這個事件驅動回測框架旨在提供一個靈活且可擴充套件的平臺，用於測試和最佳化各種交易策略。透過模擬真實市場環境，可以評估不同策略的績效，並找出最佳的引陣列合。此框架包含了完整的交易流程，從資料取得和處理、交易訊號生成、訂單執行到績效評估，都提供了清晰的程式碼實作和說明。此外，框架還考慮了交易成本等實際因素，使回測結果更貼近真實市場情況。
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 設定 matplotlib 的風格和字型
plt.style.use('seaborn')
plt.rcParams['font.family'] = 'serif'
class BacktestBase(object):
# ... (程式碼略)
事件驅動回測的實作
- 首先，需要建立一個基礎類別，包含有用的方法，例如處理交易和計算績效。
- 然後，需要建立特定的類別，例如長倉回測類別和長短倉回測類別，來實作不同的交易策略。
- 這些類別需要繼承基礎類別，並實作特定的方法，例如處理交易和計算績效。
事件驅動回測的應用
- 可以用於評估不同的交易策略，例如長倉策略和長短倉策略。
- 可以用於比較不同的交易策略的績效。
- 可以用於最佳化交易策略的引數。
相關資源
- 有關事件驅動回測的更多資訊，可以參考相關書籍和文獻，例如《Python for Finance》和《Fluent Python》。
- 有關Python的物件導向程式設計，可以參考相關書籍和文獻，例如《Python for Finance》和《Fluent Python》。
- 有關事件驅動回測的實作，可以參考相關的Python套件，例如Zipline和Backtrader。
圖表翻譯：
此圖示為事件驅動回測框架的流程圖，展示瞭如何使用迴圈和迭代來處理每個新事件。圖中包括了交易策略類別、事件類別和事件驅動回測類別，展示瞭如何建立一個更靈活的框架，來模擬實際交易情況。
基礎回測類別
以下是基礎的事件驅動回測類別的Python程式碼：
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 設定matplotlib的風格和字型
plt.style.use('seaborn')
plt.rcParams['font.family'] = 'serif'
class 基礎回測類別(object):
'''
事件驅動回測的基礎類別。
屬性
=====
symbol : str
金融工具的RIC程式碼
start : str
資料選擇的開始日期
end : str
資料選擇的結束日期
amount : float
投資金額，既可以是一次性投資，也可以是每次交易的投資金額
ftc : float
每次交易的固定成本
'''
def __init__(self, symbol, start, end, amount, ftc):
self.symbol = symbol
self.start = start
self.end = end
self.amount = amount
self.ftc = ftc
def 回測(self):
# 進行回測的邏輯
pass
內容解密：
這個類別的設計目的是為了提供一個基礎的結構，讓使用者可以根據自己的需求進行擴充和修改。類別的屬性包括了金融工具的RIC程式碼、資料選擇的開始和結束日期、投資金額和每次交易的固定成本。類別的方法包括了初始化方法和回測方法，回測方法目前尚未實作，需要使用者根據自己的需求進行實作。
圖表翻譯：
classDiagram
類別 基礎回測類別 {
+ symbol: str
+ start: str
+ end: str
+ amount: float
+ ftc: float
+ __init__(symbol, start, end, amount, ftc)
+ 回測()
}
這個圖表展示了基礎回測類別的結構，包括了類別的屬性和方法。這個圖表可以幫助使用者快速地瞭解類別的設計和功能。
交易成本與資料處理
在進行交易時，瞭解交易成本對於投資策略的影響至關重要。交易成本可以分為固定成本（fixed transaction costs）和比例成本（proportional transaction costs）。固定成本是指每次交易（買或賣）都會產生的固定費用，而比例成本則是根據交易金額的比例計算出來的費用。
交易成本引數
ptc: 這是一個浮點數數，代表每次交易的比例成本。這個引數對於計算交易的實際成本有重要意義，因為它會根據交易的金額進行計算。
方法列表
以下是用於交易和資料處理的方法列表：
get_data: 這個方法負責從資料源中取出並準備基本的資料集。它是進行任何交易策略之前的第一步，因為沒有資料就無法進行分析和決策。plot_data: 這個方法用於繪製特定股票的收盤價。透過視覺化的方式，可以更好地理解股票的走勢和趨勢，從而做出更明智的投資決策。get_date_price: 這個方法傳回給定條件下的日期和價格。它對於需要根據特定時間點的市場資料進行分析的場合非常有用。print_balance: 這個方法用於列印當前的現金餘額。瞭解現金流對於管理投資組合和進行新交易至關重要。print_net_wealth: 這個方法列印預出當前的淨資產。淨資產是投資者總資產減去總負債的結果，對於評估投資者的整體財務健康狀況非常重要。place_buy_order: 這個方法用於下達買入指令。當投資者根據分析和策略決定買入某隻股票時，就會使用這個方法。
實際應用
以下是一個簡單的例子，展示瞭如何使用這些方法：
# 首先，取得資料
data = get_data()
# 繪製收盤價
plot_data(data)
# 取得特定日期的價格
date_price = get_date_price(data, '2023-01-01')
# 下達買入指令
place_buy_order('AAPL', 100) # 買入100股蘋果公司的股票
# 列印當前的現金餘額和淨資產
print_balance()
print_net_wealth()
這個例子展示瞭如何使用這些方法來進行基本的交易和資料分析。然而，在實際的交易中，需要考慮更多的因素，包括風險管理、市場趨勢分析等。
建立交易物件
在進行交易之前，需要建立一個交易物件，該物件包含了交易的基本資訊，例如交易物件、交易時間、初始資金等。
class Trader:
def __init__(self, symbol, start, end, amount, ftc=0.0, ptc=0.0, verbose=True):
"""
初始化交易物件。
:param symbol: 交易物件的符號
:param start: 交易開始時間
:param end: 交易結束時間
:param amount: 初始資金
:param ftc: 固定交易成本（default: 0.0）
:param ptc: 比例交易成本（default: 0.0）
:param verbose: 是否顯示詳細資訊（default: True）
"""
self.symbol = symbol
self.start = start
self.end = end
self.initial_amount = amount
self.amount = amount
self.ftc = ftc
self.ptc = ptc
self.units = 0
self.position = 0
內容解密：
在上述程式碼中，__init__ 方法是用於初始化交易物件的。它接受了多個引數，包括交易物件的符號、交易開始和結束時間、初始資金、固定交易成本、比例交易成本和是否顯示詳細資訊。這些引數被指定給了交易物件的對應屬性。
下單和平倉
交易物件還需要有下單和平倉的功能。下單是指在市場上買入或賣出某種資產，而平倉是指關閉某種資產的長或短倉位。
def place_sell_order(self):
"""
下賣單。
"""
# 實作賣出邏輯
pass
def close_out(self):
"""
平倉。
"""
# 實作平倉邏輯
pass
內容解密：
在上述程式碼中，place_sell_order 和 close_out 方法分別用於下賣單和平倉。這些方法目前尚未實作具體邏輯，需要根據具體的交易需求進行實作。
交易流程
交易流程包括了下單、平倉和其他相關操作。這些操作需要根據具體的交易需求進行設計和實作。
flowchart TD
A[交易開始] --> B[下單]
B --> C[平倉]
C --> D[交易結束]
圖表翻譯：
上述流程圖描述了交易的基本流程，包括交易開始、下單、平倉和交易結束。這些步驟需要根據具體的交易需求進行實作和最佳化。
建立事件驅動的回測框架
事件驅動的回測框架是金融交易中的一個重要工具，能夠幫助交易者評估交易策略的績效。以下是建立事件驅動的回測框架的步驟：
步驟 1：定義回測框架的類別
class Backtest:
def __init__(self, symbol, start, end, verbose=False):
self.symbol = symbol
self.start = start
self.end = end
self.verbose = verbose
self.trades = 0
self.get_data()
在這個類別中，我們定義了回測框架的基本屬性，包括交易標的（symbol）、開始日期（start）、結束日期（end）和是否顯示詳細資訊（verbose）。
步驟 2：取得和準備資料
def get_data(self):
raw = pd.read_csv('data.csv', index_col=0, parse_dates=True).dropna()
raw = raw.loc[self.start:self.end]
raw.rename(columns={self.symbol: 'price'}, inplace=True)
raw['return'] = np.log(raw / raw.shift(1))
self.data = raw.dropna()
在這個方法中，我們從 CSV 檔案中讀取資料，然後根據開始日期和結束日期進行過濾。接著，我們計算每日的收益率，並將結果儲存在 self.data 屬性中。
步驟 3：繪製資料
def plot_data(self, cols=None):
if cols is None:
cols = ['price']
self.data['price'].plot(figsize=(10, 6), title=self.symbol)
在這個方法中，我們繪製交易標的的收盤價。
步驟 4：取得日期和價格
def get_date_price(self, bar):
date = str(self.data.index[bar])[:10]
price = self.data['price'].iloc[bar]
return date, price
在這個方法中，我們根據 bar 的索引取得日期和價格。
步驟 5：執行回測
def run_backtest(self):
for bar in range(len(self.data)):
# 執行交易邏輯
date, price = self.get_date_price(bar)
# ...
在這個方法中，我們迭代資料，並根據每個 bar 的索引執行交易邏輯。
內容解密：
以上的程式碼展示瞭如何建立事件驅動的回測框架。透過定義回測框架的類別、取得和準備資料、繪製資料、取得日期和價格等步驟，我們可以建立一個基本的回測框架。接下來，我們可以根據具體的交易策略和需求進行擴充套件和修改。
圖表翻譯：
graph LR
A[初始化] --> B[取得資料]
B --> C[繪製資料]
C --> D[取得日期和價格]
D --> E[執行回測]
這個圖表展示了回測框架的基本流程。從初始化開始，然後取得資料，繪製資料，取得日期和價格，最後執行回測。
交易系統核心功能
在建立交易系統時，核心功能的實作至關重要。以下是關於交易系統中一些關鍵功能的描述和實作細節。
取得日期和價格
在交易系統中，取得當前日期和價格是非常重要的。這可以透過以下方式實作：
def get_date_price(self, bar):
date = self.data.date.iloc[bar]
price = self.data.price.iloc[bar]
return date, price
列印餘額資訊
系統需要列印預出當前的餘額資訊，包括日期和餘額金額。這可以透過以下方式實作：
def print_balance(self, bar):
date, price = self.get_date_price(bar)
print(f'{date} | current balance {self.amount:.2f}')
列印淨資產資訊
除了列印餘額資訊外，系統還需要列印預出當前的淨資產資訊，包括日期和淨資產金額。這可以透過以下方式實作：
def print_net_wealth(self, bar):
date, price = self.get_date_price(bar)
net_wealth = self.units * price + self.amount
print(f'{date} | current net wealth {net_wealth:.2f}')
下單功能
交易系統需要實作下單功能，包括買入和賣出。以下是買入和賣出的實作細節：
買入
def place_buy_order(self, bar, units=None, amount=None):
date, price = self.get_date_price(bar)
if units is None:
units = int(amount / price)
self.amount -= (units * price) * (1 + self.ptc) + self.ftc
self.units += units
self.trades += 1
if self.verbose:
print(f'{date} | buying {units} units at {price:.2f}')
self.print_balance(bar)
self.print_net_wealth(bar)
賣出
def place_sell_order(self, bar, units=None, amount=None):
date, price = self.get_date_price(bar)
if units is None:
units = int(amount / price)
self.amount += (units * price) * (1 - self.ptc) - self.ftc
self.units -= units
self.trades += 1
if self.verbose:
print(f'{date} | selling {units} units at {price:.2f}')
self.print_balance(bar)
self.print_net_wealth(bar)
圖表視覺化
為了更好地展示交易系統的執行情況，以下是使用Mermaid語法建立的一個簡單的交易流程圖：
flowchart TD
A[開始] --> B[取得日期和價格]
B --> C[列印餘額資訊]
C --> D[列印淨資產資訊]
D --> E[下單]
E --> F[買入]
E --> G[賣出]
F --> H[更新餘額和淨資產]
G --> H
H --> I[列印交易資訊]
圖表翻譯
此圖表展示了交易系統的基本流程，從開始到下單，然後根據買入或賣出的選擇更新餘額和淨資產，最後列印交易資訊。這個流程圖幫助使用者瞭解交易系統的執行邏輯和各個步驟之間的關係。
交易策略的實作
在交易策略的實作中，需要考慮多個因素，包括買賣的時機、倉位的管理、風險的控制等。以下是交易策略的實作過程：
賣出股票
當決定賣出股票時，需要計算賣出的單位數和價格。以下是賣出的實作過程：
date, price = self.get_date_price(bar)
if units is None:
units = int(amount / price)
self.amount += (units * price) * (1 - self.ptc) - self.ftc
self.units -= units
self.trades += 1
if self.verbose:
print(f'{date} | selling {units} units at {price:.2f}')
self.print_balance(bar)
self.print_net_wealth(bar)
在這個過程中，首先需要計算賣出的單位數和價格。然後，需要更新倉位和交易記錄。最後，需要列印預出當前的餘額和淨資產。
平倉
當決定平倉時，需要計算平倉的價格和數量。以下是平倉的實作過程：
def close_out(self, bar):
date, price = self.get_date_price(bar)
self.amount += self.units * price
self.units = 0
self.trades += 1
if self.verbose:
print(f'{date} | inventory {self.units} units at {price:.2f}')
print('=' * 55)
print('Final balance [$] {:.2f}'.format(self.amount))
perf = ((self.amount - self.initial_amount) / self.initial_amount * 100)
print('Net Performance [%] {:.2f}'.format(perf))
print('Trades Executed [#] {:.2f}'.format(self.trades))
在這個過程中，首先需要計算平倉的價格和數量。然後，需要更新倉位和交易記錄。最後，需要列印預出最終的餘額、淨績效和交易次數。
內容解密：
在上面的程式碼中，self.get_date_price(bar) 函式用於計算賣出的日期和價格。self.units 變數用於儲存當前的倉位數量。self.amount 變數用於儲存當前的餘額。self.trades 變數用於儲存交易次數。self.verbose 變數用於控制是否列印預出詳細的交易記錄。
圖表翻譯：
以下是上述程式碼的流程圖：
flowchart TD
A[賣出股票] --> B[計算賣出的單位數和價格]
B --> C[更新倉位和交易記錄]
C --> D[列印預出當前的餘額和淨資產]
D --> E[平倉]
E --> F[計算平倉的價格和數量]
F --> G[更新倉位和交易記錄]
G --> H[列印預出最終的餘額、淨績效和交易次數]
這個流程圖展示了交易策略的實作過程，包括賣出股票、平倉等步驟。
根據事件的長倉回測類
以下是Python程式碼，定義了一個長倉回測類，實作了根據簡單移動平均線（SMA）、動量和均值迴歸的策略：
# 長倉回測類
class BacktestLongOnly(BacktestBase):
def run_sma_strategy(self, SMA1, SMA2):
'''執行SMA基礎策略的回測。
引數
=====
SMA1, SMA2: int
短期和長期簡單移動平均線（天數）
'''
msg = f'\n\n執行SMA策略 | SMA1={SMA1} & SMA2={SMA2}'
msg += f'\n固定成本 {self.ftc} | '
# ... (其他實作細節)
內容解密：
在這段程式碼中，我們定義了一個名為BacktestLongOnly的類，繼承自BacktestBase類。這個類中有一個方法run_sma_strategy，用於執行SMA基礎策略的回測。這個方法接收兩個引數SMA1和SMA2，分別代表短期和長期簡單移動平均線的天數。
圖表翻譯：
flowchart TD
A[開始] --> B[初始化引數]
B --> C[執行SMA策略]
C --> D[計算移動平均線]
D --> E[比較移動平均線]
E --> F[執行買賣操作]
F --> G[更新收益]
G --> H[輸出結果]
圖表解說：
這個流程圖展示了長倉回測類的執行流程。首先，初始化引數，然後執行SMA策略，計算移動平均線，比較移動平均線，執行買賣操作，更新收益，最後輸出結果。
程式碼實作：
from BacktestBase import *
class BacktestLongOnly(BacktestBase):
def run_sma_strategy(self, SMA1, SMA2):
# ... (其他實作細節)
self.data['SMA1'] = self.data['Close'].rolling(window=SMA1).mean()
self.data['SMA2'] = self.data['Close'].rolling(window=SMA2).mean()
# ... (其他實作細節)
內容解密：
在這段程式碼中，我們計算了短期和長期簡單移動平均線，並將其儲存在data資料框中。這些移動平均線將用於比較和執行買賣操作。
建立事件驅動的回測類別
在事件驅動的回測框架中，建立一個類別來管理交易邏輯和回測過程是非常重要的。這個類別應該能夠處理資料、計算技術指標、觸發買賣訊號以及記錄交易結果。
類別初始化
初始化類別時，需要設定初始資金、交易費用以及其他相關引數。這些引數將用於計算交易結果和評估策略的表現。
class Backtesting:
def __init__(self, initial_amount, ptc):
self.initial_amount = initial_amount
self.ptc = ptc
self.position = 0 # 初始中立位置
self.trades = 0 # 初始無交易
self.amount = self.initial_amount # 初始資金
技術指標計算
計算技術指標，如簡單移動平均線（SMA），是評估市場趨勢和觸發買賣訊號的基礎。這些指標可以根據不同的時間視窗和計算方法進行定製。
def calculate_sma(self, data, SMA1, SMA2):
data['SMA1'] = data['price'].rolling(SMA1).mean()
data['SMA2'] = data['price'].rolling(SMA2).mean()
return data
交易邏輯
交易邏輯是根據技術指標和市場狀況觸發買賣訊號的核心。這個邏輯需要根據特定的策略進行實作，例如移動平均線交叉策略。
def check_signals(self, data, bar, SMA1, SMA2):
if self.position == 0:
if data['SMA1'].iloc[bar] > data['SMA2'].iloc[bar]:
# 觸發買入訊號
self.place_buy_order(bar, amount=self.amount)
self.position = 1 # 長倉位
elif self.position == 1:
if data['SMA1'].iloc[bar] < data['SMA2'].iloc[bar]:
# 觸發賣出訊號
self.place_sell_order(bar, units=self.units)
self.position = 0 # 市場中立
self.close_out(bar)
回測過程
回測過程涉及遍歷歷史資料，根據交易邏輯觸發買賣訊號，並記錄交易結果。
def run_backtesting(self, data, SMA1, SMA2):
data = self.calculate_sma(data, SMA1, SMA2)
for bar in range(SMA2, len(data)):
self.check_signals(data, bar, SMA1, SMA2)
# 記錄和評估交易結果
self.evaluate_results()
動量策略回測
動量策略是一種根據市場動量的交易策略，根據資產的歷史價格變化率來判斷其未來的表現。
def run_momentum_strategy(self, momentum):
# 根據動量指標計算買賣訊號
signals = self.calculate_momentum_signals(momentum)
# 根據訊號進行交易
self.execute_trades(signals)
# 記錄和評估交易結果
self.evaluate_results()
結果評估
評估交易結果是回測過程的最後一步，涉及計算收益率、最大回撤、夏普比率等指標，以評估策略的表現。
def evaluate_results(self):
# 計算收益率
returns = self.calculate_returns()
# 計算最大回撤
max_drawdown = self.calculate_max_drawdown(returns)
# 計算夏普比率
sharpe_ratio = self.calculate_sharpe_ratio(returns)
# 輸出評估結果
print(f"收益率: {returns}")
print(f"最大回撤: {max_drawdown}")
print(f"夏普比率: {sharpe_ratio}")
這個類別提供了一個基本的框架，用於建立事件驅動的回測系統。透過定製交易邏輯和技術指標，可以實作不同的交易策略，並評估其表現。
動量策略實施
動量策略是一種根據市場趨勢的投資方法，旨在捕捉市場的上升或下降趨勢。以下是動量策略的實施步驟：
從技術架構視角來看，事件驅動回測框架的搭建，需要考量程式碼的模組化設計、物件導向的程式設計原則以及程式碼的可讀性和可維護性。本文提供的基礎回測類別、交易物件、事件驅動回測框架以及交易策略的實作，都體現了這些重要的設計理念。然而，在實際應用中，仍需根據特定的交易策略和需求，對框架進行調整和最佳化。例如，可以加入風險管理模組、更精細的交易成本計算以及更複雜的技術指標計算等。此外，資料處理的效率和資料的品質也會直接影響回測結果的準確性，需要特別關注。展望未來，隨著機器學習和人工智慧技術的發展，可以預見事件驅動回測框架將會整合更多先進的技術，例如強化學習和深度學習，以實作更自動化和智慧化的交易策略開發和測試。對於追求更高效能和更精確回測結果的交易者而言，持續學習和應用新技術將是保持競爭力的關鍵。玄貓認為，掌握事件驅動回測框架的搭建和應用，對於量化交易者來說至關重要，它能幫助交易者更好地理解和評估交易策略，從而在瞬息萬變的市場中取得優勢。
