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雷达卡
在《151 trading strategies》中的3.1节，提到了一个动量策略，在本策略中，将尝试在全A股中进行测试这个策略，本节主要包含四个部分：
- 策略逻辑的说明
- 策略实现代码
- 策略测试结果
- 策略绩效的简单分析
策略逻辑说明
动量策略是一个常见的策略类型，包括绝对动量和相对动量。绝对动量是指在时间序列上，如果过去一段时间的收益率为正，那么就持有多头；如果过去一段时间的收益率为负数，那么就持有空头。相对动量，是分析过去一段时间中，多个股票上的收益率，做多收益率最高的一组；做空收益率最低的一组。这个策略使用的是相对动量策略。
-
和前几个策略的资金、资金分配、交易手续费都是一样的，不一样的是开平仓信号。
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我们使用全市场的A股日数据进行测试，做多头，也做空头。多头和空头都占用资金。
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假设初始资金有1个亿，手续费为万分之二。
首先，计算过去60个交易日股票的累计收益率，根据累计收益率的高低，把股票分为10组，做多收益率高的一组，做空收益率低的一组。资金在各个股票之间等权重分配。缺点在于忽略停牌的交易日，比如，这只股票在过去30天停牌了，计算累计收益率的时候，依然是计算过去的有bar的60个交易日。
策略实现代码
import backtrader as bt
import datetime
import pandas as pd
import numpy as np
import os,sys
import copy
import talib
import math
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
import pyfolio as pf
# 我们使用的时候，直接用我们新的类读取数据就可以了。
class test_two_ma_strategy(bt.Strategy):
params = (('period',30),
('hold_percent',0.02)
)
def log(self, txt, dt=None):
''' Logging function fot this strategy'''
dt = dt or self.datas[0].datetime.date(0)
print('{}, {}'.format(dt.isoformat(), txt))
def __init__(self):
# Keep a reference to the "close" line in the data[0] dataseries
self.bar_num=0
# 保存现有持仓的股票
self.position_dict={}
# 当前有交易的股票
self.stock_dict={}
def prenext(self):
self.next()
def next(self):
# 假设有100万资金，每次成份股调整，每个股票使用1万元
self.bar_num+=1
# 前一交易日和当前的交易日
pre_date = self.datas[0].datetime.date(-1).strftime("%Y-%m-%d")
current_date = self.datas[0].datetime.date(0).strftime("%Y-%m-%d")
# 总的价值
total_value = self.broker.get_value()
total_cash = self.broker.get_cash()
self.log(f"total_value : {total_value}")
# 第一个数据是指数，校正时间使用，不能用于交易
# 循环所有的股票,计算股票的数目
for data in self.datas[1:]:
data_date = data.datetime.date(0).strftime("%Y-%m-%d")
# 如果两个日期相等，说明股票在交易
if current_date == data_date:
stock_name = data._name
if stock_name not in self.stock_dict:
self.stock_dict[stock_name]=1
total_target_stock_num = len(self.stock_dict)
# 现在持仓的股票数目
total_holding_stock_num = len(self.position_dict)
# 计算理论上的手数
now_value = total_value/int(total_target_stock_num*self.p.hold_percent*2)
# 如果今天是调仓日
if self.bar_num%self.p.period == 0:
# 循环股票，平掉所有的股票，计算现在可以交易的股票的累计收益率
result = []
for data in self.datas[1:]:
data_date = data.datetime.date(0).strftime("%Y-%m-%d")
size = self.getposition(data).size
# 如果有仓位
if size!=0:
self.close(data)
if data._name in self.position_dict:
self.position_dict.pop(data._name)
# 已经下单，但是订单没有成交
if data._name in self.position_dict and size==0:
order = self.position_dict[data._name]
self.cancel(order)
self.position_dict.pop(data._name)
# 如果两个日期相等，说明股票在交易,就计算收益率，进行排序
if current_date == data_date:
close_info = data.close
if len(close_info)>self.p.period:
now_close = close_info[0]
pre_close = close_info[-self.p.period+1]
cumsum_rate = (now_close - pre_close)/pre_close
result.append([data,cumsum_rate])
# 根据计算出来的累计收益率进行排序，选出前10%的股票做多，后10%的股票做空
new_result = sorted(result,key=lambda x:x[1])
num = int(self.p.hold_percent * total_target_stock_num)
sell_list = new_result[:num]
buy_list = new_result[-num:]
# 根据计算出来的信号，买卖相应的股票
for data,cumsum_rate in buy_list:
lots = now_value/data.close[0]
lots = int(lots/100)*100 # 计算能下的手数，取整数
order = self.buy(data,size = lots)
self.position_dict[data._name] = order
for data,cumsum_rate in sell_list:
lots = now_value/data.close[0]
lots = int(lots/100)*100 # 计算能下的手数，取整数
order = self.sell(data,size = lots)
self.position_dict[data._name] = order
def notify_order(self, order):
if order.status in [order.Submitted, order.Accepted]:
return
if order.status == order.Rejected:
self.log(f"Rejected : order_ref:{order.ref} data_name:{order.p.data._name}")
if order.status == order.Margin:
self.log(f"Margin : order_ref:{order.ref} data_name:{order.p.data._name}")
if order.status == order.Cancelled:
self.log(f"Concelled : order_ref:{order.ref} data_name:{order.p.data._name}")
if order.status == order.Partial:
self.log(f"Partial : order_ref:{order.ref} data_name:{order.p.data._name}")
if order.status == order.Completed:
if order.isbuy():
self.log(f" BUY : data_name:{order.p.data._name} price : {order.executed.price} , cost : {order.executed.value} , commission : {order.executed.comm}")
else: # Sell
self.log(f" SELL : data_name:{order.p.data._name} price : {order.executed.price} , cost : {order.executed.value} , commission : {order.executed.comm}")
def notify_trade(self, trade):
# 一个trade结束的时候输出信息
if trade.isclosed:
self.log('closed symbol is : {} , total_profit : {} , net_profit : {}' .format(
trade.getdataname(),trade.pnl, trade.pnlcomm))
# self.trade_list.append([self.datas[0].datetime.date(0),trade.getdataname(),trade.pnl,trade.pnlcomm])
if trade.isopen:
self.log('open symbol is : {} , price : {} ' .format(
trade.getdataname(),trade.price))
def stop(self):
pass
# 初始化cerebro,获得一个实例
cerebro = bt.Cerebro()
# cerebro.broker = bt.brokers.BackBroker(shortcash=True) # 0.5%
data_root = "/home/yun/data/stock/day/"
file_list =sorted(os.listdir(data_root))
params=dict(
fromdate = datetime.datetime(2005,1,4),
todate = datetime.datetime(2020,7,31),
timefr ame = bt.Timefr ame.Days,
dtformat = ("%Y-%m-%d"),
compression = 1,
datetime = 0,
open = 1,
high = 2,
low =3,
close =4,
volume =5,
openinterest=-1)
# 加载指数数据
feed = bt.feeds.GenericCSVData(dataname = "/home/yun/data/stock/index.csv",**params)
# 添加数据到cerebro
cerebro.adddata(feed, name = 'index')
# 读取数据
for file in file_list:
#剔除不满一年的股票
if len(pd.read_csv(data_root+file))<252:
continue
feed = bt.feeds.GenericCSVData(dataname = data_root+file,**params)
# 添加数据到cerebro
cerebro.adddata(feed, name = file[:-4])
print("加载数据完毕")
# 添加手续费，按照万分之二收取
cerebro.broker.setcommission(commission=0.0002,stocklike=True)
# 设置初始资金为100万
cerebro.broker.setcash(1_0000_0000)
# 添加策略
cerebro.addstrategy(test_two_ma_strategy)
cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.TotalValue, _name='_TotalValue')
cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.PyFolio)
# 运行回测
results = cerebro.run()
# 打印相关信息
pyfoliozer = results[0].analyzers.getbyname('pyfolio')
returns, positions, transactions, gross_lev = pyfoliozer.get_pf_items()
pf.create_full_tear_sheet(
returns,
positions=positions,
transactions=transactions,
# gross_lev=gross_lev,
live_start_date='2019-01-01',
)
策略绩效
策略简单分析
从策略的绩效上来看，基于价格动量，使用多空对冲的策略来看，其实效果并不好。然而，动量策略，作为一个长久有效的策略来看，有值得研究的地方。
改进的方向可以考虑：
- 使用不同的计算动量的方法
- 使用不同的回顾周期和持有周期
- 对不同的行业或者不同的板块进行动量策略
- 把动量因子和其他因子进行结合
在实践中，基本上一个策略，研究一两个月是很正常的事情。本文只是起到抛砖引玉的作用。
本文部分转载自文章：https://yunjinqi.blog.csdn.net/article/details/113075382
需要相应的股票数据在该文章中。
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