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小編今天帶大家了解VNPY 批量策略回測和統計結果的excel輸出是怎樣的，文中知識點介紹的非常詳細。覺得有幫助的朋友可以跟著小編一起瀏覽文章的內容，希望能夠幫助更多想解決這個問題的朋友找到問題的答案，下面跟著小編一起深入學習“VNPY 批量策略回測和統計結果的excel輸出是怎樣的”的知識吧。
做VNPY這段時間，發現主要就是回測，和策略優化；然后就是有批量測試和參數集合效果導出excel分析要求。還有就是一個策略對不同品種效果驗證。
然后想想，就自己寫了一個BatchBackTest 類，其實很簡答，就是輸入品種隊列，和策略隊列，然后就會循環跑出結果，輸出到指定路徑excel。 還有就是策略是元組，是由一個策略和對應參數組合。
代碼如下。使用方法就是在 vnpy/example/CtaBacktesting 路徑下面新疆一個py，放入下面代碼就可以
# 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):
#填入品種隊列和策略隊列，返回結果resultlist, 為了輸出方便檢索，加入品種名稱，策略名稱和策略參數
resultlist = []
for symbol in symbollist:
for strategy in strategylist:
result = self.runBacktesting(symbol,strategy)
#加入品種名稱，策略名稱和策略參數
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 ):
#寫入測試品種和參數, 返回回測數據集包含回測結果
# 在引擎中創建策略對象
# 創建回測引擎
engine = BacktestingEngine()
# 設置引擎的回測模式為K線
engine.setBacktestingMode(engine.BAR_MODE)
# 設置回測用的數據起始日期
engine.setStartDate(symbol["StartDate"])
engine.setSlippage(symbol["Slippage"]) # 1跳
engine.setRate(symbol["Rate"]) # 傭金大小
engine.setSize(symbol["Size"]) # 合約大小
engine.setPriceTick(symbol["Slippage"]) # 最小價格變動
engine.setCapital(symbol["Capital"])
# 設置使用的歷史數據庫
engine.setDatabase(MINUTE_DB_NAME, symbol["vtSymbol"])
#設置策略，策略元組中第一個是策略，第二個參數
engine.initStrategy(strategy[0], strategy[1])
engine.runBacktesting()
df = engine.calculateDailyResult()
result = []
dfp,result = engine.calculateDailyStatistics(df)
engine.output(u'輸出統計數據')
# engine.showDailyResult(dfp, result)
return result
def toExcel(self, resultlist, path = "C:\data\datframe.xlsx"):
#按照輸入統計數據隊列和路徑，輸出excel，這里不提供新增模式，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 "回測統計結果輸出到" + path
if __name__ == "__main__":
#創建品種隊列，這里可以用json導入，為了方便使用直接寫了。
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
}]
#這里定義策略，策略參數先為空；策略加參數是一個元組
setting = {}
Strategylist = [(AtrRsiStrategy, setting),
(BollChannelStrategy, setting),
(DoubleMaStrategy, setting),
(DualThrustStrategy, setting),
(KkStrategy, setting),
(MultiSignalStrategy, setting),
(MultiTimeframeStrategy, setting)]
# 這里是同一個策略，不同參數的情況，當然可以有多個策略和多個參數組合
Strategylist2 = []
# 策略list
settinglist =[
{'kdlimit': 40, 'barmins': 9, 'cciWindow': 22},
{'kdlimit': 30, 'barmins': 13, 'cciWindow': 20}]
# 合并一個元組
if settinglist != []:
for para1 in settinglist:
Strategylist2.append((BollChannelStrategy, para1))
NT = BatchBackTest()
resultlist = NT.calculateBacktesting(symbollist,Strategylist)
#定義路徑
path = "C:\Project\BackTestResult.xlsx"
NT.toExcel(resultlist,path)
感謝大家的閱讀，以上就是“VNPY 批量策略回測和統計結果的excel輸出是怎樣的”的全部內容了，學會的朋友趕緊操作起來吧。相信億速云小編一定會給大家帶來更優質的文章。謝謝大家對億速云網站的支持！
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