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最近在做股指期货的策略实现,发现股指期货的主力合约是按月变化,比起商品期货4个月或者半年一切换更为频繁,之前商品期货还可以手动做切换主力月数据回测,股指期货一定要做合并连续主力行情数据。
通常主力合约生效时间段就是上月合约交割日到当月合约交割日,比如IC1902, 这个19年2月合约,作为主力合约的时间就是上月合约IC1901交割日(2019年1月18日)到IC1902交割日(2019年2月15日)这段时间。IC1902可能存在的行情数据可能好几个月,但其作为主力合约行情就是按照IC1902时间倒退一个月数据,那么只要抓起IC1902倒数1个月数据就可以。
当时实际上,可能在交割前几天比如 2019年1月16日, IC1902的交易量就大于未交割合约,那么其实从2019年1月16日,主力合约就是IC1902了,所以还是要考虑交易量对比。
那么整理下思路:
1. 我们需要有多个股指期货合约数据,比如IC1902,IC1901.....;这些数据至少是从结束交割日倒退之前两个月行情,
2. 建立一个放置连续主力合约行情的collection IC.hot,用来存放连续行情,
3. 按照时间从今到前取读取collections, 比如按照 IC1902, IC1901, IC1812.....读取collection,读取出来数据按datetime倒排,然后保险起见取结束日往前两个月行情,一天行情有240分钟,两个月不考虑节假日取14400条,
4. 插入IC1902的最后两个行情,这里开始做判断
4.1 如果这个时间没有同样时间点bar数据,那么可能是IC.hot为空,直接插入
4.2 如果有,判断新插入bar的交易"volume",如果大于已有bar的交易量,可以替代,同时可以反推之前时点都是IC1902为主力
4.3 如果确认IC1902为主力合约,那么之后所以都插入。
from pymongo import MongoClient from pymongo import DESCENDING from vnpy.trader.vtObject import * from vnpy.trader.vtGlobal import globalSetting if __name__ == "__main__": dbClient = MongoClient(globalSetting['mongoHost'], globalSetting['mongoPort'], connectTimeoutMS=500) db = dbClient["VnTrader_1Min_Db"] # 连接数据库VnTrader_1Min_Db, 此处出发一分钟bar collectionlist = [db["IC1902"],db["IC1901"],db["IC1812"],db["IC1811"],db["IC1810"],db["IC1809"],db["IC1808"], db["IC1807"],db["IC1806"],db["IC1805"],db["IC1804"],db["IC1803"],db["IC1802"]] targetcol = db["IC.hot"] # 读取collection ID902.... 和目标collection IC.hot for collection in collectionlist: l = collection.find({}).sort("datetime", DESCENDING).limit(14400) #按照datetime倒序,抓取约2个数据 beMajor = False #主力合约标识定义为False for bar in l: #按照一分钟bar遍历 del bar["_id"] #读取的bar是字典集,算出key ”_id", 不然覆盖会提示不可改key失败 flt = {'datetime': bar["datetime"]} #用datetime为关键字段查询 if beMajor == False: oldbar = targetcol.find_one(flt) #读取IC.hot里面已有的同一个时间的bar if oldbar is None: targetcol.update_one(flt, {'$set': bar}, upsert=True) print(bar["date"], bar["time"]) #如果没有已有时间bar,插入 else: if bar["volume"] > oldbar["volume"]: beMajor = True targetcol.update_one(flt, {'$set': bar}, upsert=True) print(bar["date"], bar["time"]) #如果有,判断IC1902的bar和已有的bar的量大小,如果IC1902比较多,那么反推之前的就是IC1902为主力,插入并更新主力标志 else: pass else: targetcol.update_one(flt, {'$set': bar}, upsert=True) print(bar["date"], bar["time"]) #如果IC1902为主力,直接插入
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