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VNPY批量?jī)?yōu)化參數(shù)，并輸出到excel-創(chuàng)新互聯(lián)

VNPY

創(chuàng)新互聯(lián)建站是專業(yè)的雨湖網(wǎng)站建設(shè)公司，雨湖接單;提供網(wǎng)站設(shè)計(jì)、成都網(wǎng)站建設(shè),網(wǎng)頁設(shè)計(jì),網(wǎng)站設(shè)計(jì),建網(wǎng)站,PHP網(wǎng)站建設(shè)等專業(yè)做網(wǎng)站服務(wù);采用PHP框架,可快速的進(jìn)行雨湖網(wǎng)站開發(fā)網(wǎng)頁制作和功能擴(kuò)展;專業(yè)做搜索引擎喜愛的網(wǎng)站,專業(yè)的做網(wǎng)站團(tuán)隊(duì),希望更多企業(yè)前來合作!中，優(yōu)化參數(shù)也經(jīng)常要批量去做，一個(gè)是一組不同策略批量對(duì)一個(gè)品種優(yōu)化，還有一個(gè)策略對(duì)應(yīng)不同憑證，下面是源代碼，放在example\CtaBacktesting文件夾下面，主要是參考了原來的優(yōu)化代碼。
還有就是輸出時(shí)候，由于優(yōu)化的時(shí)候，結(jié)果可能很多，默認(rèn)輸出30個(gè)到excel。
  • # encoding: UTF-8

  • import pandas as pd
  • from vnpy.trader.app.ctaStrategy.ctaBacktesting import BacktestingEngine, MINUTE_DB_NAME, OptimizationSetting
  • from vnpy.trader.app.ctaStrategy.strategy.strategyBollChannel import BollChannelStrategy


  • class BatchOptimization(object):
  •     def __init__(self):
  •         ""
  •     def calculateBacktesting(self,symbollist,strategylist, sort = 'totalNetPnl'):
  •         #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,sort)
  •                 #加入品種名稱，策略名稱和策略參數(shù)
  •                 if isinstance(result,dict):
  •                     #如果返回的是dict，直接加入
  •                     result["Symbolname"] = str(symbol["vtSymbol"])
  •                     result["strategyname"] = str(strategy[0])
  •                     result["strategysetting"] = str(strategy[1])
  •                     resultlist.append(result)
  •                 else:
  •                     # 發(fā)現(xiàn)優(yōu)化回來的是一個(gè)包含元組的隊(duì)列，元組有三個(gè)組成，第一個(gè)排策略參數(shù)，第二個(gè)回測(cè)目標(biāo)的值，第三策略參數(shù)全部運(yùn)行結(jié)果。
  •                     # 這里我們要的就是第三個(gè),先插入這個(gè)dict，在dict插入symbolname，和strategysetting
  •                     for resultraw in result:
  •                         resultlist.append(resultraw[2])
  •                         resultlist[-1]["Symbolname"] = str(symbol["vtSymbol"])
  •                         resultlist[-1]["strategysetting"] = str(resultraw[0])
  •         return resultlist


  •     def runBacktesting(self, symbol, strategy, sort):
  •         #寫入測(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
  •         engine.setDatabase(MINUTE_DB_NAME, symbol["vtSymbol"])

  •         #調(diào)用優(yōu)化方法，可以集成優(yōu)化測(cè)試
  •         setting = OptimizationSetting() # 新建一個(gè)優(yōu)化任務(wù)設(shè)置對(duì)象
  •         setting.setOptimizeTarget(sort) # 設(shè)置優(yōu)化排序的目標(biāo)是策略凈盈利
  •         print strategy[1]
  •         for settingKey in strategy[1]:
  •             if isinstance(strategy[1][settingKey], tuple):
  •                 setting.addParameter(settingKey,strategy[1][settingKey][0],strategy[1][settingKey][1],strategy[1][settingKey][2])
  •             else:
  •                 setting.addParameter(settingKey,strategy[1][settingKey])
  •         #
  •         optimizationresult = engine.runParallelOptimization(strategy[0], setting)

  •         engine.output(u'輸出統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)')
  •         # 如果是使用優(yōu)化模式，這里返回的是策略回測(cè)的dict的list，如果普通回測(cè)就是單個(gè)dict
  •         # 如果大于30 ，就返回三十之內(nèi)，否則全部
  •         if len(optimizationresult) > 30:
  •             return optimizationresult[:30]
  •         else:
  •             return optimizationresult

  •     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了。
  •     symbollist = [{
  •         "vtSymbol": 'm1809',
  •         "StartDate": "20180101",
  •         "Slippage": 1,
  •         "Size": 10,
  •         "Rate": 2 / 10000,
  •         "Capital": 10000
  •             },
  •         {
  •             "vtSymbol": 'rb1810',
  •             "StartDate": "20180101",
  •             "Slippage": 1,
  •             "Size": 10,
  •             "Rate": 2 / 10000,
  •             "Capital": 10000
  •         }
  •     ]

  •     # 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,如果是元組，那么就是三個(gè)，按照第一個(gè)初始，第二個(gè)結(jié)束，第三個(gè)步進(jìn)
  •     settinglist =[
  •         {'bollWindow': (10,20,2)}]
  •     # 合并一個(gè)元組
  •     if settinglist != []:
  •         for para1 in settinglist:
  •             Strategylist2.append((BollChannelStrategy, para1))

  •     NT = BatchOptimization()
  •     resultlist = NT.calculateBacktesting(symbollist,Strategylist2,sort = 'totalNetPnl')
  •     #定義路徑
  •     path = "C:\Project\OptimizationResult.xlsx"
  •     NT.toExcel(resultlist,path)

    • 名稱欄目：VNPY批量?jī)?yōu)化參數(shù)，并輸出到excel-創(chuàng)新互聯(lián)
    本文路徑：http://chinadenli.net/article16/hhogg.html

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