量化投资学习笔记79——实现量化交易经典策略:双均线策略

搜索了一下，主要实现双均线策略，布林带策略，海龟交易法，多因子选股，网格交易法这几种策略。
首先看双均线策略，参考这两篇： http://www.snailtoday.com/archives/18598 https://zhuanlan.zhihu.com/p/43317574
由短周期均线自下方向上穿越长周期的均线，则形成“金叉”，反之为“死叉”。双均线金叉的时候，表明该股票很强势，反之很弱势，我们就在强势的时候买，弱势的时候卖。

# coding:utf-8
# 双均线策略实现


import backtrader as bt
import backtest
import math


# 双均线策略类
class SmaCross(bt.Strategy):
    params = dict(
            pfast = 5,
            pslow = 30
    )
   
    def log(self, txt, dt=None):
        dt = dt or self.datas[0].datetime.date(0)
        print('%s, %s' % (dt.isoformat(), txt))
   
    def __init__(self):
        sma1 = bt.ind.SMA(period = self.p.pfast)
        sma2 = bt.ind.SMA(period = self.p.pslow)
        self.crossover = bt.ind.CrossOver(sma1, sma2)
        self.dataclose = self.datas[0].close
        self.order = None
       
    def next(self):
        if not self.position:
            if self.crossover > 0:
                cash = self.broker.get_cash()
                stock = math.ceil(cash/self.dataclose/100)*100 - 100
                print("数量", stock)
                self.order = self.buy(size = stock, price = self.datas[0].close)
                self.log("买入")
        elif self.crossover < 0:
            self.order = self.close()
            self.log("卖出")


if __name__ == "__main__":
    start = "2018-01-01"
    end = "2020-07-05"
    name = ["300etf"]
    code = ["510300"]
    backtest = backtest.BackTest(SmaCross, start, end, code, name, 10000)
    backtest.run()
    backtest.output()

期末资金:8760.36 夏普比例: -0.2841412997849817
年化收益率: OrderedDict([(2018, -0.22430925900000043), (2019, 0.19074554997170012), (2020, -0.0515497175750389)])
最大回撤:23.20，最大回撤周期292 总收益率:-0.13

表现不好，是亏的。一开始没注意，默认买入数量是1股，要自己计算后设定买入数量。
再修改一下backtest类，将回测结果数据保存到一个Series里，方便不同策略比较。

# 计算胜率信息
def _winInfo(self):
    trade_info = self.__results[0].analyzers.TA.get_analysis()
    total_trade_num = trade_info["total"]["total"]
    win_num = trade_info["won"]["total"]
    lost_num = trade_info["lost"]["total"]
    self.__backtestResult["交易次数"] = total_trade_num
    self.__backtestResult["胜率"] = win_num/total_trade_num
    self.__backtestResult["败率"] = lost_num/total_trade_num
   
# 计算并保存回测结果指标
def _Result(self):
    self.__backtestResult["账户总额"] = self.getValue()
    self.__backtestResult["总收益率"] = self.__results[0].analyzers.RE.get_analysis()["rtot"]
    self.__backtestResult["年化收益率"] = self.__results[0].analyzers.RE.get_analysis()["rnorm"]
    self.__backtestResult["夏普比率"] = self.__results[0].analyzers.sharpe.get_analysis()["sharperatio"]
    self.__backtestResult["最大回撤"] = self.__results[0].analyzers.DD.get_analysis().max.drawdown
    self.__backtestResult["最大回撤期间"] = self.__results[0].analyzers.DD.get_analysis().max.len
    # 计算胜率信息
    self._winInfo()
   
# 获取回测指标
def getResult(self):
    return self.__backtestResult