【从零开始vnpy量化投资】八. 交易记录持久化储存

本文介绍了在vnpy量化投资框架中,如何实现交易记录的持久化储存。通过创建数据库表结构,修改CTA策略模板,以及验证储存功能,确保交易数据能够被有效记录和查询,便于后期的策略分析和优化。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

【从零开始vnpy量化投资】八. 交易记录持久化储存

概述

到目前为止,我们已经为开发vnpy策略准备了很多的基础工具,比如添加日志、独立储存数据、接入第三方数据。下面我们就要添加一个极为重要的功能,将所有成交记录记下来。

相信所有具有一定期货投资经验的读者,都应该知道交易记录的重要性。无论是量化还是主观交易者,交易记录都是一个重要的复盘工具。主观交易者可以通过点位和时间评价自己的策略和预判能力,量化交易者通过交易记录检验策略的正确性和执行力,同时也可以用交易记录来估算滑点,最终使自己对回测的收益有更准确的预期。

如何储存数据

我们先参考一下vnpy已经有的实现方式,打开vnpy_mysql包的mysql_database.py文件,里面定义了几个常用的数据库对象,如DbBarData。我们参考这种方式定义一下自己的数据结构。最终我们希望能够通过适当的方式,查询到某个策略产生的交易。交易记录会储存交易的品种、时间、价格、数量、开仓方向,以及是否已经平仓,同时也可以记录交易后的收益或总资金,便于后期统计。具体结构如下。

class DbTradeData
### vnpy量化交易入门教程和资源 #### 了解vn.py框架 vn.py是一个开源的量化交易平台,专为金融市场的算法交易设计。该平台支持多种市场数据接口、交易接口,并提供丰富的工具来帮助用户构建自动化交易系统[^1]。 #### Python编程基础 由于vn.py基于Python编写,因此熟悉这门语言至关重要。Python拥有众多用于科学计算的数据处理库如Pandas, NumPy等,这些都极大地方便了交易者进行历史数据分析与回测工作。对于初学者来说,《Python量化交易入门》一书提供了详细的Python编程指导,特别是针对量化交易的应用场景进行了优化说明。 #### 安装环境配置 为了确保vn.py能够正常运行,在安装过程中可能会遇到依赖包版本不兼容的问题。例如,默认安装的NumPy版本可能过低而导致某些功能无法正常使用;此时可以通过指定清华镜像源的方式更新至最新稳定版: ```bash pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --upgrade numpy ``` #### 学习路径建议 - **理论学习**:阅读相关书籍资料,理解基本概念和技术细节; - **实践操作**:跟随官方文档完成几个简单的例子项目; - **案例研究**:深入探讨书中提到的具体策略实现方法(如CTA趋势跟踪策略),并尝试自己动手修改参数观察效果变化; - **社区交流**:加入活跃的技术论坛或QQ群组讨论问题分享经验心得。 #### 实战演练指南 通过实际编码练习可以更好地掌握所学知识。可以从最基础的时间序列分析做起,逐步过渡到更复杂的模型训练环节。比如利用`cta_backtesting_util.py`脚本来进行策略性能评估就是一个很好的起点[^2]: ```python from vnpy.app.cta_strategy.backtesting import BacktestingEngine engine = BacktestingEngine() # 加载策略类... engine.add_strategy(MyStrategyClass, setting_dict) # 设置回测时间范围和其他必要参数... result = engine.run_backtesting() print(result) ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

魔落凡尘

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值