd69297c59369482613f6c8d8e701ae539db70 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: LimingFang Date: Tue, 2 Jul 2019 16:35:42 +0800 Subject: [PATCH] Update cta_strategy.md --- docs/cta_strategy.md | 84 +++++++++----------------------------------- 1 file changed, 16 insertions(+), 68 deletions(-) diff --git a/docs/cta_strategy.md b/docs/cta_strategy.md index a114f8ed..09349e36 100644 --- a/docs/cta_strategy.md +++ b/docs/cta_strategy.md @@ -21,80 +21,28 @@ CTA策略模块主要由7部分构成，如下图： ## 历史数据 ### 回测历史数据 -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。 -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。 - -下面介绍具体流程： - -- 填写RQData的账号密码，初始化RQData +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。 +下载数据功能主要是基于RQData的get_price()函数实现的。 ``` -import rqdatac as rq - - -USERNAME = "" -PASSWORD = "" -FIELDS = ["open", "high", "low", "close", "volume"] - -rq.init(USERNAME, PASSWORD, ("rqdatad-pro.ricequant.com", 16011)) -``` - -  - -- 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） -``` -def generate_bar_from_row(row, symbol, exchange): - """""" - bar = DbBarData() - - bar.symbol = symbol - bar.exchange = exchange - bar.interval = "1m" - bar.open_price = row["open"] - bar.high_price = row["high"] - bar.low_price = row["low"] - bar.close_price = row["close"] - bar.volume = row["volume"] - bar.datetime = row.name.to_pydatetime() - bar.gateway_name = "DB" - bar.vt_symbol = f"{symbol}.{exchange}" - - return bar -``` - -  - -- 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） - -``` -def download_minute_bar(vt_symbol): - """下载某一合约的分钟线数据""" - print(f"开始下载合约数据{vt_symbol}") - symbol, exchange = vt_symbol.split(".") - - start = time() - - df = rq.get_price(symbol, start_date="2018-01-01", end_date="2019-01-01", frequency="1m", fields=FIELDS) - - with DB.atomic(): - for ix, row in df.iterrows(): - print(row.name) - bar = generate_bar_from_row(row, symbol, exchange) - DbBarData.replace(bar.__data__).execute() - - end = time() - cost = (end - start) * 1000 - - print( - "合约%s的分钟K线数据下载完成%s - %s，耗时%s毫秒" - % (symbol, df.index[0], df.index[-1], cost) - ) - +get_price( + order_book_ids, start_date='2013-01-04', end_date='2014-01-04', + frequency='1d', fields=None, adjust_type='pre', skip_suspended =False, + market='cn' +) ``` -  +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： +- 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。 +- K线周期：可以填1m、60m、1d，对应get_price()函数的frequency字段。 +- 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） +- 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） + +填写完字段信息后，点击下方“下载数据”按钮启动下载程序，下载成功如图所示。 +![](https://vnpy-community.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/forum_experience/yazhang/cta_backtester/data_loader.png) + ### 实盘历史数据 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。 下面介绍具体流程：