量化交易之One Piece篇 - onepiece_rsh回测plugin新增滑点和盈亏计算

文章描述了一个名为`PluginData`的类,用于在交易策略中进行回测,计算盈亏和滑点损失。它接受OnePieceData,TickData或BarData数据,以及策略实例和回测类型。类方法`back_testing`模拟订单执行并计算盈亏,`profit_and_loss_value`和`slippage_loss_money`用于获取最终的收益值和滑点损失。

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from op_futures.op_strategy_plugins.template_strategy import TemplateStrategy
from op_futures.op_objects.onepiece_data import OnePieceData
from op_futures.op_objects.tick_data import TickData
from op_futures.op_objects.bar_data import BarData
from tqz_extern.tqz_constant import BackTesterType, OrderSide

class PluginData:

    def __init__(self, name: str = None, datas: [OnePieceData] = None, strategy: TemplateStrategy = None, back_tester_type: BackTesterType = None):
        assert name is not None, f'name is None.'
        assert datas is not None, f'datas is None.'
        assert strategy is not None, f'strategy is None.'
        assert back_tester_type is not None, f'back_tester_type is None.'

        self.name = name
        self.datas = datas
        self.strategy = strategy
        self.back_tester_type = back_tester_type

        self.__profit_and_loss_list = []  # <- ite
内容概要:本文档是关于Anaconda全平台安装指南的详细介绍,旨在帮助用户在Windows、macOSLinux系统上顺利安装配置Anaconda。Anaconda作为一款集成丰富工具库的数据科学平台,极大简化了数据处理、分析、机器学习可视化的流程。文档首先介绍了安装前的准备工作,包括选择合适的版本下载安装包。接着分别阐述了三个操作系统上具体的安装步骤,如在Windows上运行安装程序、在macOS上使用终端命令安装、在Linux上运行安装脚本等。此外,还详细讲解了验证安装是否成功的命令,以及配置Anaconda的方法,特别是配置国内镜像源以加快下载速度。最后,针对可能出现的问题提供了解决方案,如路径配置问题、更新卸载问题等。; 适合人群:对数据科学感兴趣的初学者,以及需要在不同操作系统上安装Anaconda的专业人士。; 使用场景及目标:①帮助用户在Windows、macOSLinux系统上顺利完成Anaconda的安装与配置;②通过配置国内镜像源提升下载速度,优化用户体验;③解决安装过程中遇到的问题,确保Anaconda能够稳定运行。; 其他说明:文档提供了详细的安装步骤配置方法,建议读者严格按照步骤操作,并根据实际情况调整配置,如选择合适的安装路径配置环境变量。对于初次接触Anaconda的用户,建议先熟悉文档内容再进行操作,以避免不必要的错误。
内容概要:本文深入分析了智能汽车产业中线控制动技术的发展趋势,特别是EMB(电子机械制动)技术的进展。文章指出,线控制动技术经历了机械制动、液压制动到线控制动的演变,当前EHB One-box方案是主流选择。然而,EMB作为真正意义的全线控制动,具备响应速度快、控制精度高等显著性能优势,契合智能驾驶的发展需求。随着技术迭代法规的推进,EMB正从技术研发逐步走向量产。国内外厂商在EMB的研发进度相近,且国产厂商能够绕过液压控制领域的劣势,有望在EMB量产中实现换道超车,提升市场份额。预计到2030年,线控制动市场规模将达到257.5亿元,其中EMB市场规模将达119.8亿元。 适合人群:汽车行业从业者、智能驾驶技术研发人员、汽车零部件供应商及对智能汽车产业发展感兴趣的投资者。 使用场景及目标:①帮助读者理解线控制动技术的演进路径,特别是EMB的技术优势市场前景;②为国产厂商在智能驾驶领域的战略布局提供参考;③为投资者评估线控制动市场的投资机会提供依据。 其他说明:尽管EMB技术前景广阔,但仍面临产品研发进度、市场渗透率新能源车销售等方面的不确定性。文中提到的多家国产厂商如伯特利、亚太股份、菲格科技等已在EMB领域取得显著进展,预计2026年将有多款EMB产品实现量产。
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