AkShare 策略示例

股票策略

BackTrader-基本策略

代码

下载和安装 BackTrader

  1. from datetime import datetime
  3. import backtrader as bt
  4. import matplotlib.pyplot as plt
  5. import akshare as ak
  7. plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
  8. plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False
  10. stock_hfq_df = ak.stock_zh_a_daily(symbol="sh600000", adjust="hfq")  # 利用 AkShare 获取后复权数据
  13. class MyStrategy(bt.Strategy):
  14.     """
  15.     主策略程序
  16.     """
  17.     params = (("maperiod", 20),)  # 全局设定交易策略的参数
  19.     def __init__(self):
  20.         """
  21.         初始化函数
  22.         """
  23.         self.data_close = self.datas[0].close  # 指定价格序列
  24.         # 初始化交易指令、买卖价格和手续费
  25.         self.order = None
  26.         self.buy_price = None
  27.         self.buy_comm = None
  28.         # 添加移动均线指标
  29.         self.sma = bt.indicators.SimpleMovingAverage(
  30.             self.datas[0], period=self.params.maperiod
  31.         )
  33.     def next(self):
  34.         """
  36.         :return:
  37.         :rtype:
  38.         """
  39.         if self.order:  # 检查是否有指令等待执行,
  40.             return
  41.         # 检查是否持仓
  42.         if not self.position:  # 没有持仓
  43.             if self.data_close[0] > self.sma[0]:  # 执行买入条件判断：收盘价格上涨突破20日均线
  44.                 self.order = self.buy(size=100)  # 执行买入
  45.         else:
  46.             if self.data_close[0] < self.sma[0]:  # 执行卖出条件判断：收盘价格跌破20日均线
  47.                 self.order = self.sell(size=100)  # 执行卖出
  50. cerebro = bt.Cerebro()  # 初始化回测系统
  51. start_date = datetime(2000, 1, 1)  # 回测开始时间
  52. end_date = datetime(2020, 4, 21)  # 回测结束时间
  53. data = bt.feeds.PandasData(dataname=stock_hfq_df, fromdate=start_date, todate=end_date)  # 加载数据
  54. cerebro.adddata(data)  # 将数据传入回测系统
  55. cerebro.addstrategy(MyStrategy)  # 将交易策略加载到回测系统中
  56. start_cash = 1000000
  57. cerebro.broker.setcash(start_cash)  # 设置初始资本为 100000
  58. cerebro.broker.setcommission(commission=0.002)  # 设置交易手续费为 0.2%
  59. cerebro.run()  # 运行回测系统
  61. port_value = cerebro.broker.getvalue()  # 获取回测结束后的总资金
  62. pnl = port_value - start_cash  # 盈亏统计
  64. print(f"初始资金: {start_cash}\n回测期间：{start_date.strftime('%Y%m%d')}:{end_date.strftime('%Y%m%d')}")
  65. print(f"总资金: {round(port_value, 2)}")
  66. print(f"净收益: {round(pnl, 2)}")
  68. cerebro.plot(style='candlestick')  # 画图

结果

  1. 初始资金: 1000000
  2. 回测期间：20000101:20200421
  3. 总资金: 1010238.65
  4. 净收益: 10238.65

可视化

https://jfds-1252952517.cos.ap-chengdu.myqcloud.com/akshare/readme/strategy/Figure_0.png

BackTrader-参数优化

代码

下载和安装 BackTrader

  1. import backtrader as bt
  2. import matplotlib.pyplot as plt
  3. import akshare as ak
  5. plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]  # 设置画图时的中文显示
  6. plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False  # 设置画图时的负号显示
  9. class MyStrategy(bt.Strategy):
  10.     """
  11.     主策略程序
  12.     """
  13.     params = (("maperiod", 20),
  14.               ('printlog', False),)  # 全局设定交易策略的参数, maperiod是 MA 均值的长度
  16.     def __init__(self):
  17.         """
  18.         初始化函数
  19.         """
  20.         self.data_close = self.datas[0].close  # 指定价格序列
  21.         # 初始化交易指令、买卖价格和手续费
  22.         self.order = None
  23.         self.buy_price = None
  24.         self.buy_comm = None
  25.         # 添加移动均线指标
  26.         self.sma = bt.indicators.SimpleMovingAverage(
  27.             self.datas[0], period=self.params.maperiod
  28.         )
  30.     def next(self):
  31.         """
  32.         主逻辑
  33.         """
  35.         # self.log(f'收盘价, {data_close[0]}')  # 记录收盘价
  36.         if self.order:  # 检查是否有指令等待执行,
  37.             return
  38.         # 检查是否持仓
  39.         if not self.position:  # 没有持仓
  40.             # 执行买入条件判断：收盘价格上涨突破15日均线
  41.             if self.data_close[0] > self.sma[0]:
  42.                 self.log("BUY CREATE, %.2f" % self.data_close[0])
  43.                 # 执行买入
  44.                 self.order = self.buy()
  45.         else:
  46.             # 执行卖出条件判断：收盘价格跌破15日均线
  47.             if self.data_close[0] < self.sma[0]:
  48.                 self.log("SELL CREATE, %.2f" % self.data_close[0])
  49.                 # 执行卖出
  50.                 self.order = self.sell()
  52.     def log(self, txt, dt=None, do_print=False):
  53.         """
  54.         Logging function fot this strategy
  55.         """
  56.         if self.params.printlog or do_print:
  57.             dt = dt or self.datas[0].datetime.date(0)
  58.             print('%s, %s' % (dt.isoformat(), txt))
  60.     def notify_order(self, order):
  61.         """
  62.         记录交易执行情况
  63.         """
  64.         # 如果 order 为 submitted/accepted,返回空
  65.         if order.status in [order.Submitted, order.Accepted]:
  66.             return
  67.         # 如果order为buy/sell executed,报告价格结果
  68.         if order.status in [order.Completed]:
  69.             if order.isbuy():
  70.                 self.log(
  71.                     f"买入:\n价格:{order.executed.price},\
  72.                 成本:{order.executed.value},\
  73.                 手续费:{order.executed.comm}"
  74.                 )
  75.                 self.buyprice = order.executed.price
  76.                 self.buycomm = order.executed.comm
  77.             else:
  78.                 self.log(
  79.                     f"卖出:\n价格：{order.executed.price},\
  80.                 成本: {order.executed.value},\
  81.                 手续费{order.executed.comm}"
  82.                 )
  83.             self.bar_executed = len(self)
  85.             # 如果指令取消/交易失败, 报告结果
  86.         elif order.status in [order.Canceled, order.Margin, order.Rejected]:
  87.             self.log("交易失败")
  88.         self.order = None
  90.     def notify_trade(self, trade):
  91.         """
  92.         记录交易收益情况
  93.         """
  94.         if not trade.isclosed:
  95.             return
  96.         self.log(f"策略收益：\n毛收益 {trade.pnl:.2f}, 净收益 {trade.pnlcomm:.2f}")
  98.     def stop(self):
  99.         """
  100.         回测结束后输出结果
  101.         """
  102.         self.log("(MA均线： %2d日) 期末总资金 %.2f" % (self.params.maperiod, self.broker.getvalue()), do_print=True)
  105. def main(code="sh601318", start_cash=1000000, stake=100, commission_fee=0.001):
  106.     cerebro = bt.Cerebro()  # 创建主控制器
  107.     cerebro.optstrategy(MyStrategy, maperiod=range(3, 31))  # 导入策略参数寻优
  108.     stock_zh_a_daily_df = ak.stock_zh_a_daily(
  109.         symbol=code, adjust="hfq"
  110.     )  # 通过 AkShare 获取需要的数据
  111.     data = bt.feeds.PandasData(dataname=stock_zh_a_daily_df)  # 规范化数据格式
  112.     cerebro.adddata(data)  # 将数据加载至回测系统
  113.     cerebro.broker.setcash(start_cash)  # broker设置资金
  114.     cerebro.broker.setcommission(commission=commission_fee)  # broker手续费
  115.     cerebro.addsizer(bt.sizers.FixedSize, stake=stake)  # 设置买入数量
  116.     print("期初总资金: %.2f" % cerebro.broker.getvalue())
  117.     cerebro.run(maxcpus=1)  # 用单核 CPU 做优化
  118.     print("期末总资金: %.2f" % cerebro.broker.getvalue())

结果

  1. 期初总资金: 1000000.00
  2. 2020-06-12, (MA均线：  3日) 期末总资金 1004105.69
  3. 2020-06-12, (MA均线：  4日) 期末总资金 1002384.49
  4. 2020-06-12, (MA均线：  5日) 期末总资金 1002063.96
  5. 2020-06-12, (MA均线：  6日) 期末总资金 1002113.63
  6. 2020-06-12, (MA均线：  7日) 期末总资金 1001715.32
  7. 2020-06-12, (MA均线：  8日) 期末总资金 999702.60
  8. 2020-06-12, (MA均线：  9日) 期末总资金 1001658.65
  9. 2020-06-12, (MA均线： 10日) 期末总资金 999698.63
  10. 2020-06-12, (MA均线： 11日) 期末总资金 1003370.08
  11. 2020-06-12, (MA均线： 12日) 期末总资金 1002183.37
  12. 2020-06-12, (MA均线： 13日) 期末总资金 1006154.29
  13. 2020-06-12, (MA均线： 14日) 期末总资金 1007900.55
  14. 2020-06-12, (MA均线： 15日) 期末总资金 1008421.63
  15. 2020-06-12, (MA均线： 16日) 期末总资金 1008708.77
  16. 2020-06-12, (MA均线： 17日) 期末总资金 1008734.88
  17. 2020-06-12, (MA均线： 18日) 期末总资金 1010371.15
  18. 2020-06-12, (MA均线： 19日) 期末总资金 1010186.34
  19. 2020-06-12, (MA均线： 20日) 期末总资金 1010201.81
  20. 2020-06-12, (MA均线： 21日) 期末总资金 1010782.44
  21. 2020-06-12, (MA均线： 22日) 期末总资金 1011271.23
  22. 2020-06-12, (MA均线： 23日) 期末总资金 1011711.92
  23. 2020-06-12, (MA均线： 24日) 期末总资金 1012475.96
  24. 2020-06-12, (MA均线： 25日) 期末总资金 1010726.64
  25. 2020-06-12, (MA均线： 26日) 期末总资金 1012502.74
  26. 2020-06-12, (MA均线： 27日) 期末总资金 1011219.53
  27. 2020-06-12, (MA均线： 28日) 期末总资金 1013569.11
  28. 2020-06-12, (MA均线： 29日) 期末总资金 1014176.30
  29. 2020-06-12, (MA均线： 30日) 期末总资金 1014076.32
  30. 期末总资金: 1014076.32