量化投资第1次作业——MACD策略改进
我选择非必需消费品中的比亚迪（002594.XSHE）作为MACD策略的标的，回测时间为2022.2.28−2022.7.31,原始策略的回测结果如下：
接下来对策略进行优化(在优化调试过程中，我的回测时间为2020.2.28−2022.2.28，一定程度上可以避免优化仅适用于指定回测时间的问题)：
优化一：参数调节
关于MACD参数的确定，广受认可的来源是：相传，在Gerald发明MACD的上世纪70年代，美国交易市场仍在“996”，采用的是单休制度，一周有6个交易日，于是“12”对应的是两周。每个月有4周，一周休息一天，那么30-4=26，“26”对应的是一个月。结合我国国情，可以尝试对各项参数适当放大（其实没什么道理），调整为：
优化二：仓位的确定
在传统的MACD策略中，当出现交易信号时，我们总是全仓买入或清仓卖出，但事实上，并不是每次的交易信号都足够可信，因此我们需要一些足以代表信号强度的指标来确定仓位的大小。从直观感受来看，当DIF突破DEA后，两条线可能就此“分道扬镳”，也有可能重新接近；我们可以认为：“分道扬镳”意味着本次的交易信号非常强烈，可以全仓买入或卖出；而如果两条线后续没有明显分离，则意味着交易信号相对没有那么强烈，可以部分买入或卖出。因此，我们可以根据突破日前后两线的距离差确定仓位的大小，具体来说：
设突破日前后两线距离差分别为d1,d2，对应日期的DEA值为DEA1和DEA2
买入方面：
在买入信号出现的前提下：
若 di>0.05∣DEAi∣ ,i=1,2，则全仓买入；
若$0.03|DEA_i|<d_i<0.05|DEA_i|,\ i=1,2 $，则调整仓位至80%
否则，调整仓位至60%
卖出方面：
在卖出信号出现的前提下：
若 di>0.05∣DEAi∣ ,i=1,2，则清仓卖出；
若$0.02|DEA_i|<d_i<0.05|DEA_i|,\ i=1,2 $，则卖出70%
否则，卖出50
相关代码如下：
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| if macd[-1] - signal[-1] > abs(0.05*signal[-1]) and macd[-2] - signal[-2] < -abs(0.05*signal[-2]):
order_target_percent(context.s1, 1)
elif macd[-1] - signal[-1] > abs(0.03*signal[-1]) and macd[-2] - signal[-2] < -abs(0.03*signal[-2]):
order_target_percent(context.s1, 0.8)
elif macd[-1] - signal[-1] > 0 and macd[-2] - signal[-2] < 0:
order_target_percent(context.s1, 0.6)
if macd[-1] - signal[-1] < -abs(0.05*signal[-1]) and macd[-2] - signal[-2] > abs(0.05*signal[-2]):
curPosition = context.portfolio.positions[context.s1].quantity
if curPosition > 0:
order_target_value(context.s1, 0)
elif macd[-1] - signal[-1] < -abs(0.02*signal[-1]) and macd[-2] - signal[-2] > abs(0.02*signal[-2]):
curPosition = context.portfolio.positions[context.s1].quantity
if curPosition > 0:
order_lots(context.s1,-0.007*curPosition)
elif macd[-1] - signal[-1] < 0 and macd[-2] - signal[-2] > 0:
curPosition = context.portfolio.positions[context.s1].quantity
if curPosition > 0:
order_lots(context.s1,-0.005*curPosition)
|
优化三：延时处理
我在策略中加入了延时处理，即交易信号出现时延后一天再交易，其逻辑是或许信号刚出现时走势的变动还未显现，旧的走势仍在延续，此时交易为时尚在。
调整后相关代码如下：
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| if macd[-2] - signal[-2] > abs(0.05*signal[-2]) and macd[-3] - signal[-3] < -abs(0.05*signal[-3]):
order_target_percent(context.s1, 1)
elif macd[-2] - signal[-2] > abs(0.03*signal[-2]) and macd[-3] - signal[-3] < -abs(0.03*signal[-3]):
order_target_percent(context.s1, 0.8)
elif macd[-2] - signal[-2] > 0 and macd[-3] - signal[-3] < 0:
order_target_percent(context.s1, 0.6)
if macd[-2] - signal[-2] < -abs(0.05*signal[-2]) and macd[-3] - signal[-3] > abs(0.05*signal[-3]):
curPosition = context.portfolio.positions[context.s1].quantity
if curPosition > 0:
order_target_value(context.s1, 0)
elif macd[-2] - signal[-2] < -abs(0.02*signal[-2]) and macd[-3] - signal[-3] > abs(0.02*signal[-3]):
curPosition = context.portfolio.positions[context.s1].quantity
if curPosition > 0:
order_lots(context.s1,-0.007*curPosition)
elif macd[-2] - signal[-2] < 0 and macd[-3] - signal[-3] > 0:
curPosition = context.portfolio.positions[context.s1].quantity
if curPosition > 0:
order_lots(context.s1,-0.005*curPosition)
|
经过上述优化后，新的结果如下：
与原始策略进行对比，我们可以发现：
- 总体差异不大，优化后收益率略微降低，这是由我们仓位控制策略导致的，这种程度的降低是可以接受的。
- 波动率与最大回撤均有小幅度的降低，可以看出仓位的控制可以一定程度上降低风险。
- 信息比率有小幅上升，意味着在我们同时降低风险与收益的过程中，单位超额风险带来的超额收益是在增加的，由此可以认为我们的优化是正向的。
完整代码如下：
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| from youngquant.api import *
from youngquant import exec_strategy
import talib
config = {
"base": {
"start_date": "2022-02-28",
"end_date": "2022-07-31",
"frequency": "1d",
"accounts": {
"stock": 100000
}
},
"extra": {
"log_level": "warning",
},
"mod": {
"sys_progress":{
"enabled":True,
"show":True,
},
"sys_analyser": {
"enabled": True,
"benchmark": "000300.XSHG",
"plot": True
},
"mongodb": {
"enabled": True,
}
}
}
def initialize(context):
context.s1 = "002594.XSHE"
context.SHORTPERIOD = 14
context.LONGPERIOD = 30
context.SMOOTHPERIOD = 10
context.OBSERVATION = 800
def before_trading_start(context):
pass
def handle_data(context, bar_dict):
prices= history_bars(context.s1,context.OBSERVATION, '1d', 'close',adjust_type='pre')
macd, signal, hist = talib.MACD(prices, context.SHORTPERIOD,context.LONGPERIOD, context.SMOOTHPERIOD)
plot("macd", macd[-1])
plot("macd signal", signal[-1])
if macd[-2] - signal[-2] > abs(0.05*signal[-2]) and macd[-3] - signal[-3] < -abs(0.05*signal[-3]):
order_target_percent(context.s1, 1)
elif macd[-2] - signal[-2] > abs(0.03*signal[-2]) and macd[-3] - signal[-3] < -abs(0.03*signal[-3]):
order_target_percent(context.s1, 0.8)
elif macd[-2] - signal[-2] > 0 and macd[-3] - signal[-3] < 0:
order_target_percent(context.s1, 0.6)
if macd[-2] - signal[-2] < -abs(0.05*signal[-2]) and macd[-3] - signal[-3] > abs(0.05*signal[-3]):
curPosition = context.portfolio.positions[context.s1].quantity
if curPosition > 0:
order_target_value(context.s1, 0)
elif macd[-2] - signal[-2] < -abs(0.02*signal[-2]) and macd[-3] - signal[-3] > abs(0.02*signal[-3]):
curPosition = context.portfolio.positions[context.s1].quantity
if curPosition > 0:
order_lots(context.s1,-0.007*curPosition)
elif macd[-2] - signal[-2] < 0 and macd[-3] - signal[-3] > 0:
curPosition = context.portfolio.positions[context.s1].quantity
if curPosition > 0:
order_lots(context.s1,-0.005*curPosition)
exec_strategy(initialize=initialize, before_trading_start=before_trading_start, handle_data=handle_data, config=config)
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| {'sys_analyser': {'summary': {'strategy_name': 'strategy',
'start_date': '2022-02-28',
'end_date': '2022-07-29',
'strategy_file': 'strategy.py',
'run_type': 'BACKTEST',
'STOCK': 100000.0,
'alpha': 0.703,
'beta': 0.5,
'sharpe': 1.828,
'excess_sharpe': 2.624,
'information_ratio': 2.915,
'downside_risk': 0.163,
'tracking_error': 0.271,
'sortino': 3.035,
'volatility': 0.271,
'excess_volatility': 0.017,
'excess_annual_volatility': 0.271,
'max_drawdown': 0.08,
'excess_max_drawdown': 0.0893,
'excess_returns': 0.320357,
'excess_annual_returns': 0.96085,
'total_value': 121783.0536,
'cash': 57711.0536,
'total_returns': 0.217831,
'annualized_returns': 0.6121,
'unit_net_value': 1.2178,
'units': 100000.0,
'benchmark_total_returns': -0.088188,
'benchmark_annualized_returns': -0.200447,
'weekly_alpha': 0.7599176382367852,
'weekly_beta': 0.863162860601842,
'weekly_sharpe': 1.7597007236570446,
'weekly_sortino': 3.5106484940468463,
'weekly_information_ratio': 3.2782757079433917,
'weekly_tracking_error': 0.032414898455319294,
'weekly_max_drawdown': 0.049123999999999834},
'trades': trading_datetime order_book_id symbol side \
datetime
2022-03-21 15:00:00 2022-03-21 15:00:00 002594.XSHE 比亚迪 BUY
2022-04-26 15:00:00 2022-04-26 15:00:00 002594.XSHE 比亚迪 SELL
2022-05-05 15:00:00 2022-05-05 15:00:00 002594.XSHE 比亚迪 BUY
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position_effect exec_id tax commission \
datetime
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2022-04-26 15:00:00 CLOSE 16988300590085 46.362 37.0896
2022-05-05 15:00:00 OPEN 16988300590086 0.000 59.7120
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last_quantity last_price order_id \
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datetime
2022-03-21 15:00:00 39.2608
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'portfolio': cash total_value market_value unit_net_value units \
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... ...
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[104 rows x 6 columns],
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date
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2022-03-04 0.983165
... ...
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[104 rows x 1 columns],
'plots': macd macd signal
date
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2022-03-01 -3.170101 -5.794623
2022-03-02 -2.751273 -5.241287
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... ... ...
2022-07-25 2.822480 5.463035
2022-07-26 2.357256 4.898348
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[104 rows x 2 columns],
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date
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2022-03-02 100000.0000 0.0 0.0 100000.0000
2022-03-03 100000.0000 0.0 0.0 100000.0000
2022-03-04 100000.0000 0.0 0.0 100000.0000
... ... ... ... ...
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2022-07-27 57690.0536 0.0 65160.0 122850.0536
2022-07-28 57690.0536 0.0 65086.0 122776.0536
2022-07-29 57711.0536 0.0 64072.0 121783.0536
[104 rows x 4 columns],
'stock_positions': order_book_id symbol quantity last_price avg_price market_value
date
2022-03-21 002594.XSHE 比亚迪 200.0 245.38 245.380 49076.0
2022-03-22 002594.XSHE 比亚迪 200.0 244.80 245.380 48960.0
2022-03-23 002594.XSHE 比亚迪 200.0 247.17 245.380 49434.0
2022-03-24 002594.XSHE 比亚迪 200.0 247.08 245.380 49416.0
2022-03-25 002594.XSHE 比亚迪 200.0 235.31 245.380 47062.0
... ... ... ... ... ... ...
2022-07-25 002594.XSHE 比亚迪 200.0 322.95 248.800 64590.0
2022-07-26 002594.XSHE 比亚迪 200.0 325.00 248.800 65000.0
2022-07-27 002594.XSHE 比亚迪 200.0 325.80 248.800 65160.0
2022-07-28 002594.XSHE 比亚迪 200.0 325.43 248.800 65086.0
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[85 rows x 6 columns]}}
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求求富哥打赏~QwQ
