VNPY 批量策略回测和统计结果的excel输出是怎样的

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)

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