Préface

Il y a quelques jours, il a été constaté que le résultat de la courbe de profit et de perte du résultat du backtest de la stratégie FMZ était relativement simple, alors j'ai pensé à l'obtention des données du résultat du revenu, puis je les ai traitées moi-même pour obtenir un rapport d'évaluation de la courbe de capital plus détaillé et l'afficher graphiquement.pyfolio.

Qu'est-ce que le pyfolio?

pyfolioest une bibliothèque Python pour la performance du portefeuille financier et l'analyse des risques développée par quantinc. Elle fonctionne bien avec Zipline bibliothèque de backtest open source. quantinc fournit également des services de gestion complets pour les professionnels, y comprisZipline, Alphalens, Pyfolio, FactSetdonnées, etc.

Le noyau depyfolioest la soi-disant feuille so-called tear sheet, composée d'une variété de graphiques indépendants qui fournissent une image complète des performances de l'algorithme de négociation.

GitHub address: https://github.com/quantopian/pyfolio

Apprenez à utiliser le pyfolio

En raison du fait qu'il y a peu de matériel d'apprentissage en ligne pour cet outil, il me faut beaucoup de temps pour l'utiliser facilement.

PyFolioRéférence API:

https://www.quantopian.com/docs/api-reference/pyfolio-api-reference#pyfolio-api-reference

Voici une introduction plus détailléepyfolioLa plateforme peut être utilisée pour le backtesting des actions américaines.pyfolioJe l'ai seulement appris grossièrement. Il semble que d'autres fonctions sont assez puissantes.

Installez pyfolio

L'installation depyfolioest relativement simple, il suffit de suivre les instructions sur GitHub.

Résultats du backtest FMZ affichés par pyfolio

Bien, l'introduction est ici, et a commencé à entrer dans le sujet.

Cliquez sur le bouton à côté de l'écran complet dans la figure ci-dessus dans le graphique flottant des bénéfices et pertes du résultat du backtest, puis sélectionnez Télécharger CSV. Le format des données CSV obtenues est le suivant (le nom du fichier peut être modifié selon vos besoins):

Si vous voulez avoir un benchmark comparatif pour les résultats de l'analyse, vous devez également préparer des données quotidiennes de ligne K de la cible de négociation. s'il n'y a pas de données de ligne K, seules les données de revenu peuvent également être analysées, mais il y aura plusieurs autres indicateurs pour les résultats de l'analyse des données de référence, tels que: Alpha, bêta, etc. Le contenu suivant est rédigé conformément aux données de ligne K de base.

Nous pouvons obtenir les données de la ligne K directement de la plate-forme à travers l'environnement de recherche FMZ:

# Use the API provided by the FMZ research environment to obtain K-line data which equal to the revenue data
dfh = get_bars('bitfinex.btc_usd', '1d', start=str(startd), end=str(endd))

Une fois les données préparées, nous pouvons commencer le codage. Nous devons traiter les données acquises pour les rendre conformes à la structure de données requise parpyfolio, et puis appelez lecreate_returns_tear_sheetinterface depyfolioPour calculer et produire le résultat.returns, benchmark_rets=Noneetlive_start_date=Nonetrois paramètres.

Lereturnle paramètre est les données de revenu requises;benchmark_retsest les données relatives à l'indice de référence, il n'est pas nécessaire;live_start_datelive_start_dateCe n'est pas nécessaire.

La signification de ce paramètre est la suivante:returnsPar exemple, notre groupe dereturnsci-dessus, en supposant que nous commençons le marché réel après 2019-12-01, et les précédents sont dans le marché de simulation ou le résultat d'un backtest, alors nous pouvons le définir comme ceci:live_start_date = '2019-12-01'.

Si la différence entre l'intérieur et l'extérieur de l'échantillon est grande, alors il y a une forte probabilité qu'il s'agisse d'un surajustement.

Nous pouvons implémenter cette fonction d'analyse dans l'environnement de recherche FMZ, ou nous pouvons l'implémenter localement.

https://www.fmz.com/upload/asset/1379deaa35b22ee37de23.ipynb?name=%E5%88%A9%E7%94%A8pyfolio%E5%B7%A5%E5%85%B7%E8%AF%84%E4%BB%B7%E5%9B%9E%E6%B5%8B%E8%B5%84%E9%87%91%E6%9B%B2%E7%BA%BF(%E5%8E%9F%E5%88%9B).ipynb

# First, create a new "csv to py code.py" python file locally and copy the following code to generate the py code containing the CSV file of the fund curve downloaded from FMZ. Running the newly created py file locally will generate "chart_hex.py" file.

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import binascii

# The file name can be customized as needed, this example uses the default file name
filename = 'chart.csv'
with open(filename, 'rb') as f:
    content = f.read()
# csv to py
wFile = open(filename.split('.')[0] + '_hex.py', "w")
wFile.write("hexstr = bytearray.fromhex('" +
            bytes.decode(binascii.hexlify(content))
            + "').decode()\nwFile = open('" + filename + "', 'w')\nwFile.write(hexstr)\nwFile.close()")
wFile.close()

# Open the "chart_hex.py" file generated above, copy all the contents and replace the following code blocks, and then run the following code blocks one by one to get the chart.csv file

hexstr = bytearray.fromhex('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').decode()
wFile = open('chart.csv', 'w')
wFile.write(hexstr)
wFile.close()

!ls -la

cat chart.csv

# Install pyfolio library in research environment

!pip3 install --user pyfolio

import pandas as pd
import sys
sys.path.append('/home/quant/.local/lib/python3.6/site-packages')
import pyfolio as pf
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
from fmz import * # import all FMZ functions

# Read fund curve data, FMZ platform download, cumulative income data
df=pd.read_csv(filepath_or_buffer='chart.csv')
# Convert to date format
df['Date'] = pd.to_datetime(df['DateTime'],format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')
# Get start and end time
startd = df.at[0,'Date']
endd = df.at[df.shape[0]-1,'Date']

# Read the target asset daily K-line data, and use it as the benchmark income data
# Use the API provided by the FMZ research environment to obtain K-line data equal to the revenue data
dfh = get_bars('bitfinex.btc_usd', '1d', start=str(startd), end=str(endd))
dfh=dfh[['close']]
# Calculate the daily rise and fall based on the closing price of k-line data
dfh['close_shift'] = dfh['close'].shift(1)
dfh = dfh.fillna(method='bfill') #  Look down for the nearest non-null value, fill the exact position with this value, full name "backward fill"
dfh['changeval']=dfh['close']-dfh['close_shift']
dfh['change']=dfh['changeval']/dfh['close_shift']
# Frequency changes keep 6 decimal places
dfh = dfh.round({'change': 6})

# Revenue data processing, the FMZ platform obtains the cumulative revenue, and converts it to the daily revenue change rate
df['return_shift'] = df['Floating Profit and Loss'].shift(1)
df['dayly']=df['Floating P&L']-df['return_shift']
chushizichan = 3 #  Initial asset value in FMZ backtest
df['returns'] = df['dayly']/(df['return_shift']+chushizichan)
df=df[['Date','Floating Profit and Loss','return_shift','dayly','returns']]
df = df.fillna(value=0.0)
df = df.round({'dayly': 3}) # retain three decimal places
df = df.round({'returns': 6})

# Convert pd.DataFrame to pd.Series required for pyfolio earnings
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
df=df[['Date','returns']]
df.set_index('Date', inplace=True)
# Processed revenue data
returns = df['returns'].tz_localize('UTC')

# Convert pd.DataFrame to pd.Series required for pyfolio benchmark returns
dfh=dfh[['change']]
dfh = pd.Series(dfh['change'].values, index=dfh.index)
# Processed benchmark data
benchmark_rets = dfh

# The point in time when real-time trading begins after the strategy's backtest period.
live_start_date = '2020-02-01'

# Call pyfolio's API to calculate and output the fund curve analysis result graph
# "returns" Parameters are required, the remaining parameters can not be entered
pf.create_returns_tear_sheet(returns,benchmark_rets=benchmark_rets,live_start_date=live_start_date)

Résultat de l'analyse de sortie:

Interprétation des résultats

Il y a beaucoup de données de sortie, nous devons nous calmer et apprendre ce que ces indicateurs signifient. Laissez-moi en présenter quelques-uns. Après avoir trouvé l'introduction aux indicateurs pertinents et compris la signification des indicateurs, nous pouvons interpréter notre statut de stratégie de trading.

• Retour annuel

Le taux de rendement annualisé est calculé en convertissant le taux de rendement actuel (taux de rendement quotidien, taux de rendement hebdomadaire, taux de rendement mensuel, etc.) en taux de rendement annuel. Il s'agit d'un taux de rendement théorique, et non d'un taux de rendement réellement atteint. Le taux de rendement annualisé doit être distingué du taux de rendement annuel.

• Résultats cumulés

Le concept le plus facile à comprendre est le rendement de la stratégie, qui est le taux de variation des actifs totaux du début à la fin de la stratégie. Volatilité annuelle Le taux de volatilité annualisé est utilisé pour mesurer le risque de volatilité de l'objectif d'investissement.

• Rapport de Sharpe

Décrit le rendement excédentaire que la stratégie peut obtenir en fonction du risque unitaire total.

• Maximum de tirage au sort

La perte maximale est généralement plus petite, mieux c'est.

• Ratio oméga

Un autre indicateur de performance risque-récompense. Son plus grand avantage par rapport au ratio Sharpe est - par construction - il prend en compte tous les moments statistiques, tandis que le ratio Sharpe ne prend en compte que les deux premiers moments.

• Ratio de Sortino

Décrit le rendement excédentaire que la stratégie peut obtenir en cas de risque à la baisse de l'unité.

• Valeur quotidienne à risque

Value quotidienne à risque - Autre indicateur de risque très populaire. Dans ce cas, cela signifie que dans 95% des cas, la position (portefeuille) est maintenue pendant un autre jour et que la perte ne dépassera pas 1,8%.

Nom de l'établissement:https://towardsdatascience.com/the-easiest-way-to-evaluate-the-performance-of-trading-strategies-in-python-4959fd798bb3

• Proportion de queue

Sélectionnez les 95ème et 5ème quantiles pour la distribution du rendement quotidien, puis divisez pour obtenir la valeur absolue.

• La stabilité

En fait, c'est très simple, c'est-à-dire à quel point l'incrément de temps explique la valeur nette cumulée, c'est-à-dire le r au carré de la régression.

Nom de l'établissement:https://blog.csdn.net/qtlyx/article/details/88724236

Des petites suggestions

On espère que FMZ peut augmenter la fonction d'évaluation de la courbe de capital riche, et augmenter la fonction de stockage des résultats historiques des backtests, de sorte qu'il puisse afficher les résultats des backtests de manière plus pratique et professionnelle, et vous aider à créer de meilleures stratégies.