pyalgotrade教程3--策略结果可视化与评价指标
pyalgotrade教程3--策略结果可视化与评价指标
我们写好策略，最好回测后，其实是很有必要看一下我们策略的效果，一般采用可视化的折线图与一些指标相结合的方式来评价一个策略。
1.策略可视化
在pyalgotrade中，已经为我们提供了很好用的可视化模块了，plotter。
所以，一开始我们先导入模块。
from pyalgotrade import plotter把策略的净值图、买卖开仓情况绘制出来其实很简单，把我们的策略实例化之后，传给plotter就可以了。
myStrategy = MyStrategy(feed, "fd")# 策略实例化
plt = plotter.StrategyPlotter(myStrategy) # 传入策略
myStrategy.run()# 运行策略
myStrategy.info("Final portfolio value: $%.2f" % myStrategy.getResult())
plt.plot()# 绘制效果如如下：
可以看出，只有交易的时点标志和portfolio的净值曲线。
2.评价指标
对于一个策略而言，评价指标当然有很多。
这一类，在pyalgotrade里面都封装在了pyalgotrade.stratanalyzer里面，里面大概有如下几类评价指标：
a) class pyalgotrade.stratanalyzer.returns.Returns(maxLen=None)
Returns：包含两种，一个是累计收益率，通过getCumulativeReturns()获得；一种是每个bar的收益率，通过getReturns()获得，返回值都是一个DataSeries
b) class pyalgotrade.stratanalyzer.sharpe.SharpeRatio(useDailyReturns=True)
参数为真，表示使用每日的收益率计算sharpratio，否则的话，按照bar算。通过getSharpeRatio(riskFreeRate, annualized=True)来获得夏普率，其中，第一个参数是无风险利率，后面一个是是否年化的设置。
c) class pyalgotrade.stratanalyzer.drawdown.DrawDown()
回测的指标，有两个：
getLongestDrawDownDuration()，返回的是datetime.timedelta类型，表示最长的回撤时间长度。
getMaxDrawDown()，返回的是最大回撤。
d) class pyalgotrade.stratanalyzer.trades.Trades
这个指标的内容很多。
getCount()：返回总的交易次数 getProfitableCount()：返回盈利的交易次数 getUnprofitableCount()：返回亏损的交易次数 getEvenCount()：返回不赚不亏的交易次数 getAll()：返回一个numpy.array的数据，内容是每次交易的盈亏 getProfits()：返回一个numpy.array的数据，内容是，每次盈利交易的盈利 getLosses()：返回一个numpy.array的数据，内容是每次亏损交易的亏损额 getAllReturns()：返回一个numpy.array的数据，内容是每次交易的盈利，是百分比的形式 getPositiveReturns()：返回一个numpy.array的数据，内容是，每次盈利交易的收益
getNegativeReturns()：返回一个numpy.array的数据，内容是每次亏损交易的损失 下面是四种情况下的手续费 getCommissionsForAllTrades() getCommissionsForProfitableTrades() getCommissionsForUnprofitableTrades() getCommissionsForEvenTrades() 使用这些指标的步骤如下：
（1）import相关指标
from pyalgotrade.stratanalyzer import returns, sharpe, drawdown, trades（2）构实例化一个指标的类
sharpe_ratio = sharpe.SharpeRatio()（3）向策略中添加这个指标类
myStrategy.attachAnalyzer(sharpe_ratio)（4）运行策略
myStrategy.run()（5）获取结果
print "sharpe_ratio", sharpe_ratio.getSharpeRatio(0)这里，0是无风险利率。
3.代码
# coding=utf-8
from pyalgotrade import plotter
from pyalgotrade.stratanalyzer import returns, sharpe, drawdown, trades
from pyalgotrade import strategy
from pyalgotrade.bar import Frequency
from pyalgotrade.barfeed.csvfeed import GenericBarFeed
from pyalgotrade.technical import ma
# 1.构建一个策略
class MyStrategy(strategy.BacktestingStrategy):
def __init__(self, feed, instrument):
super(MyStrategy, self).__init__(feed)
self.__position = None
self.__sma = ma.SMA(feed[instrument].getCloseDataSeries(), 150)
self.__instrument = instrument
self.getBroker()
def onEnterOk(self, position):
execInfo = position.getEntryOrder().getExecutionInfo()
self.info("BUY at %.2f" % (execInfo.getPrice()))
def onEnterCanceled(self, position):
self.__position = None
def onExitOk(self, position):
execInfo = position.getExitOrder().getExecutionInfo()
self.info("SELL at $%.2f" % (execInfo.getPrice()))
self.__position = None
def onExitCanceled(self, position):
# If the exit was canceled, re-submit it.
self.__position.exitMarket()
def getSMA(self):
return self.__sma
def onBars(self, bars):# 每一个数据都会抵达这里，就像becktest中的next
# Wait for enough bars to be available to calculate a SMA.
if self.__sma[-1] is None:
return
#bar.getTyoicalPrice = (bar.getHigh() + bar.getLow() + bar.getClose())/ 3.0
bar = bars[self.__instrument]
# If a position was not opened, check if we should enter a long position.
if self.__position is None:
if bar.getPrice() > self.__sma[-1]:
# 开多头.
self.__position = self.enterLong(self.__instrument, 100, True)
# 平掉多头头寸.
elif bar.getPrice() < self.__sma[-1] and not self.__position.exitActive():
self.__position.exitMarket()
# 2.获得回测数据，官网来源于yahoo，由于墙的关系，我们用本地数据
feed = GenericBarFeed(Frequency.DAY, None, None)
feed.addBarsFromCSV("fd", "fd.csv")
# 3.实例化策略
myStrategy = MyStrategy(feed, "fd")
# 4.设置指标和绘图
sharpe_ratio = sharpe.SharpeRatio()
myStrategy.attachAnalyzer(sharpe_ratio)
plt = plotter.StrategyPlotter(myStrategy)
# 5.运行策略
myStrategy.run()
myStrategy.info("Final portfolio value: $%.2f" % myStrategy.getResult())
# 6.输出夏普率、绘图
print "sharpe_ratio", sharpe_ratio.getSharpeRatio(0)
plt.plot()