प्रस्तावना

कुछ दिन पहले यह पाया गया कि एफएमजेड रणनीति बैकटेस्ट परिणाम का लाभ और हानि वक्र आउटपुट अपेक्षाकृत सरल था, इसलिए मैंने सोचा कि क्या आय परिणाम डेटा प्राप्त करना है और फिर इसे खुद को संसाधित करना है ताकि अधिक विस्तृत पूंजी वक्र मूल्यांकन रिपोर्ट प्राप्त हो सके और इसे ग्राफिक रूप से प्रदर्शित किया जा सके। जब मैंने विचारों को लिखना शुरू किया, तो मुझे पता चला कि यह इतना आसान नहीं था, इसलिए मुझे आश्चर्य है कि क्या किसी के पास समान विचार हैं और पहले से ही संबंधित उपकरण बनाए हैं? इसलिए मैंने इंटरनेट की खोज की और पाया कि वास्तव में ऐसे उपकरण हैं। मैंने GitHub पर कई परियोजनाओं को देखा और अंत में चुनाpyfolio.

पाइफोलियो क्या है?

pyfolioquantinc द्वारा विकसित वित्तीय पोर्टफोलियो प्रदर्शन और जोखिम विश्लेषण के लिए एक पायथन पुस्तकालय है। यह Zipline ओपन सोर्स बैकटेस्ट लाइब्रेरी के साथ अच्छी तरह से काम करता है। quantinc पेशेवरों के लिए व्यापक प्रबंधन सेवाएं भी प्रदान करता है, जिसमें शामिल हैंZipline, Alphalens, Pyfolio, FactSetडेटा आदि।

का मूलpyfolioतथाकथित तथाकथित आंसू शीट है, जो विभिन्न स्वतंत्र ग्राफों से बना है जो ट्रेडिंग एल्गोरिथ्म के प्रदर्शन की एक व्यापक तस्वीर प्रदान करते हैं।

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

पाइफोलीओ का प्रयोग करना सीखें

इस तथ्य के कारण कि इस उपकरण के लिए कुछ ऑनलाइन शिक्षण सामग्री हैं, मुझे इसे आसानी से उपयोग करने में बहुत समय लगता है।

PyFolioएपीआई संदर्भः

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

यहाँ एक अधिक विस्तृत परिचय हैpyfolioके एपीआई. मंच का उपयोग अमेरिकी शेयरों के बैकटेस्टिंग के लिए किया जा सकता है. बैकटेस्टिंग परिणाम सीधे के माध्यम से प्रदर्शित किया जा सकता हैpyfolio. मैं केवल यह मोटे तौर पर सीखा है. ऐसा लगता है कि अन्य कार्यों काफी शक्तिशाली हैं.

pyfolio स्थापित करें

की स्थापनाpyfolioअपेक्षाकृत सरल है, बस GitHub पर निर्देशों का पालन करें.

एफएमजेड बैकटेस्ट के परिणामों को पाइफोलीओ द्वारा प्रदर्शित किया गया है

खैर, परिचय यहाँ है, और विषय में प्रवेश करने के लिए शुरू कर दिया. पहले, FMZ मंच पर बैकटेस्ट पूंजी वक्र डेटा प्राप्त करें.

बैकटेस्ट परिणाम के फ्लोटिंग लाभ और हानि चार्ट में उपरोक्त चित्र में पूर्ण स्क्रीन के बगल में बटन पर क्लिक करें, और फिर Download CSV का चयन करें। प्राप्त सीएसवी डेटा का प्रारूप निम्नानुसार है (फ़ाइल का नाम आपकी आवश्यकताओं के अनुसार बदला जा सकता है):

यदि आप विश्लेषण के परिणामों के लिए एक तुलनात्मक बेंचमार्क चाहते हैं, तो आपको ट्रेडिंग लक्ष्य का एक K-लाइन दैनिक डेटा भी तैयार करने की आवश्यकता है। यदि कोई K-लाइन डेटा नहीं है, तो केवल आय डेटा का भी विश्लेषण किया जा सकता है, लेकिन बेंचमार्क डेटा विश्लेषण के परिणामों के लिए कई और संकेतक होंगे, जैसेः अल्फा, बीटा, आदि। निम्नलिखित सामग्री मूल K-लाइन डेटा के अनुसार लिखी गई है।

हम एफएमजेड अनुसंधान वातावरण के माध्यम से सीधे प्लेटफॉर्म से के-लाइन डेटा प्राप्त कर सकते हैंः

# 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))

डेटा तैयार होने के बाद, हम कोडिंग शुरू कर सकते हैं. हमें प्राप्त डेटा को संसाधित करने की आवश्यकता है ताकि इसे डेटा संरचना के अनुरूप बनाया जा सकेpyfolio, और फिर फोनcreate_returns_tear_sheetइंटरफ़ेस काpyfolioहम मुख्य रूप से में पारित करने की जरूरत हैreturns, benchmark_rets=Noneऔरlive_start_date=Noneतीन मापदंड।

..returnपैरामीटर आय डेटा की आवश्यकता है;benchmark_retsबेंचमार्क डेटा है, यह आवश्यक नहीं है;live_start_datelive_start_dateयह आवश्यक नहीं है।

इस पैरामीटर का अर्थ यह है: आपकेreturnsवास्तविक बाजार से शुरू? उदाहरण के लिए, हमारे एक गुच्छाreturnsऊपर, यह मानते हुए कि हम 2019-12-01 के बाद वास्तविक बाजार शुरू कर रहे हैं, और पिछले सिमुलेशन बाजार या एक बैकटेस्ट के परिणाम में हैं, तो हम इसे इस तरह सेट कर सकते हैंःlive_start_date = '2019-12-01'.

मापदंडों को सेट करके, हम सैद्धांतिक रूप से विश्लेषण कर सकते हैं कि क्या हमारी रणनीति ओवरफिट हुई है। यदि नमूने के अंदर और बाहर के बीच का अंतर बड़ा है, तो इसकी उच्च संभावना है कि यह ओवरफिट है।

हम इस विश्लेषण कार्य को एफएमजेड अनुसंधान वातावरण में लागू कर सकते हैं, या हम इसे स्थानीय रूप से लागू कर सकते हैं। निम्नलिखित एफएमजेड अनुसंधान वातावरण में कार्यान्वयन को एक उदाहरण के रूप में लेते हैंः

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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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)

आउटपुट विश्लेषण का परिणामः

परिणामों की व्याख्या

आउटपुट डेटा का एक बहुत कुछ है, हम शांत करने की जरूरत है और जानने के लिए इन संकेतकों का क्या मतलब है. मुझे उनमें से कुछ का परिचय दें. हम प्रासंगिक संकेतकों के लिए परिचय खोजने के बाद और संकेतकों के अर्थ को समझने, हम अपनी ट्रेडिंग रणनीति की स्थिति की व्याख्या कर सकते हैं.

• वार्षिक प्रतिफल

वार्षिक प्रतिफल दर की गणना वर्तमान प्रतिफल दर (दैनिक प्रतिफल दर, साप्ताहिक प्रतिफल दर, मासिक प्रतिफल दर, आदि) को वार्षिक प्रतिफल दर में परिवर्तित करके की जाती है। यह एक सैद्धांतिक प्रतिफल दर है, न कि एक प्रतिफल दर जो वास्तव में प्राप्त की गई है। वार्षिक प्रतिफल दर को वार्षिक प्रतिफल दर से अलग करने की आवश्यकता है। वार्षिक प्रतिफल दर रणनीति निष्पादन के एक वर्ष की प्रतिफल दर को संदर्भित करती है और वास्तविक प्रतिफल दर है।

• संचयी प्रतिफल

समझने के लिए सबसे आसान अवधारणा रणनीति पर रिटर्न है, जो रणनीति की शुरुआत से अंत तक कुल परिसंपत्तियों में परिवर्तन की दर है। वार्षिक अस्थिरता निवेश लक्ष्य के अस्थिरता जोखिम को मापने के लिए वार्षिक अस्थिरता दर का प्रयोग किया जाता है।

• शार्प अनुपात

कुल इकाई जोखिम के तहत रणनीति द्वारा प्राप्त की जाने वाली अतिरिक्त प्रतिफल का वर्णन करता है।

• अधिकतम निकासी

रणनीति के सबसे बड़े नुकसान का वर्णन करते हुए। अधिकतम निकासी आमतौर पर छोटी, बेहतर होती है।

• ओमेगा अनुपात

एक और जोखिम-लाभ प्रदर्शन सूचक। शार्प अनुपात पर इसका सबसे बड़ा लाभ है-निर्माण द्वारा-यह सभी सांख्यिकीय क्षणों को ध्यान में रखता है, जबकि शार्प अनुपात केवल पहले दो क्षणों को ध्यान में रखता है।

• सोर्टिनो अनुपात

यह उस अतिरिक्त प्रतिफल का वर्णन करता है जो रणनीति इकाई के डाउनसाइड जोखिम के तहत प्राप्त कर सकती है।

• दैनिक जोखिम मूल्य

जोखिम पर दैनिक मूल्य-एक और बहुत लोकप्रिय जोखिम संकेतक। इस मामले में इसका अर्थ है कि 95% मामलों में, स्थिति (पोर्टफोलियो) को एक और दिन के लिए रखा जाता है, और नुकसान 1.8% से अधिक नहीं होगा।

संदर्भःhttps://towardsdatascience.com/the-easiest-way-to-evaluate-the-performance-of-trading-strategies-in-python-4959fd798bb3

• पूंछ अनुपात

दैनिक प्रतिफल के वितरण के लिए 95 वें और 5 वें क्वांटिल का चयन करें, और फिर पूर्ण मूल्य प्राप्त करने के लिए विभाजित करें। आवश्यक अर्थ यह है कि अर्जित प्रतिफल हानि से कितने गुना अधिक है।

• स्थिरता

यह स्थिरता कहा जाता है. वास्तव में, यह बहुत सरल है, अर्थात्, कितना समय वृद्धि संचयी शुद्ध मूल्य को समझाता है, अर्थात्, प्रतिगमन के r- वर्ग. यह थोड़ा अमूर्त है, चलो संक्षेप में समझाते हैं.

संदर्भःhttps://blog.csdn.net/qtlyx/article/details/88724236

छोटे सुझाव

यह उम्मीद की जाती है कि एफएमजेड समृद्ध पूंजी वक्र के मूल्यांकन कार्य को बढ़ा सकता है, और ऐतिहासिक बैकटेस्ट परिणामों के भंडारण कार्य को बढ़ा सकता है, ताकि यह बैकटेस्ट परिणामों को अधिक सुविधाजनक और पेशेवर रूप से प्रदर्शित कर सके, और आपको बेहतर रणनीतियां बनाने में मदद कर सके।