量化选股策略搭建(三)(回测系统)

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量化选股策略搭建(三)(回测系统)

2023-05-23 01:23| 来源: 网络整理| 查看: 265

前两篇文章讲了数据的下载及更新，今天这篇文章讲回测系统的搭建。

回测系统

首先, 个人理解的回测系统就是输入每日可买入的股票（这些股票是经过模型筛选得到的），然后回测系统根据一些条件买入卖出等操作。

account类声明:

首先我们需要声明一个account类，记录账户的一些信息。具体需要记录的信息如下：（后期可能还会再加一些信息），信息初始化代码如下：

class Account: def __init__(self, money_init, start_date='', end_date=''): self.cash = money_init # 现金 self.stock_value = 0 # 股票价值 self.market_value = money_init # 总市值 self.stock_name = [] # 记录持仓股票名字 self.stock_id = [] # 记录持仓股票id self.buy_date = [] # 记录持仓股票买入日期 self.stock_num = [] # 记录持股股票剩余持股数量 self.stock_price = [] # 记录股票的买入价格 self.start_date = start_date self.end_date = end_date self.stock_asset = [] # 持仓数量 self.buy_rate = 0.0003 # 买入费率 self.buy_min = 5 # 最小买入费率 self.sell_rate = 0.0003 # 卖出费率 self.sell_min = 5 # 最大买入费率 self.stamp_duty = 0.001 # 印花税 self.info = [] # 记录所有买入卖出记录 self.max_hold_period = 5 # 最大持股周期 self.hold_day = [] # 股票持股时间 self.cost = [] # 记录真实花费 # self.profit = [] # 记录每次卖出股票收益 self.stop_loss_rate = -0.03 # 止损比例 self.stop_profit_rate = 0.05 # 止盈比例 self.victory = 0 # 记录交易胜利次数 self.defeat = 0 # 记录失败次数 self.cash_all = [money_init] # 记录每天收盘后所持现金 self.stock_value_all = [0.0] # 记录每天收盘后所持股票的市值 self.market_value_all = [money_init] # 记录每天收盘后的总市值 self.max_market_value = money_init # 记录最大的市值情况，用来计算回撤 self.min_after_max_makret_value = money_init # 记录最大市值后的最小市值 self.max_retracement = 0 #记录最大回撤概率回测需要一个股票的买入操作： def buy_stock(self, buy_date, stock_name, stock_id, stock_price, buy_num): """ :param buy_date: 买入日期 :param stock_name: 买入股票的名字 :param stock_id: 买入股票的id :param stcok_price: 买入股票的价格 :param buy_num: 买入股票的数量 :return: """

这里假设每支股票我们只买一次，不加仓，到止损点、止盈点或持股周期太长则全部卖出。所以加一个判断条件：

if stock_id not in self.stock_id:

如已在所买的股票中就不做买入操作，否则买入.

然后更新一些信息（包括尺寸股票id，买入日期，买入价格，该股持仓时间，现金）.计算现金时，需要计算买入手续费,

self.stock_id.append(stock_id) self.stock_name.append(stock_name) self.buy_date.append(buy_date) self.stock_price.append(stock_price) self.hold_day.append(1) # 更新市值、现金及股票价值 tmp_money = stock_price * buy_num service_change = tmp_money * self.buy_rate if service_change

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