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vn.py 2019-05-03 15:17:32 +08:00
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71
tests/backtesting/GA_Pre_Final.ipynb
View File

@ -10,12 +10,11 @@
"import multiprocessing\n",
"import numpy as np\n",
"from deap import creator, base, tools, algorithms\n",
"from backtesting import BacktestingEngine,OptimizationSetting\n",
"from boll_channel_strategy import BollChannelStrategy\n",
"from atr_rsi_strategy import AtrRsiStrategy\n",
"from vnpy.app.cta_strategy.backtesting import BacktestingEngine,OptimizationSetting\n",
"from vnpy.app.cta_strategy.strategies.boll_channel_strategy import BollChannelStrategy\n",
"from vnpy.app.cta_strategy.strategies.atr_rsi_strategy import AtrRsiStrategy\n",
"from datetime import datetime\n",
"import multiprocessing #多进程\n",
"from scoop import futures #多进程\n",
"from functools import lru_cache"
]
},
@ -89,7 +88,7 @@
{
"data": {
"text/plain": [
"[22, 28, 22]"
"[48, 6, 26]"
]
},
"execution_count": 5,
@ -109,7 +108,7 @@
{
"data": {
"text/plain": [
"{'boll_window': 24, 'cci_window': 14, 'atr_window': 28}"
"{'boll_window': 16, 'cci_window': 48, 'atr_window': 6}"
]
},
"execution_count": 6,
@ -171,10 +170,24 @@
"execution_count": 8,
"metadata": {},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"2019-05-03 15:02:07.528909\t开始加载历史数据\n",
"2019-05-03 15:02:34.854177\t历史数据加载完成，数据量：175440\n",
"2019-05-03 15:02:34.877616\t策略初始化完成\n",
"2019-05-03 15:02:34.877616\t开始回放历史数据\n",
"2019-05-03 15:02:37.000744\t历史数据回放结束\n",
"2019-05-03 15:02:37.000744\t开始计算逐日盯市盈亏\n",
"2019-05-03 15:02:37.012463\t逐日盯市盈亏计算完成\n",
"2019-05-03 15:02:37.012463\t开始计算策略统计指标\n"
]
},
{
"data": {
"text/plain": [
"(-0.51, -0.28)"
"(0.96, 0.38)"
]
},
"execution_count": 8,
@ -224,8 +237,8 @@
" toolbox.register(\"mutate\", tools.mutUniformInt,low = 4,up = 40,indpb=1) \n",
" toolbox.register(\"evaluate\", object_func) \n",
" toolbox.register(\"select\", tools.selNSGA2) \n",
" #pool = multiprocessing.Pool()\n",
" #toolbox.register(\"map\", pool.map)\n",
" pool = multiprocessing.Pool(multiprocessing.cpu_count())\n",
" toolbox.register(\"map\", pool.map)\n",
" #toolbox.register(\"map\", futures.map)\n",
" \n",
" \n",
@ -266,7 +279,7 @@
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 11,
"execution_count": null,
"metadata": {
"scrolled": false
},
@ -275,43 +288,7 @@
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"开始运行遗传算法，每代族群总数：34, 优良品种筛选个数：27，迭代次数：30，交叉概率：0.95，突变概率：0.05\n",
"gen\tnevals\tmean \tstd \tmin \tmax \n",
"0 \t34 \t[0.08852941 0.00352941]\t[0.5373362 0.29107188]\t[-0.7 -0.63]\t[1.51 0.5 ]\n",
"1 \t34 \t[0.60148148 0.27518519]\t[0.31013383 0.08573734]\t[0.32 0.18] \t[1.51 0.5 ]\n",
"2 \t34 \t[0.79333333 0.33851852]\t[0.27758215 0.06742369]\t[0.47 0.25] \t[1.54 0.5 ]\n",
"3 \t34 \t[1.00888889 0.39777778]\t[0.3147525 0.06214281]\t[0.7 0.33] \t[1.54 0.5 ]\n",
"4 \t34 \t[1.41074074 0.47444444]\t[0.22881217 0.04661373]\t[0.96 0.36] \t[1.92 0.57]\n",
"5 \t34 \t[1.59666667 0.51222222]\t[0.14714568 0.0255797 ]\t[1.51 0.49] \t[1.92 0.57]\n",
"6 \t34 \t[1.66259259 0.52185185]\t[0.16585564 0.02981884]\t[1.52 0.49] \t[1.92 0.57]\n",
"7 \t34 \t[1.8737037 0.55666667]\t[0.07713135 0.01763834]\t[1.75 0.53] \t[1.95 0.57]\n",
"8 \t34 \t[1.93666667 0.57 ]\t[0.01490712 0. ]\t[1.92 0.57] \t[1.95 0.57]\n",
"9 \t34 \t[1.95 0.57] \t[0. 0.] \t[1.95 0.57] \t[1.95 0.57]\n",
"10 \t34 \t[1.95 0.57] \t[0. 0.] \t[1.95 0.57] \t[1.95 0.57]\n",
"11 \t34 \t[1.95 0.57] \t[0. 0.] \t[1.95 0.57] \t[1.95 0.57]\n",
"12 \t34 \t[1.95 0.57] \t[0. 0.] \t[1.95 0.57] \t[1.95 0.57]\n",
"13 \t34 \t[1.95 0.57] \t[0. 0.] \t[1.95 0.57] \t[1.95 0.57]\n",
"14 \t34 \t[1.95 0.57] \t[0. 0.] \t[1.95 0.57] \t[1.95 0.57]\n",
"15 \t34 \t[1.95 0.57] \t[0. 0.] \t[1.95 0.57] \t[1.95 0.57]\n",
"16 \t34 \t[1.95 0.57] \t[0. 0.] \t[1.95 0.57] \t[1.95 0.57]\n",
"17 \t34 \t[1.95 0.57] \t[0. 0.] \t[1.95 0.57] \t[1.95 0.57]\n",
"18 \t34 \t[1.95 0.57] \t[0. 0.] \t[1.95 0.57] \t[1.95 0.57]\n",
"19 \t34 \t[1.95 0.57] \t[0. 0.] \t[1.95 0.57] \t[1.95 0.57]\n",
"20 \t34 \t[1.95 0.57] \t[0. 0.] \t[1.95 0.57] \t[1.95 0.57]\n",
"21 \t34 \t[1.95 0.57] \t[0. 0.] \t[1.95 0.57] \t[1.95 0.57]\n",
"22 \t34 \t[1.95 0.57] \t[0. 0.] \t[1.95 0.57] \t[1.95 0.57]\n",
"23 \t34 \t[1.95 0.57] \t[0. 0.] \t[1.95 0.57] \t[1.95 0.57]\n",
"24 \t34 \t[1.95 0.57] \t[0. 0.] \t[1.95 0.57] \t[1.95 0.57]\n",
"25 \t34 \t[1.95 0.57] \t[0. 0.] \t[1.95 0.57] \t[1.95 0.57]\n",
"26 \t34 \t[1.95 0.57] \t[0. 0.] \t[1.95 0.57] \t[1.95 0.57]\n",
"27 \t34 \t[1.95 0.57] \t[0. 0.] \t[1.95 0.57] \t[1.95 0.57]\n",
"28 \t34 \t[1.95 0.57] \t[0. 0.] \t[1.95 0.57] \t[1.95 0.57]\n",
"29 \t34 \t[1.95 0.57] \t[0. 0.] \t[1.95 0.57] \t[1.95 0.57]\n",
"30 \t34 \t[1.95 0.57] \t[0. 0.] \t[1.95 0.57] \t[1.95 0.57]\n",
"遗传算法优化完成，耗时309秒\n",
"输出帕累托前沿解集：\n",
"{'boll_window': 48, 'cci_window': 40, 'atr_window': 22, 'return_drawdown_ratio': 1.95, 'sharpe_ratio': 0.57}\n",
"{'boll_window': 48, 'cci_window': 50, 'atr_window': 22, 'return_drawdown_ratio': 1.95, 'sharpe_ratio': 0.57}\n"
"开始运行遗传算法，每代族群总数：34, 优良品种筛选个数：27，迭代次数：30，交叉概率：0.95，突变概率：0.05\n"
]
}
],

514
tests/backtesting/turtle.ipynb
View File

@ -61,517 +61,33 @@
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"2019-05-02 22:29:22.289010\t开始运行遗传算法，每代族群总数：100, 优良品种筛选个数：80，迭代次数：300，交叉概率：0.95，突变概率：0.05\n",
"2019-05-02 22:29:22.289010\t开始加载历史数据\n",
"2019-05-02 22:29:24.103532\t历史数据加载完成，数据量：18240\n",
"2019-05-02 22:29:24.173848\t策略初始化完成\n",
"2019-05-02 22:29:24.173848\t开始回放历史数据\n",
"2019-05-02 22:29:24.788129\t历史数据回放结束\n",
"2019-05-02 22:29:24.789106\t开始计算逐日盯市盈亏\n",
"2019-05-02 22:29:24.789106\t成交记录为空，无法计算\n",
"2019-05-02 22:29:24.789106\t开始计算策略统计指标\n",
"2019-05-02 22:29:24.789106\t开始加载历史数据\n",
"2019-05-02 22:29:24.789106\t历史数据加载完成，数据量：18240\n",
"2019-05-02 22:29:24.867234\t策略初始化完成\n",
"2019-05-02 22:29:24.868210\t开始回放历史数据\n",
"2019-05-02 22:29:25.834068\t历史数据回放结束\n",
"2019-05-02 22:29:25.835044\t开始计算逐日盯市盈亏\n",
"2019-05-02 22:29:25.839927\t逐日盯市盈亏计算完成\n",
"2019-05-02 22:29:25.840904\t开始计算策略统计指标\n",
"2019-05-02 22:29:25.856529\t开始加载历史数据\n",
"2019-05-02 22:29:25.857506\t历史数据加载完成，数据量：18240\n",
"2019-05-02 22:29:25.939540\t策略初始化完成\n",
"2019-05-02 22:29:25.939540\t开始回放历史数据\n",
"2019-05-02 22:29:27.055794\t历史数据回放结束\n",
"2019-05-02 22:29:27.056771\t开始计算逐日盯市盈亏\n",
"2019-05-02 22:29:27.062630\t逐日盯市盈亏计算完成\n",
"2019-05-02 22:29:27.062630\t开始计算策略统计指标\n",
"2019-05-02 22:29:27.074350\t开始加载历史数据\n",
"2019-05-02 22:29:27.074350\t历史数据加载完成，数据量：18240\n",
"2019-05-02 22:29:27.156384\t策略初始化完成\n",
"2019-05-02 22:29:27.156384\t开始回放历史数据\n",
"2019-05-02 22:29:28.159352\t历史数据回放结束\n",
"2019-05-02 22:29:28.160329\t开始计算逐日盯市盈亏\n",
"2019-05-02 22:29:28.165212\t逐日盯市盈亏计算完成\n",
"2019-05-02 22:29:28.165212\t开始计算策略统计指标\n",
"2019-05-02 22:29:28.176931\t开始加载历史数据\n",
"2019-05-02 22:29:28.176931\t历史数据加载完成，数据量：18240\n",
"2019-05-02 22:29:28.260919\t策略初始化完成\n",
"2019-05-02 22:29:28.260919\t开始回放历史数据\n",
"2019-05-02 22:29:29.418190\t历史数据回放结束\n",
"2019-05-02 22:29:29.418190\t开始计算逐日盯市盈亏\n",
"2019-05-02 22:29:29.424049\t逐日盯市盈亏计算完成\n",
"2019-05-02 22:29:29.424049\t开始计算策略统计指标\n",
"2019-05-02 22:29:29.436745\t开始加载历史数据\n",
"2019-05-02 22:29:29.436745\t历史数据加载完成，数据量：18240\n",
"2019-05-02 22:29:29.521709\t策略初始化完成\n",
"2019-05-02 22:29:29.522686\t开始回放历史数据\n",
"2019-05-02 22:29:30.513935\t历史数据回放结束\n",
"2019-05-02 22:29:30.514911\t开始计算逐日盯市盈亏\n",
"2019-05-02 22:29:30.519794\t逐日盯市盈亏计算完成\n",
"2019-05-02 22:29:30.519794\t开始计算策略统计指标\n",
"2019-05-02 22:29:30.531514\t开始加载历史数据\n",
"2019-05-02 22:29:30.531514\t历史数据加载完成，数据量：18240\n",
"2019-05-02 22:29:30.611595\t策略初始化完成\n",
"2019-05-02 22:29:30.611595\t开始回放历史数据\n",
"2019-05-02 22:29:31.729802\t历史数据回放结束\n",
"2019-05-02 22:29:31.730778\t开始计算逐日盯市盈亏\n",
"2019-05-02 22:29:31.735661\t逐日盯市盈亏计算完成\n",
"2019-05-02 22:29:31.735661\t开始计算策略统计指标\n",
"2019-05-02 22:29:31.747381\t开始加载历史数据\n",
"2019-05-02 22:29:31.747381\t历史数据加载完成，数据量：18240\n",
"2019-05-02 22:29:31.825509\t策略初始化完成\n",
"2019-05-02 22:29:31.826485\t开始回放历史数据\n",
"2019-05-02 22:29:32.840196\t历史数据回放结束\n",
"2019-05-02 22:29:32.840196\t开始计算逐日盯市盈亏\n",
"2019-05-02 22:29:32.846056\t逐日盯市盈亏计算完成\n",
"2019-05-02 22:29:32.847032\t开始计算策略统计指标\n",
"2019-05-02 22:29:32.858751\t开始加载历史数据\n",
"2019-05-02 22:29:32.858751\t历史数据加载完成，数据量：18240\n",
"2019-05-02 22:29:32.936879\t策略初始化完成\n",
"2019-05-02 22:29:32.936879\t开始回放历史数据\n",
"2019-05-02 22:29:34.065829\t历史数据回放结束\n",
"2019-05-02 22:29:34.066806\t开始计算逐日盯市盈亏\n",
"2019-05-02 22:29:34.071689\t逐日盯市盈亏计算完成\n",
"2019-05-02 22:29:34.072665\t开始计算策略统计指标\n",
"2019-05-02 22:29:34.085361\t开始加载历史数据\n",
"2019-05-02 22:29:34.085361\t历史数据加载完成，数据量：18240\n",
"2019-05-02 22:29:34.161536\t策略初始化完成\n",
"2019-05-02 22:29:34.162512\t开始回放历史数据\n",
"2019-05-02 22:29:35.174270\t历史数据回放结束\n",
"2019-05-02 22:29:35.175247\t开始计算逐日盯市盈亏\n",
"2019-05-02 22:29:35.180130\t逐日盯市盈亏计算完成\n",
"2019-05-02 22:29:35.180130\t开始计算策略统计指标\n",
"2019-05-02 22:29:35.192825\t开始加载历史数据\n",
"2019-05-02 22:29:35.192825\t历史数据加载完成，数据量：18240\n",
"2019-05-02 22:29:35.274860\t策略初始化完成\n",
"2019-05-02 22:29:35.274860\t开始回放历史数据\n",
"2019-05-02 22:29:35.918439\t历史数据回放结束\n",
"2019-05-02 22:29:35.918439\t开始计算逐日盯市盈亏\n",
"2019-05-02 22:29:35.918439\t成交记录为空，无法计算\n",
"2019-05-02 22:29:35.918439\t开始计算策略统计指标\n",
"2019-05-02 22:29:35.918439\t开始加载历史数据\n",
"2019-05-02 22:29:35.918439\t历史数据加载完成，数据量：18240\n",
"2019-05-02 22:29:35.999497\t策略初始化完成\n",
"2019-05-02 22:29:35.999497\t开始回放历史数据\n",
"2019-05-02 22:29:36.671398\t历史数据回放结束\n",
"2019-05-02 22:29:36.671398\t开始计算逐日盯市盈亏\n",
"2019-05-02 22:29:36.672374\t成交记录为空，无法计算\n",
"2019-05-02 22:29:36.672374\t开始计算策略统计指标\n",
"2019-05-02 22:29:36.673351\t开始加载历史数据\n",
"2019-05-02 22:29:36.673351\t历史数据加载完成，数据量：18240\n",
"2019-05-02 22:29:36.761245\t策略初始化完成\n",
"2019-05-02 22:29:36.762222\t开始回放历史数据\n",
"2019-05-02 22:29:37.830622\t历史数据回放结束\n",
"2019-05-02 22:29:37.831599\t开始计算逐日盯市盈亏\n",
"2019-05-02 22:29:37.837458\t逐日盯市盈亏计算完成\n",
"2019-05-02 22:29:37.837458\t开始计算策略统计指标\n",
"2019-05-02 22:29:37.849177\t开始加载历史数据\n",
"2019-05-02 22:29:37.849177\t历史数据加载完成，数据量：18240\n",
"2019-05-02 22:29:37.926329\t策略初始化完成\n",
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"setting.set_target(\"total_return\")\n",
"setting.set_target(\"sharpe_ratio\")\n",
"setting.add_parameter(\"atr_length\", 3, 105, 1)\n",
"setting.add_parameter(\"atr_ma_length\", 10, 80, 1)\n",
"\n",
"engine.run_ga_optimization(setting)"
]

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vnpy/app/cta_strategy/backtesting.py
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@ -565,41 +565,40 @@ class BacktestingEngine:
toolbox.register("evaluate", object_func)
toolbox.register("select", tools.selNSGA2)
# pool = multiprocessing.Pool(multiprocessing.cpu_count())
# toolbox.register("map", pool.map)
pool = multiprocessing.Pool(multiprocessing.cpu_count())
toolbox.register("map", pool.map)
MU = 80 # 设置每一代选择的个体数
LAMBDA = 100 # 设置每一代产生的子女数
POP = 100
CXPB = 0.95 # 交叉概率
MUTPB = 0.05 # 变异概率
NGEN = 300 # 种群代数
mu = 16 # number of individuals to select for the next generation
lambda_ = 20 # number of children to produce at each generation
cxpb = 0.95 # probability that an offspring is produced by crossover
mutpb = 0.05 # probability that an offspring is produced by mutation
ngen = 300 # number of generation
pop = toolbox.population(POP) # 设置族群里面的个体数量
hof = tools.ParetoFront() # 解的集合：帕累托前沿(非占优最优集)
pop_size = 20 # number of individuals in each generation
pop = toolbox.population(pop_size)
hof = tools.ParetoFront() # end result of pareto front
stats = tools.Statistics(lambda ind: ind.fitness.values)
np.set_printoptions(suppress=True) # 对numpy默认输出的科学计数法转换
stats.register("mean", np.mean, axis=0) # 统计目标优化函数结果的平均值
stats.register("std", np.std, axis=0) # 统计目标优化函数结果的标准差
stats.register("min", np.min, axis=0) # 统计目标优化函数结果的最小值
stats.register("max", np.max, axis=0) # 统计目标优化函数结果的最大值
np.set_printoptions(suppress=True)
stats.register("mean", np.mean, axis=0)
stats.register("std", np.std, axis=0)
stats.register("min", np.min, axis=0)
stats.register("max", np.max, axis=0)
msg = "开始运行遗传算法，每代族群总数：%s, 优良品种筛选个数：%s，迭代次数：%s，交叉概率：%s，突变概率：%s" %(POP,MU,NGEN,CXPB,MUTPB)
msg = "开始运行遗传算法，每代族群总数：%s, 优良品种筛选个数：%s，迭代次数：%s，交叉概率：%s，突变概率：%s" %(pop_size, mu, ngen, cxpb, mutpb)
self.output(msg)
# Run ga optimization
# esMuPlusLambda是一种基于(μ+λ)选择策略的多目标优化分段遗传算法
start = time()
algorithms.eaMuPlusLambda(
pop,
toolbox,
MU,
LAMBDA,
CXPB,
MUTPB,
NGEN,
mu,
lambda_,
cxpb,
mutpb,
ngen,
stats,
halloffame=hof
)
@ -1139,3 +1138,19 @@ def load_tick_data(
return database_manager.load_tick_data(
symbol, exchange, start, end
)
# GA related global value
ga_target_name = None
ga_strategy_class = None
ga_setting = None
ga_vt_symbol = None
ga_interval = None
ga_start = None
ga_rate = None
ga_slippage = None
ga_size = None
ga_pricetick = None
ga_capital = None
ga_end = None
ga_mode = None