自己做量化交易软件(6)通通量化历史交易回测设计1
前面我们介绍的通通量化软件的一些程序设计。
自己做量化交易软件(1)通通量化分析环境安装使用
https://blog.csdn.net/hepu8/article/details/81866694
自己做量化交易软件(2) 通通量化python跨版本环境设置和使用
https://blog.csdn.net/hepu8/article/details/82712669
自己做量化交易软件(3)通通量化分析框架构成1
https://blog.csdn.net/hepu8/article/details/82718220
自己做量化交易软件(4)通通量化分析框架构成2
https://blog.csdn.net/hepu8/article/details/82718592
自己做量化交易软件(5)通通量化中创作的布林指标BOLL线
https://blog.csdn.net/hepu8/article/details/82719010
下面开始介绍回测功能的设计。我们前面软件主要用的python函数设计，从现在开始使用python的类设计。
首先设计类class hpQuant(object)。初始化函数中存放一些交易变量。其中一些变量可以外部设置，例如总资金，交易手续费等等，我们按照A股交易规则，买卖有佣金，卖出需要印花税。
所以关于交易回测的代码，我们存放到HP_sys.py文件中。下面直接给出全部源代码。读者可复制到前面下载的通通项目目录中。
import sys,os
import numpy as np
import pandas as pd
from HP_global import *
from HP_set import *
class hpQuant(object):
def __init__(self):
self.order_df=None #下单流水
self.trade_df=None #交易流水
self.security_df=None #持仓清单
self.money2=1000000.00 #总资金
self.money=1000000.00 #资金
self.priceBuy=0.00 #最后一次买入价格
self.priceSell=999999.00 #最后一次卖出价格
self.amount=0.00 #证券数量
self.code="" #证券代码
self.stamp_duty=0.001 #印花税 0.1%
self.trading_Commission=0.0005 #交易佣金0.05%
self.priceStopLoss=0.00 #止损价
self.position=False #持仓状态
self.stop_loss_on=True #允许止损
self.stop_loss_num=0 #止损次数
self.stop_loss_max=50 #止损3次,就停止交易
self.stop_loss_range=0.05 #止损幅度
self.trade=True #允许交易
self.Init()
def Init(self):
self.order_df = pd.DataFrame(columns = ['date', 'time','mode','code','amount','price'])
self.order_df =self.order_df.reset_index(level=None, drop=True ,col_level=0, col_fill='')
self.trade_df = pd.DataFrame(columns = ['date', 'time','mode','code','amount','price','money'])
self.trade_df =self.trade_df.reset_index(level=None, drop=True ,col_level=0, col_fill='')
self.security_df = pd.DataFrame(columns = ['code','amount','price','money'])
self.security_df =self.security_df.reset_index(level=None, drop=True ,col_level=0, col_fill='')
def PrintOrder(self):
print(self.order_df)
def PrintTrade(self):
print(self.trade_df)
def PrintSecurity(self):
print(self.security_df)
def Order(self,date,time,mode,code,amount,price):
ln=len(self.order_df)
df_new = pd.DataFrame({'date':date,'time':time,'mode':mode,'code':code,'amount':amount,'price':price},index=[ln])
self.order_df=self.order_df.append( df_new,ignore_index=True)
ln=len(self.trade_df)
if mode==1: #买入
se=amount*price*(1+self.trading_Commission)
self.money=self.money-se
df_new = pd.DataFrame({'date':date,'time':time,'mode':mode,'code':code,'amount':amount,'price':price,'money':self.money},index=[ln])
self.trade_df=self.trade_df.append( df_new,ignore_index=True)
if len(self.security_df[self.security_df.code==code])==0 :
df_new = pd.DataFrame({'code':code,'amount':amount,'price':se/amount,'money':se},index=[ln])
self.security_df=self.security_df.append( df_new,ignore_index=True)
else:
self.security_df.index=self.security_df['code']
self.security_df.loc[code,'amount']=self.security_df.loc[code,'amount']+amount
self.security_df=self.security_df.reset_index(level=None, drop=True ,col_level=0, col_fill='')
ln=len(self.security_df[self.security_df.code==code])
if mode==2 and ln>0: #卖出
self.security_df.index=self.security_df['code']
am=self.security_df.loc[code,'amount']
if am0 and self.position==False and self.trade==True) : #买点
self.priceBuy=df.get_value(i, 'close')
x=int(myMoney/(self.priceBuy*(1+self.trading_Commission))/100)
self.amount=x*100.00
self.Order(df.get_value(i, 'date'),'14:45:01',1,self.code,self.amount,close)
myMoney=myMoney-self.amount*self.priceBuy*(1.00+self.trading_Commission)
self.position=True
self.priceStopLoss=self.priceBuy*(1-self.stop_loss_range)
self.text=self.text+'日期:'+df.get_value(i, 'date').strftime('%Y-%m-%d')+' 买入:'+str(round(self.amount,0))+'股, 价格:'+str(round(self.priceBuy,2))+'\n'
if (df.get_value(i, tp2) >0 and self.position==True and self.trade==True) : #卖点
self.priceSell=df.get_value(i, 'close')
myMoney=myMoney+self.amount*self.priceSell*(1.00-self.trading_Commission-self.stamp_duty)
self.position=False
self.Order(df.get_value(i, 'date'),'14:45:02',2,self.code,self.amount,df.get_value(i, 'close'))
self.text=self.text+'日期:'+df.get_value(i, 'date').strftime('%Y-%m-%d')+' 卖出:'+str(round(self.amount,0))+'股, 价格:'+str(round(self.priceSell,2))+'获利:'+str(round((myMoney-self.money2)/self.money2*100,2))+'%\n'
self.amount=0.00
if (close<=self.priceStopLoss and self.position==True and self.trade and self.stop_loss_on): #止损
self.priceSell=self.priceStopLoss-0.01
myMoney=myMoney+self.amount*self.priceSell*(1.00-self.trading_Commission-self.stamp_duty)
self.position=False
self.stop_loss_num=self.stop_loss_num+1
self.Order(df.get_value(i, 'date'),'14:45:02',2,self.code,self.amount,df.get_value(i, 'close'))
self.text=self.text+'日期:'+df.get_value(i, 'date').strftime('%Y-%m-%d')+' 止损:'+str(round(self.amount,0))+'股, 价格:'+str(round(self.priceSell,2))+'获利:'+str(round((myMoney-self.money2)/self.money2*100,2))+'%\n'
self.amount=0.00
if (self.stop_loss_num>=self.stop_loss_max):
self.trade=False
y= (myMoney+self.amount*close-self.money2)/self.money2 *100
ZB_l.append(y)
i = i + 1
ZB_s = pd.Series(ZB_l)
ZB = pd.Series(ZB_s, name = na)
df = df.join(ZB)
y= (myMoney+self.amount*close-self.money2)/self.money2 *100
self.text=self.text+'总投入:1000000.00,最终获利幅度'+str(round(y,0))+'%\n'
return df
使用方法：
import HP_lib as mylib
from HP_sys import *
##回测
tt=hpQuant() ##初始化类
#下面是用户可设置信息。
# self.money2=1000000.00 #总资金
# self.code="" #证券代码
# self.stamp_duty=0.001 #印花税 0.1%
# self.trading_Commission=0.0005 #交易佣金0.05%
# self.stop_loss_on=True #允许止损
# self.stop_loss_max=50 #止损3次,就停止交易
# self.stop_loss_range=0.05 #止损幅度
tt.code=code #证券代码，必须输入
tt.stop_loss_on=False #关闭自动止损
df3=tt.Trade_testing(df2,'B1','S1','HL') #开始回测
print('\n打印交易过程')
tt.PrintTrade() #打印交易过程
print('\n打印持仓信息')
tt.PrintSecurity() #打印持仓信息
print('\n 打印内部交易记录信息')
print(tt.text) #打印交易信息
具体使用，我在下一篇介绍一个简单的回测例子。