小編今天帶大家了解VNPY 批量策略回測(cè)和統(tǒng)計(jì)結(jié)果的excel輸出是怎樣的，文中知識(shí)點(diǎn)介紹的非常詳細(xì)。覺(jué)得有幫助的朋友可以跟著小編一起瀏覽文章的內(nèi)容，希望能夠幫助更多想解決這個(gè)問(wèn)題的朋友找到問(wèn)題的答案，下面跟著小編一起深入學(xué)習(xí)“VNPY 批量策略回測(cè)和統(tǒng)計(jì)結(jié)果的excel輸出是怎樣的”的知識(shí)吧。

成都創(chuàng)新互聯(lián)公司是一家集網(wǎng)站建設(shè),仙桃企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),仙桃品牌網(wǎng)站建設(shè),網(wǎng)站定制,仙桃網(wǎng)站建設(shè)報(bào)價(jià),網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo),網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化,仙桃網(wǎng)站推廣為一體的創(chuàng)新建站企業(yè)，幫助傳統(tǒng)企業(yè)提升企業(yè)形象加強(qiáng)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。可充分滿足這一群體相比中小企業(yè)更為豐富、高端、多元的互聯(lián)網(wǎng)需求。同時(shí)我們時(shí)刻保持專業(yè)、時(shí)尚、前沿，時(shí)刻以成就客戶成長(zhǎng)自我，堅(jiān)持不斷學(xué)習(xí)、思考、沉淀、凈化自己，讓我們?yōu)楦嗟钠髽I(yè)打造出實(shí)用型網(wǎng)站。

做VNPY這段時(shí)間，發(fā)現(xiàn)主要就是回測(cè)，和策略優(yōu)化；然后就是有批量測(cè)試和參數(shù)集合效果導(dǎo)出excel分析要求。還有就是一個(gè)策略對(duì)不同品種效果驗(yàn)證。

然后想想，就自己寫(xiě)了一個(gè)BatchBackTest 類，其實(shí)很簡(jiǎn)答，就是輸入品種隊(duì)列，和策略隊(duì)列，然后就會(huì)循環(huán)跑出結(jié)果，輸出到指定路徑excel。 還有就是策略是元組，是由一個(gè)策略和對(duì)應(yīng)參數(shù)組合。

代碼如下。使用方法就是在 vnpy/example/CtaBacktesting 路徑下面新疆一個(gè)py，放入下面代碼就可以

• # encoding: UTF-8

• from vnpy.trader.app.ctaStrategy.ctaBacktesting import BacktestingEngine, MINUTE_DB_NAME

• import pandas as pd

• from vnpy.trader.app.ctaStrategy.strategy.strategyAtrRsi import AtrRsiStrategy

• from vnpy.trader.app.ctaStrategy.strategy.strategyBollChannel import BollChannelStrategy

• from vnpy.trader.app.ctaStrategy.strategy.strategyDoubleMa import DoubleMaStrategy

• from vnpy.trader.app.ctaStrategy.strategy.strategyDualThrust import DualThrustStrategy

• from vnpy.trader.app.ctaStrategy.strategy.strategyKingKeltner import KkStrategy

• from vnpy.trader.app.ctaStrategy.strategy.strategyMultiSignal import MultiSignalStrategy

• from vnpy.trader.app.ctaStrategy.strategy.strategyMultiTimeframe import MultiTimeframeStrategy

• class BatchBackTest(object):

•     def __init__(self):

•         ""

•     def calculateBacktesting(self,symbollist,strategylist):

•         #填入品種隊(duì)列和策略隊(duì)列，返回結(jié)果resultlist, 為了輸出方便檢索，加入品種名稱，策略名稱和策略參數(shù)

•         resultlist = []

•         for symbol in symbollist:

•             for strategy in strategylist:

•                 result = self.runBacktesting(symbol,strategy)

•                 #加入品種名稱，策略名稱和策略參數(shù)

•                 result["Symbolname"] = str(symbol["vtSymbol"])

•                 result["strategyname"] = str(strategy[0])

•                 result["strategysetting"] = str(strategy[1])

•                 resultlist.append(result)

•         return resultlist

•     def runBacktesting(self, symbol, strategy ):

•         #寫(xiě)入測(cè)試品種和參數(shù), 返回回測(cè)數(shù)據(jù)集包含回測(cè)結(jié)果

•         # 在引擎中創(chuàng)建策略對(duì)象

•         # 創(chuàng)建回測(cè)引擎

•         engine = BacktestingEngine()

•         # 設(shè)置引擎的回測(cè)模式為K線

•         engine.setBacktestingMode(engine.BAR_MODE)

•         # 設(shè)置回測(cè)用的數(shù)據(jù)起始日期

•         engine.setStartDate(symbol["StartDate"])

•         engine.setSlippage(symbol["Slippage"]) # 1跳

•         engine.setRate(symbol["Rate"]) # 傭金大小

•         engine.setSize(symbol["Size"]) # 合約大小

•         engine.setPriceTick(symbol["Slippage"]) # 最小價(jià)格變動(dòng)

•         engine.setCapital(symbol["Capital"])

•         # 設(shè)置使用的歷史數(shù)據(jù)庫(kù)

•         engine.setDatabase(MINUTE_DB_NAME, symbol["vtSymbol"])

•         #設(shè)置策略，策略元組中第一個(gè)是策略，第二個(gè)參數(shù)

•         engine.initStrategy(strategy[0], strategy[1])

•         engine.runBacktesting()

•         df = engine.calculateDailyResult()

•         result = []

•         dfp,result = engine.calculateDailyStatistics(df)

•         engine.output(u'輸出統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)')

•         # engine.showDailyResult(dfp, result)

•         return result

•     def toExcel(self, resultlist, path = "C:\data\datframe.xlsx"):

•         #按照輸入統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)隊(duì)列和路徑，輸出excel，這里不提供新增模式，如果想，可以改

•         #dft.to_csv(path,index=False,header=True, mode = 'a')

•         summayKey = resultlist[0].keys()

•         # summayValue = result.values()

•         dft = pd.DataFrame(columns=summayKey)

•         for result in resultlist:

•             new = pd.DataFrame(result, index=["0"])

•             dft = dft.append(new,ignore_index=True)

•         dft.to_excel(path,index=False,header=True)

•         print "回測(cè)統(tǒng)計(jì)結(jié)果輸出到" + path

• if __name__ == "__main__":

•     #創(chuàng)建品種隊(duì)列，這里可以用json導(dǎo)入，為了方便使用直接寫(xiě)了。

•     symbollist = [{

•         "vtSymbol": 'm1809',

•         "StartDate": "20180101",

•         "Slippage": 1,

•         "Size": 10,

•         "Rate": 2 / 10000,

•         "Capital": 10000

•             },

•         {

•             "vtSymbol": 'rb0000',

•             "StartDate": "20180101",

•             "Slippage": 1,

•             "Size": 10,

•             "Rate": 2 / 10000,

•             "Capital": 10000

•         }]

•     #這里定義策略，策略參數(shù)先為空；策略加參數(shù)是一個(gè)元組

•     setting = {}

•     Strategylist = [(AtrRsiStrategy, setting),

•                     (BollChannelStrategy, setting),

•                     (DoubleMaStrategy, setting),

•                     (DualThrustStrategy, setting),

•                     (KkStrategy, setting),

•                     (MultiSignalStrategy, setting),

•                     (MultiTimeframeStrategy, setting)]

•     # 這里是同一個(gè)策略，不同參數(shù)的情況，當(dāng)然可以有多個(gè)策略和多個(gè)參數(shù)組合

•     Strategylist2 = []

•     # 策略list

•     settinglist =[

•         {'kdlimit': 40, 'barmins': 9, 'cciWindow': 22},

•         {'kdlimit': 30, 'barmins': 13, 'cciWindow': 20}]

•     # 合并一個(gè)元組

•     if settinglist != []:

•         for para1 in settinglist:

•             Strategylist2.append((BollChannelStrategy, para1))

•     NT = BatchBackTest()

•     resultlist = NT.calculateBacktesting(symbollist,Strategylist)

•     #定義路徑

•     path = "C:\Project\BackTestResult.xlsx"

•     NT.toExcel(resultlist,path)

感謝大家的閱讀，以上就是“VNPY 批量策略回測(cè)和統(tǒng)計(jì)結(jié)果的excel輸出是怎樣的”的全部?jī)?nèi)容了，學(xué)會(huì)的朋友趕緊操作起來(lái)吧。相信創(chuàng)新互聯(lián)小編一定會(huì)給大家?guī)?lái)更優(yōu)質(zhì)的文章。謝謝大家對(duì)創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站的支持！

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