backtrader换手率筛选策略回测

Oliver xu
  2022-11-03 22:09:48 2022-11-03 22:09:48 创建   2024-11-20 21:07:04 2024-11-20 21:07:04 更新    2.5k 字  11 分钟  

知乎上看到一个量化策略，一直没时间，现在回测一下看看效果，是基于换手率，量比等数据进行的筛选股票的策略

买入策略

  1. 1.0<涨跌幅<5.0
  2. 量比>1.0
  3. 5.0<换手率<10.0
  4. 50e8<流通市值<200e8

卖出策略

  1. 当前价格大于买入价格的10%

构造数据

因为backtrader默认只有6列数据，不能自动扩展源数据（还没深入学习，不知道这样设计的好处），所以添加数据必须使用元编程的方式，修改backtrader.feeds.PandasData类中的属性，创建出一个新的类。

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# 扩展数据元编程-类
class Addmoredata(PandasData):
    lines = ('amountofincrease','turnoverrate')
    params = (('amountofincrease',6),('turnoverrate',7))#值得注意的是，这个序号一定要写对，默认从index6开始
    
# 构造akshare数据获取函数，包括换手率，量比的计算
def akshare_data_get(code, adjust, start_date, end_date):
    # 构造akshare数据获取函数，包括换手率，量比的计算
    stock_hfq_df = ak.stock_zh_a_hist(symbol=code, adjust=adjust, start_date=start_date, end_date=end_date).iloc[:, [0, 1, 2, 3, 4, 5, 8, 10]]
    stock_hfq_df.columns = [
        'date',
        'open',
        'close',
        'high',
        'low',
        'volume', # 成交量
        # 'turnover', # 成交额
        # 'quantityrelativeratio', #量比
        'amountofincrease', # 涨跌幅
        'turnoverrate' #换手率
    ]
    # 把 date 作为日期索引，以符合 Backtrader 的要求
    stock_hfq_df.index = pd.to_datetime(stock_hfq_df['date'])
    # pdb.set_trace()
    stock_hfq_df.to_csv(code+'.csv')
    start_date = datetime(int(start_date[0:4]), int(start_date[4:6]), int(start_date[6:8]))  # 回测开始时间
    end_date = datetime(int(end_date[0:4]), int(end_date[4:6]), int(end_date[6:8]))  # 回测结束时间
    data = Addmoredata(dataname=stock_hfq_df, fromdate=start_date, todate=end_date)  # 规范化数据格式
    print("下载并构造好了数据")
    return data, start_date, end_date

设置买入卖出策略

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# 定义策略       
class MyStrategy(bt.Strategy):
    """
    主策略程序
    """
    params = (("n_days_before", 12),
              ('printlog', True),)  # 全局设定交易策略的参数, maperiod是 MA 均值的长度

    def __init__(self):
        """
        初始化函数
        """
        self.data_close = self.datas[0].close  # 指定价格序列
        self.data_turnoverrate = self.datas[0].turnoverrate
        self.data_amountofincrease = self.datas[0].amountofincrease
        self.data_low = self.datas[0].low
        # 初始化交易指令、买卖价格和手续费
        self.order = None
        self.buy_price = None
        self.buy_comm = None
        # 添加移动均线指标
        # self.sma = bt.indicators.SimpleMovingAverage(
        #     self.datas[0], period=self.params.maperiod
        # )

    def next(self):
        """
        主逻辑
        """

        # self.log(f'收盘价, {data_close[0]}')  # 记录收盘价
        if self.order:  # 检查是否有指令等待执行,
            return
        # 检查是否持仓
        if not self.position:  # 没有持仓
            # pdb.set_trace()
            # print(self.datas[0].datetime.date(0))
            # 获取当前的资金
            sizer = self.broker.get_cash() / self.datas[0].close[0]
            # print("sizer: ", sizer)
            # print("当前现金为：", sizer * self.datas[0].close[0])
            # print("当前收盘价为：", self.datas[0].close[0])
            # print("计算出来的sizer为：", sizer)
            # 执行买入条件判断：收盘价格上涨突破15日均线
            if self.data_close[0] > self.data_low[0] and 1<self.data_amountofincrease[0]<5 and 5<self.data_turnoverrate[0]<10:
                # 执行买入
                self.order = self.buy(size=sizer // 100 * 100, price=self.datas[0].close[0])
                print("######", self.datas[0].datetime.date(0))
                # pdb.set_trace()
        else:
            # print(self.datas[0].datetime.date(0))
            sizer = self.broker.getposition(data = self.datas[0]).size
            # 获取当前持仓的手股数
            # print("当前持仓为：", sizer)
            # print(50*'#')
            # pdb.set_trace()
            # print(self.data_close[0])
            # print(self.broker.getposition(data = self.datas[0]).size)
            # print(self.datas[0])
            # 当前价格大于买入价格的10%则卖出
            if self.data_close[0] > (1.0+0.01) * self.buyprice:
                # 这里buyprice需要检查一下是否是购买的价格
                # print("买入价格", self.buyprice)
                # print(50*'#')
                # self.log("SELL CREATE, %.2f" % self.data_close[0])
                # 执行卖出
                self.order = self.sell(size=sizer, price=self.datas[0].close[0])
        # self.order = self.order_target_percent(target=0.9)

回测结果

对002212这个股票进行回测，利用其20100101到20221031的数据，初始资金10万元。

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下载并构造好了数据
期初总资金: 100000.00
###### 2010-01-12
2010-01-13, 买入价格：8.78
2010-01-13, 买入股数：11300.00
2010-01-13, 买入成本：-99214.00
2010-01-13, 手续费：-49.61
2010-01-14, 卖出价格：9.07
2010-01-14, 卖出股数：-11300.00
2010-01-14, 卖出成本：102491.00
2010-01-14, 手续费：-153.74
2010-01-14, 策略收益：
毛收益 3277.00, 净收益 3073.66
2010-01-14, ##################################################
###### 2010-01-22
2010-01-25, 买入价格：9.49
2010-01-25, 买入股数：10800.00
2010-01-25, 买入成本：-102492.00
2010-01-25, 手续费：-51.25
2010-11-22, 卖出价格：9.79
2010-11-22, 卖出股数：-10800.00
2010-11-22, 卖出成本：105732.00
2010-11-22, 手续费：-158.60
2010-11-22, 策略收益：
毛收益 3240.00, 净收益 3030.16
2010-11-22, ##################################################
###### 2010-12-01
2010-12-02, 买入价格：10.79
2010-12-02, 买入股数：9800.00
2010-12-02, 买入成本：-105742.00
2010-12-02, 手续费：-52.87
2010-12-16, 卖出价格：10.99
2010-12-16, 卖出股数：-9800.00
2010-12-16, 卖出成本：107702.00
2010-12-16, 手续费：-161.55
2010-12-16, 策略收益：
毛收益 1960.00, 净收益 1745.58
2010-12-16, ##################################################
###### 2010-12-16
2010-12-17, 买入价格：11.24
2010-12-17, 买入股数：9500.00
2010-12-17, 买入成本：-106780.00
2010-12-17, 手续费：-53.39
2010-12-21, 卖出价格：11.39
2010-12-21, 卖出股数：-9500.00
2010-12-21, 卖出成本：108205.00
2010-12-21, 手续费：-162.31
2010-12-21, 策略收益：
毛收益 1425.00, 净收益 1209.30
2010-12-21, ##################################################
###### 2011-02-24
2011-02-25, 买入价格：10.98
2011-02-25, 买入股数：9900.00
2011-02-25, 买入成本：-108702.00
2011-02-25, 手续费：-54.35
2011-03-15, 卖出价格：11.14
2011-03-15, 卖出股数：-9900.00
2011-03-15, 卖出成本：110286.00
2011-03-15, 手续费：-165.43
2011-03-15, 策略收益：
毛收益 1584.00, 净收益 1364.22
2011-03-15, ##################################################
###### 2011-04-21
2011-04-22, 买入价格：11.02
2011-04-22, 买入股数：10000.00
2011-04-22, 买入成本：-110200.00
2011-04-22, 手续费：-55.10
2015-04-20, 卖出价格：11.40
2015-04-20, 卖出股数：-10000.00
2015-04-20, 卖出成本：114000.00
2015-04-20, 手续费：-171.00
2015-04-20, 策略收益：
毛收益 3800.00, 净收益 3573.90
2015-04-20, ##################################################
###### 2015-04-21
2015-04-22, 买入价格：10.90
2015-04-22, 买入股数：10400.00
2015-04-22, 买入成本：-113360.00
2015-04-22, 手续费：-56.68
2015-04-23, 卖出价格：11.25
2015-04-23, 卖出股数：-10400.00
2015-04-23, 卖出成本：117000.00
2015-04-23, 手续费：-175.50
2015-04-23, 策略收益：
毛收益 3640.00, 净收益 3407.82
2015-04-23, ##################################################
###### 2015-12-03
2015-12-04, 买入价格：12.56
2015-12-04, 买入股数：9300.00
2015-12-04, 买入成本：-116808.00
2015-12-04, 手续费：-58.40
2015-12-08, 卖出价格：13.23
2015-12-08, 卖出股数：-9300.00
2015-12-08, 卖出成本：123039.00
2015-12-08, 手续费：-184.56
2015-12-08, 策略收益：
毛收益 6231.00, 净收益 5988.04
2015-12-08, ##################################################
###### 2015-12-18
2015-12-21, 买入价格：13.45
2015-12-21, 买入股数：9100.00
2015-12-21, 买入成本：-122395.00
2015-12-21, 手续费：-61.20
2015-12-22, 卖出价格：13.76
2015-12-22, 卖出股数：-9100.00
2015-12-22, 卖出成本：125216.00
2015-12-22, 手续费：-187.82
2015-12-22, 策略收益：
毛收益 2821.00, 净收益 2571.98
2015-12-22, ##################################################
###### 2015-12-22
2015-12-23, 买入价格：13.92
2015-12-23, 买入股数：9000.00
2015-12-23, 买入成本：-125280.00
2015-12-23, 手续费：-62.64
2015-12-31, 卖出价格：14.40
2015-12-31, 卖出股数：-9000.00
2015-12-31, 卖出成本：129600.00
2015-12-31, 手续费：-194.40
2015-12-31, 策略收益：
毛收益 4320.00, 净收益 4062.96
2015-12-31, ##################################################
###### 2016-02-22
2016-02-23, 买入价格：8.96
2016-02-23, 买入股数：14500.00
2016-02-23, 买入成本：-129920.00
2016-02-23, 手续费：-64.96
2016-03-22, 卖出价格：9.08
2016-03-22, 卖出股数：-14500.00
2016-03-22, 卖出成本：131660.00
2016-03-22, 手续费：-197.49
2016-03-22, 策略收益：
毛收益 1740.00, 净收益 1477.55
2016-03-22, ##################################################
###### 2016-04-11
2016-04-12, 买入价格：11.15
2016-04-12, 买入股数：11700.00
2016-04-12, 买入成本：-130455.00
2016-04-12, 手续费：-65.23
2016-08-18, 卖出价格：12.29
2016-08-18, 卖出股数：-11700.00
2016-08-18, 卖出成本：143793.00
2016-08-18, 手续费：-215.69
2016-08-18, 策略收益：
毛收益 13338.00, 净收益 13057.08
2016-08-18, ##################################################
###### 2016-09-06
2016-09-07, 买入价格：15.40
2016-09-07, 买入股数：9300.00
2016-09-07, 买入成本：-143220.00
2016-09-07, 手续费：-71.61
2016-09-08, 卖出价格：15.72
2016-09-08, 卖出股数：-9300.00
2016-09-08, 卖出成本：146196.00
2016-09-08, 手续费：-219.29
2016-09-08, 策略收益：
毛收益 2976.00, 净收益 2685.10
2016-09-08, ##################################################
###### 2016-09-22
2016-09-23, 买入价格：15.52
2016-09-23, 买入股数：9400.00
2016-09-23, 买入成本：-145888.00
2016-09-23, 手续费：-72.94
2016-09-26, 卖出价格：15.83
2016-09-26, 卖出股数：-9400.00
2016-09-26, 卖出成本：148802.00
2016-09-26, 手续费：-223.20
2016-09-26, 策略收益：
毛收益 2914.00, 净收益 2617.85
2016-09-26, ##################################################
###### 2016-10-25
2016-10-26, 买入价格：17.01
2016-10-26, 买入股数：8800.00
2016-10-26, 买入成本：-149688.00
2016-10-26, 手续费：-74.84
2016-11-07, 卖出价格：18.90
2016-11-07, 卖出股数：-8800.00
2016-11-07, 卖出成本：166320.00
2016-11-07, 手续费：-249.48
2016-11-07, 策略收益：
毛收益 16632.00, 净收益 16307.68
2016-11-07, ##################################################
###### 2016-11-14
2016-11-15, 买入价格：19.50
2016-11-15, 买入股数：8500.00
2016-11-15, 买入成本：-165750.00
2016-11-15, 手续费：-82.88
2017-11-02, 卖出价格：20.39
2017-11-02, 卖出股数：-8500.00
2017-11-02, 卖出成本：173315.00
2017-11-02, 手续费：-259.97
2017-11-02, 策略收益：
毛收益 7565.00, 净收益 7222.15
2017-11-02, ##################################################
###### 2017-12-01
2017-12-04, 买入价格：22.40
2017-12-04, 买入股数：7700.00
2017-12-04, 买入成本：-172480.00
2017-12-04, 手续费：-86.24
2020-01-23, 卖出价格：22.74
2020-01-23, 卖出股数：-7700.00
2020-01-23, 卖出成本：175098.00
2020-01-23, 手续费：-262.65
2020-01-23, 策略收益：
毛收益 2618.00, 净收益 2269.11
2020-01-23, ##################################################
###### 2022-10-14
2022-10-17, 买入价格：10.48
2022-10-17, 买入股数：16700.00
2022-10-17, 买入成本：-175016.00
2022-10-17, 手续费：-87.51
2022-10-18, 卖出价格：10.94
2022-10-18, 卖出股数：-16700.00
2022-10-18, 卖出成本：182698.00
2022-10-18, 手续费：-274.05
2022-10-18, 策略收益：
毛收益 7682.00, 净收益 7320.44
2022-10-18, ##################################################
###### 2022-10-31
2022-10-31, (与前12日数据对比) 期末总资金 182984.58
期末总资金: 182984.58

分析

12年内80%的收益率，看来效果并不是很好，但是本策略是短线策略。

后续计划

  1. 输出每一笔的持仓时间，因为是做短线策略，所以持仓时间很重要，将参数设置为1%，则持仓时间都不是很高
  2. 对所有股票进行回测分析
  • 标题: backtrader换手率筛选策略回测
  • 作者: Oliver xu
  • 创建于 : 2022-11-03 22:09:48
  • 更新于 : 2024-11-20 21:07:04
  • 链接: https://blog.oliverxu.cn/2022/11/03/换手率筛选策略回测/
  • 版权声明: 本文章采用 CC BY-NC-SA 4.0 进行许可。
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目录
backtrader换手率筛选策略回测
  1. 买入策略
  2. 卖出策略
  3. 构造数据
  4. 设置买入卖出策略
  5. 回测结果
  6. 分析
  7. 后续计划