VNPY批量策略回测和统计结果的excel输出是怎样的-创新互联

小编今天带大家了解VNPY 批量策略回测和统计结果的excel输出是怎样的，文中知识点介绍的非常详细。觉得有帮助的朋友可以跟着小编一起浏览文章的内容，希望能够帮助更多想解决这个问题的朋友找到问题的答案，下面跟着小编一起深入学习“VNPY 批量策略回测和统计结果的excel输出是怎样的”的知识吧。

做VNPY这段时间，发现主要就是回测，和策略优化；然后就是有批量测试和参数集合效果导出excel分析要求。还有就是一个策略对不同品种效果验证。

然后想想，就自己写了一个BatchBackTest 类，其实很简答，就是输入品种队列，和策略队列，然后就会循环跑出结果，输出到指定路径excel。 还有就是策略是元组，是由一个策略和对应参数组合。

代码如下。使用方法就是在 vnpy/example/CtaBacktesting 路径下面新疆一个py，放入下面代码就可以

• # 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):

•         #填入品种队列和策略队列，返回结果resultlist, 为了输出方便检索，加入品种名称，策略名称和策略参数

•         resultlist = []

•         for symbol in symbollist:

•             for strategy in strategylist:

•                 result = self.runBacktesting(symbol,strategy)

•                 #加入品种名称，策略名称和策略参数

•                 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 ):

•         #写入测试品种和参数, 返回回测数据集包含回测结果

•         # 在引擎中创建策略对象

•         # 创建回测引擎

•         engine = BacktestingEngine()

•         # 设置引擎的回测模式为K线

•         engine.setBacktestingMode(engine.BAR_MODE)

•         # 设置回测用的数据起始日期

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

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

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

•         engine.setSize(symbol["Size"]) # 合约大小

•         engine.setPriceTick(symbol["Slippage"]) # 最小价格变动

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

•         # 设置使用的历史数据库

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

•         #设置策略，策略元组中第一个是策略，第二个参数

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

•         engine.runBacktesting()

•         df = engine.calculateDailyResult()

•         result = []

•         dfp,result = engine.calculateDailyStatistics(df)

•         engine.output(u'输出统计数据')

•         # engine.showDailyResult(dfp, result)

•         return result

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

•         #按照输入统计数据队列和路径，输出excel，这里不提供新增模式，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 "回测统计结果输出到" + path

• if __name__ == "__main__":

•     #创建品种队列，这里可以用json导入，为了方便使用直接写了。

•     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

•         }]

•     #这里定义策略，策略参数先为空；策略加参数是一个元组

•     setting = {}

•     Strategylist = [(AtrRsiStrategy, setting),

•                     (BollChannelStrategy, setting),

•                     (DoubleMaStrategy, setting),

•                     (DualThrustStrategy, setting),

•                     (KkStrategy, setting),

•                     (MultiSignalStrategy, setting),

•                     (MultiTimeframeStrategy, setting)]

•     # 这里是同一个策略，不同参数的情况，当然可以有多个策略和多个参数组合

•     Strategylist2 = []

•     # 策略list

•     settinglist =[

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

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

•     # 合并一个元组

•     if settinglist != []:

•         for para1 in settinglist:

•             Strategylist2.append((BollChannelStrategy, para1))

•     NT = BatchBackTest()

•     resultlist = NT.calculateBacktesting(symbollist,Strategylist)

•     #定义路径

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

•     NT.toExcel(resultlist,path)

感谢大家的阅读，以上就是“VNPY 批量策略回测和统计结果的excel输出是怎样的”的全部内容了，学会的朋友赶紧操作起来吧。相信创新互联小编一定会给大家带来更优质的文章。谢谢大家对创新互联网站的支持！