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米筐量化交易平台 RiceQuant米筐量化回测框架介绍

RiceQuant米筐量化回测框架介绍

一、RiceQuant平台

  • 网址:https://www.ricequant.com/welcome/

二、策略创建流程

1.1 创建策略

1.2 策略界面

2 完成一个策略所需做的事

  • 选择策略的运行基本条件:
    • 运行的区间、初始的资金
    • 回测的频率
  • 编写策略:
    • 选择股票池
    • 获取股票的行情、基本面的数据
    • 交易的时间、数量的设置
  • 分析回测结果:
    • 策略指标的分析
2.1策略初始设置
  • 基本设置:指定回测的开始和结束日期、初始资金和回测频率
    • 起止日期:策略运行的时间区间(自动选择交易日)
    • 初始资金:用于策略投资的总资金
    • 回测频率:每日回测或分钟回测,股票量化一般选择每日回测(股票不能做空)
  • 高级设置
2.2策略主体运行流程

  • init方法:实现策略初始化逻辑
    • 股票池的选择
  • before方法:执行每日开盘前的操作
    • 获取历史行情数据
    • 获取当前账户信息
  • handle_bar方法:实现策略的具体逻辑
    • 交易信号的产生
    • 交易订单的创建
2.3策略回测结果的分析
  • 收益指标
  • 风险指标

三、基本数据获取接口

1、数据接口种类:

  • industry():行业股票列表的获取
  • sector():板块股票列表的获取
  • index_components():指数成分股列表的获取
  • history_bar():某一股票历史行情数据的获取
  • get_fundamentals():股票财务数据的获取

1.1 行业股票列表的获取

industry(code)	#获得属于某一行业的所有股票列表
参数
参数 类型 注释
code str OR industry_code item 行业名称或行业代码。例如,农业可填写industry_code.A01‘A01’
返回

获得属于某一行业的所有股票的order_book_id list。

范例
def init(context):
    stock_list = industry('A01')
    logger.info("农业股票列表:" + str(stock_list))

1.2 板块股票列表的获取

sector(code)

获得属于某一板块的所有股票列表。

参数
参数 类型 注释
code str OR sector_code items 板块名称或板块代码。例如,能源板块可填写‘Energy’‘能源‘或sector_code.Energy
返回

属于该板块的股票order_book_id或order_book_id list.

范例
def init(context):
    ids1 = sector("consumer discretionary")
    ids2 = sector("非必需消费品")
    ids3 = sector("ConsumerDiscretionary")
    assert ids1 == ids2 and ids1 == ids3
    logger.info(ids1)

1.3 指数成分股列表的获取

index_components(order_book_id, date=None)

获取某个指数的股票构成列表,也支持该指数的历史构成查询。

参数
参数 类型 说明
order_book_id str 指数代码,可传入order_book_id
date str, date, datetime, pandas Timestamp 查询日期,默认为策略当前日期。如指定,则应保证该日期不晚于策略当前日期
返回

构成该指数股票的order_book_id list

1.4 某一股票历史行情数据的获取

history_bars(order_book_id, bar_count, frequency, fields=None, skip_suspended=True, include_now=False)

获取指定合约的历史市场价格,支持每日和分钟历史数据。 不能在 init 中调用。

参数
参数 类型 注释
order_book_id str 合约代码,必填项
bar_count int 获取的历史数据数量,必填项
frequency str 获取数据什么样的频率进行。’1d’或’1m’分别表示每日和每分钟,必填项。您可以指定不同的分钟频率,例如’5m’代表5分钟线
fields str OR str list 返回数据字段。必填项。见下方列表
skip_suspended bool 是否跳过停牌,默认True,跳过停牌
include_now bool 是否包括不完整的bar数据。默认为False,不包括。举例来说,在09:39的时候获取上一个5分钟线,默认将获取到09:3109:35合成的5分钟线。如果设置为True,则将获取到09:3609:39之间合成的”不完整”5分钟线
返回

ndarray ,方便直接与talib等计算库对接,效率较history返回的DataFrame更高。

获取到的字段
fields 字段名
datetime 时间戳
open 开盘价
high 最高价
low 最低价
close 收盘价
volume 成交量
total_turnover 成交额
datetime int类型时间戳
open_interest 持仓量(期货专用)
basis_spread 期现差(股指期货专用)
settlement 结算价(期货日线专用)
prev_settlement 结算价(期货日线专用)
范例
# 如果想在今天运行,获取从几天开始前几天一些数据
# 获取前5天的收盘价,开盘价
# 股票代号,间隔,频率,交易指标
data = history_bars(context.s1, 5, '1d', 'close')

# 获取多个指标
data = history_bars(context.s1, 5, '1d', ['close', 'open'])

# 如果回测是每日的,不支持获取分钟数据
data = history_bars(context.s1, 5, '1m', ['close', 'open'])

1.5 获取股票当前价格

bar_dict[].item  #只能获取当前运行日期的,不能获取之前日期
Bar_dict对象
属性 类型 注释
order_book_id str 合约代码
symbol str 合约简称
datetime datetime.datetime 时间戳
open float 开盘价
close float 收盘价
high float 最高价
low float 最低价
volume float 成交量
total_turnover float 成交额
prev_close float 昨日收盘价
limit_up float 涨停价
limit_down float 跌停价
isnan bool 当前bar数据是否有行情。例如,获取已经到期的合约数据,isnan此时为True
suspended bool 是否全天停牌
prev_settlement float 昨结算(期货日线数据专用)
settlement float 结算(期货日线数据专用)
范例
# 获取上文中s1股票今天收盘价数据
logger.info(bar_dict[context.s1].close)
注:
  • 在股票策略中bar_dict对象可以拿到所有股票合约的bar信息
  • bar_dict只能获取当前运行日期的,不能获取之前日期

1.6 股票财务数据的获取

get_fundamentals(query, entry_date=None, interval='1d', report_quarter=False)

获取历史财务数据表。 目前支持中国市场超过400个指标,具体请参考财务数据文档。 目前只支持中国市场。 需要注意的是,一次查询太多股票的财务数据会导致系统运行缓慢。 (回测时不提供entry_date)

参数
参数 类型 说明
query SQLAlchemyQueryObject SQLAlchmey的Query对象。其中可在’query’内填写需要查询的指标,’filter’内填写数据过滤条件。具体可参考 sqlalchemy’s query documentation 学习使用更多的方便的查询语句。从数据科学家的观点来看,sqlalchemy的使用比sql更加简单和强大
entry_date str, datetime.date, datetime.datetime, pandasTimestamp 查询财务数据的基准日期,应早于策略当前日期。默认为策略当前日期前一天。
interval str 查询财务数据的间隔,默认为’1d’。例如,填写’5y’,则代表从entry_date开始(包括entry_date)回溯5年,返回数据时间以为间隔。’d’ – 天,’m’ – 月, ‘q’ – 季,’y’ – 年
report_quarter bool 是否显示报告期,默认为False,不显示。’Q1′ – 一季报,’Q2′ – 半年报,’Q3′ – 三季报,’Q4′ – 年报
返回

pandas DataPanel 如果查询结果为空,返回空pandas DataFrame 如果给定间隔为1d, 1m, 1q, 1y,返回pandas DataFrame

范例
# 获取财务数据,默认获取的是dataframe,entry_date在回测当中不去要提供,默认为策略当前日期前一天
fund = get_fundamentals(q)

2 获取财务指标——query查询

fundamentals是一个重要的对象,其中包括了估值指标表(eod_derivative_indicator),财务指标表(financial_indicator),利润表(income_statement),资产负债表(balance_sheet),现金流量表(cash_flow_statement)以及股票列表(stock_code)等内容。结合SQLAlchemy的查找方式,能够满足用户多种查找需求。

通过fundamentals获取以上的属性

q = query(fundamentals.eod_derivative_indicator.pe_ratio)
2.1过滤指标条件
  • query().filter:过滤大小
  • query().order_by:排序
  • query().limit():限制数量
  • fundamentals.stockcode.in_():在指定的股票池当中过滤
范例
# 增加条件过滤掉不符合的股票代码
# 默认直接获取A股是所有的股票这个指标数据
# order_by默认是升序
# limit:选择固定数量的股票,获取20个股票交易
q = query(fundamentals.eod_derivative_indicator.pe_ratio,
             fundamentals.eod_derivative_indicator.pcf_ratio).filter(
                 fundamentals.eod_derivative_indicator.pe_ratio > 20,
                 fundamentals.eod_derivative_indicator.pcf_ratio > 15,
                 ).order_by(
                     fundamentals.eod_derivative_indicator.pe_ratio
                     ).limit(20)

# 想要从沪深300指数的一些股票去进行筛选
# 通过fundamentals.stockcode.in_去限定股票池
    q = query(fundamentals.eod_derivative_indicator.pe_ratio,
             fundamentals.eod_derivative_indicator.pcf_ratio).filter(
                 fundamentals.eod_derivative_indicator.pe_ratio > 20,
                 ).order_by(
                     fundamentals.eod_derivative_indicator.pe_ratio
                     ).filter(
                         fundamentals.stockcode.in_(context.hs300)
                         ).limit(20)
    
# 获取财务数据,默认获取的是dataframe,entry_date在回测当中不去要提供
fund = get_fundamentals(q)

3 定时获取数据——scheduler定时器

  • scheduler.run_daily – 每天运行
  • scheduler.run_weekly – 每周运行
  • scheduler.run_monthly – 每月运行
3.1.1 scheduler.run_daily – 每天运行
scheduler.run_daily(function)

每天运行一次指定函数,并且只能在init中使用。

  • schedule一定在其对应时间点的handle_bar之前执行,如果定时运行函数运行时间较长,则中间的handle_bar事件将会被略过。
参数
参数 类型 注释
function function 使传入的function每日运行。注意function函数一定要包含(并且只能包含)context, bar_dict两个输入参数
返回

3.1.2 scheduler.run_monthly – 每月运行
scheduler.run_monthly(function,tradingday=t)

每月运行一次指定的函数,只能在init内使用

  • tradingday的负数表示倒数。
  • tradingday表示交易日,如某月只有三个交易日,则此月的tradingday=3与tradingday=-1表示同一。
参数
参数 类型 注释
function function 使传入的function每日交易开始前运行。注意function函数一定要包含(并且只能包含)context, bar_dict两个输入参数
tradingday int 范围为[-23,1], [1,23] ,例如,1代表每月第一个交易日,-1代表每月倒数第一个交易日,用户必须指定
返回

3.2 添加定时器之后的策略运行顺序

四、基本回测交易接口

1、股票交易接口

1.1 order_shares – 指定股数交易(股票专用)
order_shares(id_or_ins, amount, style=MarketOrder())

#落指定股数的买/卖单,最常见的落单方式之一。如有需要落单类型当做一个参量传入,如果忽略掉落单类型,那么默认是市价单(market order)
参数
参数 类型 注释
id_or_ins str或instrument对象 order_book_id或symbol或instrument对象,用户必须指定
amount float-required 要配售的股票数量。 正数表示买入,负数表示卖出。 以一手xx股为基础,下调为一手的倍数。 例如,中国A股调整为100股的倍数。
style OrderType 订单类型,默认是市价单。目前支持的订单类型有:style=MarketOrder() and style=LimitOrder(limit_price)
返回

Order对象

范例
  • 买入平安银行2000股,以市价单发送:
order_shares('000001.XSHE', 2000)
  • 卖出 2000 股平安银行股票并作为市价单发送:
order_shares('000001.XSHE', -2000)
  • 买入1000股平安银行,以10元限价单发送:
order_shares('000001.XSHE', 1000, style=LimitOrder(10))
1.2 order_target_value – 目标价值下单(股票专用)
order_target_value(id_or_ins, cash_amount, style=OrderType)

#买入/卖出并且自动调整该证券的仓位到一个目标价值(暂不支持卖空)。如果还没有任何该证券的仓位,那么会买入全部目标价值的证券。如果已经有了该证券的仓位,则会买入/卖出调整该证券的现在仓位和目标仓位的价值差值的数目的证券。需要注意,如果资金不足,该API将不会创建发送订单。
参数
参数 类型 注释
id_or_ins str或instrument对象 order_book_id或symbol或instrument object,用户必须指定
cash_amount float-required 最终的该证券的仓位目标价值
style OrderType 订单类型,默认是市价单。目前支持的订单类型有:style=MarketOrder()style=LimitOrder(limit_price)
返回

Order对象

范例
  • 如果当前投资组合持有 3000 元的平安银行股票,目标值设置为 10000 元,下面的代码示例将向市场发送 7000 元的平安银行买入指令。 (下调至每手 100 股的最接近倍数):
order_target_value('000001.XSHE', 10000)
1.3 order_target_percent – 目标比例下单(股票专用)
order_target_percent(id_or_ins, percent, style=OrderType)

#买入/卖出证券以自动调整该证券的仓位到占有一个指定的投资组合的目标百分比(暂不支持卖空,如果资金不足,该API将不会创建发送订单)。

#投资组合价值等于所有已有仓位的价值和剩余现金的总和。买/卖单会被下舍入一手股数(A股是100的倍数)的倍数。目标百分比应该是一个小数,并且最大值应该<=1,比如0.5表示50%。
参数
参数 类型 注释
id_or_ins str或instrument对象 order_book_id或symbol或instrument object,用户必须指定
percent float-required 仓位最终所占投资组合总价值的目标百分比。
style OrderType 订单类型,默认是市价单。目前支持的订单类型有:style=MarketOrder()style=LimitOrder(limit_price)
返回

order对象

范例
  • 如果投资组合中已经有平安银行股票的头寸,并且占当前投资组合价值的 10%,那么以下代码将购买平安银行股票,最终使其成为投资组合价值的 15%:
order_target_percent('000001.XSHE', 0.15)
1.4 交易注意事项

在以下情况下,我们的交易会被回测平台自动拒绝:

  • portfolio内可用资金不足
  • 下单数量不足一手(股票为100股)
  • 下单价格超过当日涨跌停板限制
  • 当前可卖(可平)仓位不足
  • 股票当日停牌
  • 合约已经退市(到期)或尚未上市

五、投资组合操作接口

1、投资组合定义

投资组合是投资者或金融机构为分散风险而持有的股票、债券、金融衍生品等的集合。

2、查看投资组合的信息——context属性

context属性中就包含了投资组合的信息

  • now – 当前时间
context.now

#使用以上的方式就可以在handle_bar中拿到当前的bar的时间,比如day bar的话就是那天的时间,minute bar的话就是这一分钟的时间点。
  • portfolio – 投资组合信息
context.portfolio

#该投资组合在单一股票或期货策略中分别为股票投资组合和期货投资组合。在股票+期货的混合策略中代表汇总之后的总投资组合。
  • stock_account – 股票资金账户信息
context.stock_account

#获取股票资金账户信息。
2.1 context.portfolio对象
  • portfolio对象 资产组合(总资产)
属性 类型 注释
cash *float* 可用资金,为子账户可用资金的加总
frozen_cash float 冻结资金,为子账户冻结资金加总
total_returns float 投资组合至今的累积收益率
daily_returns float 投资组合每日收益率
daily_pnl float 当日盈亏,子账户当日盈亏的加总
market_value *float* 投资组合当前的市场价值,为子账户市场价值的加总
total_value *float* 总权益,为子账户总权益加总
units float 份额。在没有出入金的情况下,策略的初始资金
unit_net_value float 单位净值
static_unit_net_value float 静态单位权益
transaction_cost float 当日费用
pnl float 当前投资组合的累计盈亏
start_date datetime.datetime 策略投资组合的回测/实时模拟交易的开始日期
annualized_returns float 投资组合的年化收益率
positions *dict* 一个包含所有仓位的字典,以order_book_id作为键,position对象作为值,关于position的更多的信息可以在下面的部分找到。
2.1.1 context.portfolio.position对象

position就代表着当前我们的仓位中有哪些股票正持有,position.keys()可以获取

  • 股票position对象 (持仓)
属性 类型 注释
order_book_id str 合约代码
quantity *int* 当前持仓股数
pnl float 持仓累计盈亏
sellable int 该仓位可卖出股数。T+1的市场中sellable = 所有持仓-今日买入的仓位
market_value float 获得该持仓的实时市场价值
value_percent float 获得该持仓的实时市场价值在总投资组合价值中所占比例,取值范围[0, 1]
avg_price float 平均建仓成本

3、范例

# 查看我们的投资组合信息,仓位、资金
# 查看股票账户信息
logger.info("股票账户信息:")
logger.info(context.stock_account)

# 卖出股票就要从持有的这些股票当中去选择
logger.info(context.portfolio.positions)

# 交易的价格计算
# 当日的:close * 股数
logger.info("投资组合的资金:%f" % context.portfolio.cash)
logger.info("投资组合的市场价值:%f" % context.portfolio.market_value)
logger.info("投资组合的总价值:%f" % context.portfolio.total_value)

六、策略回测评价指标

1、收益指标

1.1 回测收益率

1.2 年化收益率

1.3 基准收益率

2、风险指标

2.1 最大回撤

2.2 单位风险收益——夏普比率

  • 例如,如果国债收益率为 4%,你的投资组合预期回报率为 16%,而你的投资组合的标准差为 5%,那么使用 16%-4%,你得到 12%(代表你的回报超过 无风险投资),然后用12%÷5%=2.4,即投资者风险每增加1%,获得2.4%的超额收益。 夏普比率越高,每单位风险的风险回报越高。
  • 最终夏普比率越高越好,达到1.5以上已经是不错的结果

关于作者: 碌柒

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