Python 量化投资实战教程(6) — 交易平均收益率-Python 实用宝典

Python 量化投资实战教程(6) — 交易平均收益率

量化投资系列文章:

Backtrader 教程 — Python 量化投资原来这么简单(1)

Python 量化投资原来这么简单(2) —MACD策略

Python 量化投资原来这么简单(3) —A股回测MACD策略

Python 量化投资原来这么简单(4) —KDJ 策略

Python 量化投资原来这么简单(5) — A股回测KDJ 策略

Github仓库:https://github.com/Ckend/pythondict-quant


在之前的五篇系列文章中,计算收益率时没有考虑每次按策略进行交易时的收益率,而是单纯回测一段时间后,通过计算最终价值和本金的差距并除以本金,得到最终收益率。这样的计算方法其实是不准确的,因为交易时每次都采用100股的形式进行,在没有引入调仓技术前,我们应该以每次交易的平均收益率为准。

具体计算方法如下:

  • 在每次买入股票的时候,记录购买价格:self.buyprice
  • 在每次卖出股票的时候,计算收益率:(卖出价格-买入价格)/买入价格,忽略佣金。
  • 将每次交易收益存入params变量中,以便后续分析。

1.准备

开始之前,你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上,如果没有,请访问这篇文章:超详细Python安装指南 进行安装。如果你用Python的主要目的是数据分析,可以直接安装Anaconda:Python数据分析与挖掘好帮手—Anaconda,内含许多科学计算模块。

Windows环境下打开Cmd(开始—运行—CMD),苹果系统环境下请打开Terminal(command+空格输入Terminal),准备开始输入命令安装依赖。

当然,我更推荐大家用VSCode编辑器,把本文代码Copy下来,在编辑器下方的终端运行命令安装依赖模块,多舒服的一件事:Python 编程的最好搭档—VSCode 详细指南。

在终端输入以下命令安装我们所需要的依赖模块:

pip install backtrader

看到 Successfully installed xxx 则说明安装成功。

Backtrader基本使用请看我们前一篇文章:
backtrader教程—量化投资原来这么简单(1)

本文全部代码,请在Python实用宝典后台回复:量化投资6 进行下载。

2.交易收益率

以第二篇的macd策略为例,首先初始化策略变量,用于记录股票交易的每次收益率:

class TestStrategy(bt.Strategy):
    params = (
        ('code', 0),
        ('profits', [])
    )

第二,要在notify_order函数中记录购买时的价格:

    def notify_order(self, order):
        # 交易状态处理
        # Python实用宝典
        if order.status in [order.Submitted, order.Accepted]:
            return
        if order.status in [order.Completed]:
            if order.isbuy():
                self.log(
                    "BUY EXECUTED, Price: %.2f, Cost: %.2f, Comm %.2f"
                    % (order.executed.price, order.executed.value, order.executed.comm)
                )
                
                # 记录买入价格
                self.buyprice = order.executed.price
                self.buycomm = order.executed.comm
                self.bar_executed_close = self.dataclose[0]

第三,在卖出的时候,根据卖出价格和买入价格计算收益率,并存入策略变量里的profits变量中:

    def notify_order(self, order):
        # 交易状态处理
        # Python实用宝典
        if order.status in [order.Submitted, order.Accepted]:
            return
        if order.status in [order.Completed]:
            if order.isbuy():
                self.log(
                    "BUY EXECUTED, Price: %.2f, Cost: %.2f, Comm %.2f"
                    % (order.executed.price, order.executed.value, order.executed.comm)
                )
                
                # 记录买入价格
                self.buyprice = order.executed.price
                self.buycomm = order.executed.comm
                self.bar_executed_close = self.dataclose[0]
            else:
                self.log(
                    "SELL EXECUTED, Price: %.2f, Cost: %.2f, Comm %.2f"
                    % (order.executed.price, order.executed.value, order.executed.comm)
                )
                # 收益率计算
                profit_rate = float(order.executed.price - self.buyprice)/float(self.buyprice)
                # 存入策略变量
                self.params.profits.append(profit_rate)
            self.bar_executed = len(self)

在策略运行完毕后,可以通过以下变量获得策略变量里profits的值:

cerebro.runstrats[0][0].params.profits

结果如下:

[0.021676761236850372, -0.1054225992123598, 0.10678571428571423, 0.11044953855314062, 0.21502209131075103, 0.15729837813819164, 0.10841304881039966, 0.16918294849023086]

可以看到,每次该策略进行交易时的收益率,第一次盈利2%、第二次亏损10%、第三次盈利10%、第四次盈利11%...

有趣的是第五次,盈利了21%,这个策略明明是在盈利10%的时候卖出,为什么这次交易能盈利21%?

主要是在涨停板之下,股票无法卖出导致的。

这也给我们一个hint:这个策略写死的涨/跌10%卖出是不是过于死板了,有没有更合适的卖出策略?

大家可以尝试一下找到更好的卖出策略,下一篇文章中我们将重点讨论这个问题。

3. 平均收益率

使用numpy的mean函数,可以直接算出数组的平均值:

print(np.mean(profits))

结果如下:

0.09792573520161482

平均下来,该策略在这只股票上的收益率为9.7%.

但是这并不代表这个策略是可用的,因为有可能它只是适用于这只股票,是否适合所有股票需要通过回测A股来决定:Python 量化投资原来这么简单(3) —A股回测MACD策略

我们的文章到此就结束啦,如果你喜欢今天的Python 实战教程,请持续关注Python实用宝典。

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