VNPY 批量策略回測和統計結果的excel輸出

做VNPY這段時間，發現主要就是回測，和策略優化；然後就是有批量測試和引數集合效果匯出excel分析要求。還有就是一個策略對不同品種效果驗證。

然後想想，就自己寫了一個BatchBackTest 類，其實很簡答，就是輸入品種佇列，和策略佇列，然後就會迴圈跑出結果，輸出到指定路徑excel。還有就是策略是元組，是由一個策略和對應引數組合。

程式碼如下。使用方法就是在 vnpy/example/CtaBacktesting 路徑下面新疆一個py，放入下面程式碼就可以

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# encoding: UTF-8
from vnpy.trader.app.ctaStrategy.ctaBacktesting import BacktestingEngine, MINUTE_DB_NAME
import pandas as pd
from vnpy.trader.app.ctaStrategy.strategy.strategyAtrRsi import AtrRsiStrategy
from vnpy.trader.app.ctaStrategy.strategy.strategyBollChannel import BollChannelStrategy
from vnpy.trader.app.ctaStrategy.strategy.strategyDoubleMa import DoubleMaStrategy
from vnpy.trader.app.ctaStrategy.strategy.strategyDualThrust import DualThrustStrategy
from vnpy.trader.app.ctaStrategy.strategy.strategyKingKeltner import KkStrategy
from vnpy.trader.app.ctaStrategy.strategy.strategyMultiSignal import MultiSignalStrategy
from vnpy.trader.app.ctaStrategy.strategy.strategyMultiTimeframe import MultiTimeframeStrategy
class BatchBackTest(object):
def __init__(self):
""
def calculateBacktesting(self,symbollist,strategylist):
#填入品種佇列和策略佇列，返回結果resultlist, 為了輸出方便檢索，加入品種名稱，策略名稱和策略引數
resultlist = []
for symbol in symbollist:
for strategy in strategylist:
result = self.runBacktesting(symbol,strategy)
#加入品種名稱，策略名稱和策略引數
result["Symbolname"] = str(symbol["vtSymbol"])
result["strategyname"] = str(strategy[0])
result["strategysetting"] = str(strategy[1])
resultlist.append(result)
return resultlist
def runBacktesting(self, symbol, strategy ):
#寫入測試品種和引數, 返回回測資料集包含回測結果
# 在引擎中建立策略物件
# 建立回測引擎
engine = BacktestingEngine()
# 設定引擎的回測模式為K線
engine.setBacktestingMode(engine.BAR_MODE)
# 設定回測用的資料起始日期
engine.setStartDate(symbol["StartDate"])
engine.setSlippage(symbol["Slippage"]) # 1跳
engine.setRate(symbol["Rate"]) # 佣金大小
engine.setSize(symbol["Size"]) # 合約大小
engine.setPriceTick(symbol["Slippage"]) # 最小价格變動
engine.setCapital(symbol["Capital"])
# 設定使用的歷史資料庫
engine.setDatabase(MINUTE_DB_NAME, symbol["vtSymbol"])
#設定策略，策略元組中第一個是策略，第二個引數
engine.initStrategy(strategy[0], strategy[1])
engine.runBacktesting()
df = engine.calculateDailyResult()
result = []
dfp,result = engine.calculateDailyStatistics(df)
engine.output(u'輸出統計資料')
# engine.showDailyResult(dfp, result)
return result
def toExcel(self, resultlist, path = "C:\data\datframe.xlsx"):
#按照輸入統計資料佇列和路徑，輸出excel，這裡不提供新增模式，如果想，可以改
#dft.to_csv(path,index=False,header=True, mode = 'a')
summayKey = resultlist[0].keys()
# summayValue = result.values()
dft = pd.DataFrame(columns=summayKey)
for result in resultlist:
new = pd.DataFrame(result, index=["0"])
dft = dft.append(new,ignore_index=True)
dft.to_excel(path,index=False,header=True)
print "回測統計結果輸出到" + path
if __name__ == "__main__":
#建立品種佇列，這裡可以用json匯入，為了方便使用直接寫了。
symbollist = [{
"vtSymbol": 'm1809',
"StartDate": "20180101",
"Slippage": 1,
"Size": 10,
"Rate": 2 / 10000,
"Capital": 10000
},
{
"vtSymbol": 'rb0000',
"StartDate": "20180101",
"Slippage": 1,
"Size": 10,
"Rate": 2 / 10000,
"Capital": 10000
}]
#這裡定義策略，策略引數先為空；策略加引數是一個元組
setting = {}
Strategylist = [(AtrRsiStrategy, setting),
(BollChannelStrategy, setting),
(DoubleMaStrategy, setting),
(DualThrustStrategy, setting),
(KkStrategy, setting),
(MultiSignalStrategy, setting),
(MultiTimeframeStrategy, setting)]
# 這裡是同一個策略，不同引數的情況，當然可以有多個策略和多個引數組合
Strategylist2 = []
# 策略list
settinglist =[
{'kdlimit': 40, 'barmins': 9, 'cciWindow': 22},
{'kdlimit': 30, 'barmins': 13, 'cciWindow': 20}]
# 合併一個元組
if settinglist != []:
for para1 in settinglist:
Strategylist2.append((BollChannelStrategy, para1))
NT = BatchBackTest()
resultlist = NT.calculateBacktesting(symbollist,Strategylist)
#定義路徑
path = "C:\Project\BackTestResult.xlsx"
NT.toExcel(resultlist,path)

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