Python量化因子测算与绘图超详细流程代码

量化因子的测算通常都是模拟交易,计算各种指标,其中:

  • 测算需要用到的第三方库:numpy,pandas,talib
  • 绘图需要用到的第三方库:matplotlib,seaborn

其他库随策略的需要额外添加

因子测算框架

这里博主分享自己测算时常使用的流程,希望与大家共同进步!

测算时从因子到收益的整个流程如下:策略(因子组合) -> 买卖信号 -> 买点与卖点 -> 收益

因此我们在测算时,针对每一个个股:

1. 预处理股票数据

首先这里是常用的一个工具导入,包括测算用的库与绘图用的库(含图片中文显示空白解决方案)

# 测算用
import numpy as np
import pandas as pd
from copy import deepcopy
from tqdm import tqdm
from datetime import datetime
import talib
# 绘图用
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
%matplotlib inline
# 绘图现实中文
sns.set()
plt.rcParams["figure.figsize"] = (20,10)
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Arial Unicode MS']  # 当前字体支持中文
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题
# 其他
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")

然后是循环读取股票的代码:

import os
def readfile(path, limit=None):
    files = os.listdir(path)
    file_list = []
    for file in files:  # 遍历文件夹
        if not os.path.isdir(file):
            file_list.append(path + '/' + file)
    if limit:
        return file_list[:limit]
    return file_list
stock_dict = {}
for _file in tqdm(readfile("../data/stock_data")):
    if not _file.endswith(".pkl"):
        continue
    # TODO 这里可以添加筛选,是否需要将当前的股票添加到测算的股票池中
    file_df = pd.read_pickle(_file)
    file_df.set_index(["日期"], inplace=True)
    file_df.index.name = ""
    file_df.index = pd.to_datetime(file_df.index)
    file_df.rename(columns={'开盘':'open',"收盘":"close","最高":"high","最低":"low","成交量":"volume"},inplace=True)
    stock_code = _file.split("/")[-1].replace(".pkl", '')
    # TODO 这里可以添加日期,用来截取一部分数据
    stock_dict[stock_code] = file_df

上面一部分是处理股票数据,处理后的数据都会保存在 stock_dict 这个变量中,键是股票的代码,值是股票数据

2. 指标测算

测算指标时,我们以一只股票为例:

for _index,_stock_df in tqdm(stock_dict.items()):
    measure_df = deepcopy(_stock_df)

代码中的:

  • 这里的measure_df即要测算的dataframe数据
  • 使用deepcopy是防止测算的过程影响到原始数据

然后我们就可以循环这一个股票的每一行(代表每一天),测算的交易规则如下:

  • 买入规则:买入信号发出&当前没有持仓,则买入
  • 卖出规则:卖出信号发出&当前有持仓,则卖出
# 开始测算
trade_record_list = []
this_trade:dict = None
for _mea_i, _mea_series in measure_df.iterrows(): # 循环每一天
    if 发出买入信号:
        if this_trade is None:  # 当前没有持仓,则买入
            this_trade = {
                "buy_date": _mea_i,
                "close_record": [_mea_series['close']],
            }
    elif 发出卖出信号:
        if this_trade is not None:  # 要执行卖出
            this_trade['sell_date'] = _mea_i
            this_trade['close_record'].append(_mea_series['close'])
            trade_record_list.append(this_trade)
            this_trade = None
    else:
        if this_trade is not None:  # 当前有持仓
            this_trade['close_record'].append(_mea_series['close'])

上述代码中,我们将每一个完整的交易(买->持有->卖),都保存在了trade_record_list变量中,每一个完整的交易都会记录:

{
    'buy_date': Timestamp('2015-08-31 00:00:00'), # 买入时间
    'close_record': [41.1,42.0,40.15,40.65,36.6,32.97], # 收盘价的记录
    'sell_date': Timestamp('2015-10-12 00:00:00')} # 卖出时间
    # TODO 也可以添加自定义记录的指标
}

3. 测算结果整理

直接使用 pd.DataFrame(trade_record_list),就可以看到总的交易结果:

Python量化因子测算与绘图超详细流程代码

整理的过程也相对简单且独立,就是循环这个交易,然后计算想要的指标,比如单次交易的年化收益可以使用:

trade_record_df = pd.DataFrame(trade_record_list)
for _,_trade_series in trade_record_df.iterrows():
    trade_record_df.loc[_i,'年化收益率'] = (_trade_series['close_record'][-1] - _trade_series['close_record'][0])/_trade_series['close_record'][0]/(_trade_series['sell_date'] - _trade_series['buy_date']).days * 365 # 年化收益
    # TODO 这里根据自己想要的结果添加更多的测算指标

4. 结果绘图

绘图的代码通常比较固定,比如胜率图:

# 清理绘图缓存
plt.cla()
plt.clf()
# 开始绘图
plt.figure(figsize=(10, 14), dpi=100)
# 使用seaborn绘制胜率图
fig = sns.heatmap(pd.DataFrame(total_measure_record).T.round(2), annot=True, cmap="RdBu_r",center=0.5)
plt.title("胜率图")
scatter_fig = fig.get_figure()
# 保存到本地
scatter_fig.savefig("胜率图")
scatter_fig.show() # 最后显示

Python量化因子测算与绘图超详细流程代码

到此这篇关于Python量化因子测算与绘图超详细流程代码的文章就介绍到这了,更多相关Python量化因子测算内容请搜索aitechtogether.com以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持aitechtogether.com!

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