Преамбула

Несколько дней назад было обнаружено, что выпуск кривой прибыли и убытков из результата бэкстеста стратегии FMZ был относительно простым, поэтому я подумал о том, чтобы получить данные о результатах дохода, а затем обработать их сам, чтобы получить более подробный отчет об оценке кривой капитала и отобразить его графически. Когда я начал писать идеи, я обнаружил, что это было не так просто, поэтому мне интересно, есть ли у кого-то такие же идеи и уже сделали соответствующие инструменты? Поэтому я искал в Интернете и обнаружил, что действительно есть такие инструменты. Я посмотрел несколько проектов на GitHub и, наконец, выбралpyfolio.

Что такое пифолио?

pyfolioявляется библиотекой Python для анализа финансовых показателей портфеля и рисков, разработанной quantinc. Она хорошо работает с Zipline библиотекой open source backtest. quantinc также предоставляет комплексные услуги по управлению для профессионалов, включаяZipline, Alphalens, Pyfolio, FactSetданные и т.д.

Ядромpyfolioявляется так называемым так называемым слёзным листом, который состоит из различных независимых графиков, которые дают всеобъемлющую картину работы алгоритма торговли.

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

Учись пользоваться пифолио

Из-за того, что для этого инструмента есть мало учебных материалов в Интернете, мне требуется много времени, чтобы легко использовать его.

PyFolioСсылка на API:

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

Вот более подробное введениеpyfolioПлатформа может быть использована для обратного тестирования американских акций.pyfolioЯ только примерно узнал. Похоже, что другие функции довольно мощные.

Установка pyfolio

Установкаpyfolioэто относительно просто, просто следуйте инструкциям на GitHub.

Результаты бэкстеста FMZ, отображаемые на pyfolio

Ну, введение здесь, и начал входить в тему. Во-первых, получить обратный тест кривой капитала данных на платформе FMZ.

Нажмите кнопку рядом с полным экраном на рисунке выше в плавающей графике прибыли и убытков результата бэкстеста, а затем выберите Download CSV. Формат полученных данных CSV выглядит следующим образом (наименование файла может быть изменено в соответствии с вашими потребностями):

Если вы хотите иметь сравнительный ориентир для результатов анализа, вам также нужно подготовить K-линейные ежедневные данные торговой цели. если нет K-линейных данных, можно также проанализировать только данные о доходах, но для результатов анализа данных ориентира будет еще несколько показателей, таких как: Альфа, Бета и т. Д. Следующее содержание написано в соответствии с базовыми K-линейными данными.

Мы можем получить данные K-линии прямо с платформы через исследовательскую среду 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))

После того, как данные подготовлены, мы можем начать кодирование.pyfolio, а потом позвонитеcreate_returns_tear_sheetинтерфейсpyfolioДля расчета и вывода результата.returns, benchmark_rets=Noneиlive_start_date=Noneтри параметра.

Вreturnпараметр требует данных о доходах;benchmark_retsявляется данными о эталонном показателе, это необязательно;live_start_datelive_start_dateЭто не обязательно.

Значение этого параметра: когда вашreturnsНапример, наша группаreturnsвыше, предполагая, что мы начинаем реальный рынок после 2019-12-01, и предыдущие на рынке симуляции или результат бэкстеста, то мы можем установить его так:live_start_date = '2019-12-01'.

Установлением параметров мы можем теоретически проанализировать, была ли наша стратегия перенастроена. Если разница между внутренней и внешней частью выборки велика, то есть высокая вероятность того, что это перенастроение.

Мы можем реализовать эту функцию анализа в исследовательской среде FMZ, или мы можем реализовать ее локально.

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)

Результат анализа выхода:

Интерпретация результатов

Есть много данных выхода, нам нужно успокоиться и узнать, что означают эти индикаторы. Позвольте мне представить несколько из них. После того, как мы найдем введение в соответствующие индикаторы и поймем значение индикаторов, мы можем интерпретировать состояние нашей торговой стратегии.

• Годовая прибыль

Годовая ставка доходности рассчитывается путем преобразования текущей ставки доходности (ежедневная ставка доходности, еженедельная ставка доходности, месячная ставка доходности и т. д.) в годовую ставку доходности. Это теоретическая ставка доходности, а не фактически достигнутая ставка доходности. Годовая ставка доходности должна отличаться от годовой ставки доходности. Годовая ставка доходности относится к ставке доходности за один год выполнения стратегии и является фактической ставкой доходности.

• Кумулятивная доходность

Самое простое понятие - это доходность стратегии, которая представляет собой скорость изменения общих активов с начала до конца стратегии. Годовая волатильность Годовой уровень волатильности используется для измерения риска волатильности инвестиционной цели.

• Соотношение Шарпа

Описывает избыточную доходность, которую стратегия может получить при общем единичном риске.

• Максимальная выписка

Описывая самые большие потери стратегии.

• Соотношение Омега

Еще один показатель эффективности риска-вознаграждения. Его самое большое преимущество по сравнению с коэффициентом Шарпа заключается в том, что по конструкции он учитывает все статистические моменты, в то время как коэффициент Шарпа учитывает только первые два момента.

• Соотношение Sortino

Описывает избыточную доходность, которую стратегия может получить при риске снижения цены.

• Ежедневная стоимость риска

Ежедневная стоимость риска - еще один очень популярный показатель риска.

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

• Соотношение хвоста

Выберите 95-й и 5-й квантилы для распределения ежедневной прибыли, а затем делите, чтобы получить абсолютную стоимость.

• Стабильность

Это называется стабильностью. На самом деле, это очень просто, то есть, насколько увеличение времени объясняет совокупную чистую стоимость, то есть r-квадрат регрессии. Это немного абстрактно, давайте кратко объясним.

Ссылка:https://blog.csdn.net/qtlyx/article/details/88724236

Небольшие предложения

Мы надеемся, что FMZ может увеличить функцию оценки кривой богатого капитала и увеличить функцию хранения исторических результатов обратных тестов, чтобы он мог отображать результаты обратных тестов более удобно и профессионально, и помочь вам создать лучшие стратегии.