量化投资学习笔记03——封装回测操作

最新推荐文章于 2024-09-09 15:25:18 发布

zwdnet

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分类专栏：量化投资

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zwdnet/article/details/103613106

本文介绍了如何将pyalgotrade框架的回测操作进行封装，以简化量化策略的回测过程。通过创建构造函数和相关成员函数，实现数据源、经纪人、策略的创建，并绑定策略分析器。由于事件驱动的特性，回测运行需在外部调用。目前的功能包括回测执行和结果获取，后续将增加图表绘制和错误处理。

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从前两篇文章中，我们使用pyalgotrade框架进行了量化策略的回测的基本操作。使用框架确实比较方便，但是仍有很多每次都要进行的重复操作，比如建立数据源，建立策略，绑定策略与分析器，运行回测，取得回测结果，绘图等。能不能进行进一步的封装?我想要的是，指定要交易的股票代码，基准股票代码，初始资金，手续费率，回测时间等参数，然后执行回测，就能得到各种回测数据，还可以绘图。
现在就开始干吧。

class Backtesting():
    def __init__(self):
        pass

先建立构造函数，传入上面所说的各种初始值。

"""
封装回测过程
参数:
instrument: 要回测的股票代码
startYear: 回测开始年份
endYear: 回测结束年份
base: 基准股票代码，默认为300etf
cash: 初始资金，默认为1000000元
feeRate: 手续费费率，默认为0.0003
"""
"""
封装回测过程
参数:
 instrument: 要回测的股票代码
 startYear: 回测开始年份
 endYear: 回测结束年份
 strategy: 回测的策略
 base: 基准股票代码，默认为300etf
 cash: 初始资金，默认为1000000元
 feeRate: 手续费费率，默认为0.0003
"""
class Backtesting():
 def __init__(self, instrument

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