策略开发

CTA策略模板提供完整的信号生成和委托管理功能，用户可以基于该模板自行开发策略。新策略可以放在用户运行的文件内（推荐），如在c:\users\administrator.vntrader目录下创建strategies文件夹；可以放在根目录下vnpy\app\cta_strategy\strategies文件夹内。注意：策略文件命名是以下划线模式，如boll_channel_strategy.py；而策略类命名采用的是驼峰式，如BollChannelStrategy。

下面通过BollChannelStrategy策略示例，来展示策略开发的具体步骤：

参数设置

定义策略参数并且初始化策略变量。策略参数为策略类的公有属性，用户可以通过创建新的实例来调用或者改变策略参数。

如针对rb1905品种，用户可以创建基于BollChannelStrategy的策略示例，如RB_BollChannelStrategy，boll_window可以由18改成30。

创建策略实例的方法有效地实现了一个策略跑多个品种，并且其策略参数可以通过品种的特征进行调整。

  1.     boll_window = 18
  2.     boll_dev = 3.4
  3.     cci_window = 10
  4.     atr_window = 30
  5.     sl_multiplier = 5.2
  6.     fixed_size = 1
  7.  
  8.     boll_up = 0
  9.     boll_down = 0
  10.     cci_value = 0
  11.     atr_value = 0
  12.  
  13.     intra_trade_high = 0
  14.     intra_trade_low = 0
  15.     long_stop = 0
  16.     short_stop = 0

类的初始化

初始化分3步：

  • 通过super( )的方法继承CTA策略模板，在init( )函数传入CTA引擎、策略名称、vt_symbol、参数设置。

  • 调用K线生成模块:通过时间切片来把Tick数据合成1分钟K线数据，然后更大的时间周期数据，如15分钟K线。

  • 调用K线时间序列管理模块：基于K线数据，如1分钟、15分钟，来生成相应的技术指标。

  1.     def __init__(self, cta_engine, strategy_name, vt_symbol, setting):
  2.         """"""
  3.         super(BollChannelStrategy, self).__init__(
  4.             cta_engine, strategy_name, vt_symbol, setting
  5.         )
  6.  
  7.         self.bg = BarGenerator(self.on_bar, 15, self.on_15min_bar)
  8.         self.am = ArrayManager()

策略的初始化、启动、停止

通过“CTA策略”组件的相关功能按钮实现。

注意：函数load_bar(10)，代表策略初始化需要载入10个交易日的历史数据。该历史数据可以是Tick数据，也可以是K线数据。在策略初始化时候，会调用K线时间序列管理器计算并缓存相关的计算指标，但是并不触发交易。

  1.     def on_init(self):
  2.         """
  3.         Callback when strategy is inited.
  4.         """
  5.         self.write_log("策略初始化")
  6.         self.load_bar(10)
  7.  
  8.     def on_start(self):
  9.         """
  10.         Callback when strategy is started.
  11.         """
  12.         self.write_log("策略启动")
  13.  
  14.     def on_stop(self):
  15.         """
  16.         Callback when strategy is stopped.
  17.         """
  18.         self.write_log("策略停止")

Tick数据回报

策略订阅某品种合约行情，交易所会推送Tick数据到该策略上。

由于BollChannelStrategy是基于15分钟K线来生成交易信号的，故收到Tick数据后，需要用到K线生成模块里面的update_tick函数，通过时间切片的方法，聚合成1分钟K线数据，并且推送到on_bar函数。

  1.     def on_tick(self, tick: TickData):
  2.         """
  3.         Callback of new tick data update.
  4.         """
  5.         self.bg.update_tick(tick)

K线数据回报

收到推送过来的1分钟K线数据后，通过K线生成模块里面的update_bar函数，以分钟切片的方法，合成15分钟K线数据，并且推送到on_15min_bar函数。

  1.     def on_bar(self, bar: BarData):
  2.         """
  3.         Callback of new bar data update.
  4.         """
  5.         self.bg.update_bar(bar)

15分钟K线数据回报

负责CTA信号的生成，由3部分组成：

  • 清空未成交委托：为了防止之前下的单子在上一个15分钟没有成交，但是下一个15分钟可能已经调整了价格，就用cancel_all()方法立刻撤销之前未成交的所有委托，保证策略在当前这15分钟开始时的整个状态是清晰和唯一的。

  • 调用K线时间序列管理模块：基于最新的15分钟K线数据来计算相应计算指标，如布林带通道上下轨、CCI指标、ATR指标

  • 信号计算：通过持仓的判断以及结合CCI指标、布林带通道、ATR指标在通道突破点挂出停止单委托（buy/sell)，同时设置离场点(short/cover)。

注意：CTA策略具有低胜率和高盈亏比的特定：在难以提升胜率的情况下，研究提高策略盈亏比有利于策略盈利水平的上升。

  1.     def on_15min_bar(self, bar: BarData):
  2.         """"""
  3.         self.cancel_all()
  4.  
  5.         am = self.am
  6.         am.update_bar(bar)
  7.         if not am.inited:
  8.             return
  9.  
  10.         self.boll_up, self.boll_down = am.boll(self.boll_window, self.boll_dev)
  11.         self.cci_value = am.cci(self.cci_window)
  12.         self.atr_value = am.atr(self.atr_window)
  13.  
  14.         if self.pos == 0:
  15.             self.intra_trade_high = bar.high_price
  16.             self.intra_trade_low = bar.low_price
  17.  
  18.             if self.cci_value > 0:
  19.                 self.buy(self.boll_up, self.fixed_size, True)
  20.             elif self.cci_value < 0:
  21.                 self.short(self.boll_down, self.fixed_size, True)
  22.  
  23.         elif self.pos > 0:
  24.             self.intra_trade_high = max(self.intra_trade_high, bar.high_price)
  25.             self.intra_trade_low = bar.low_price
  26.  
  27.             self.long_stop = self.intra_trade_high - self.atr_value * self.sl_multiplier
  28.             self.sell(self.long_stop, abs(self.pos), True)
  29.  
  30.         elif self.pos < 0:
  31.             self.intra_trade_high = bar.high_price
  32.             self.intra_trade_low = min(self.intra_trade_low, bar.low_price)
  33.  
  34.             self.short_stop = self.intra_trade_low + self.atr_value * self.sl_multiplier
  35.             self.cover(self.short_stop, abs(self.pos), True)
  36.  
  37.         self.put_event()

委托回报、成交回报、停止单回报

在策略中可以直接pass，其具体逻辑应用交给回测/实盘引擎负责。

  1.     def on_order(self, order: OrderData):
  2.         """
  3.         Callback of new order data update.
  4.         """
  5.         pass
  6.  
  7.     def on_trade(self, trade: TradeData):
  8.         """
  9.         Callback of new trade data update.
  10.         """
  11.         self.put_event()
  12.  
  13.     def on_stop_order(self, stop_order: StopOrder):
  14.         """
  15.         Callback of stop order update.
  16.         """
  17.         pass