Lời giới thiệu

Một vài ngày trước, nó được tìm thấy rằng kết quả của đường cong lợi nhuận và lỗ của kết quả kiểm tra lại chiến lược FMZ tương đối đơn giản, vì vậy tôi đã nghĩ về việc có thể lấy dữ liệu kết quả thu nhập và sau đó xử lý nó cho chính mình để có được một báo cáo đánh giá đường cong vốn chi tiết hơn và hiển thị nó theo hình ảnh. Khi tôi bắt đầu viết ra các ý tưởng, tôi thấy rằng nó không dễ dàng, vì vậy tôi tự hỏi liệu có ai có cùng ý tưởng và đã thực hiện các công cụ tương ứng? Vì vậy, tôi đã tìm kiếm trên Internet và thấy rằng thực sự có những công cụ như vậy. Tôi đã xem một số dự án trên GitHub và cuối cùng đã chọnpyfolio.

Pyfolio là gì?

pyfoliolà một thư viện Python cho hiệu suất danh mục đầu tư tài chính và phân tích rủi ro được phát triển bởi quantinc. Nó hoạt động tốt với Zipline thư viện backtest nguồn mở. quantinc cũng cung cấp các dịch vụ quản lý toàn diện cho các chuyên gia, bao gồmZipline, Alphalens, Pyfolio, FactSetdữ liệu, vv.

Cốt lõi củapyfoliolà cái gọi là bảng nước mắt , bao gồm nhiều biểu đồ độc lập cung cấp một bức tranh toàn diện về hiệu suất của thuật toán giao dịch.

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

Học cách sử dụng pyfolio

Do thực tế là có rất ít tài liệu học tập trực tuyến cho công cụ này, tôi phải mất rất nhiều thời gian để sử dụng nó một cách dễ dàng.

PyFolioGhi chú API:

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

Dưới đây là một giới thiệu chi tiết hơn vềpyfolioNền tảng có thể được sử dụng để kiểm tra lại các cổ phiếu Mỹ.pyfolioTôi chỉ học được nó một cách thô sơ. Có vẻ như các chức năng khác khá mạnh.

Cài đặt pyfolio

Việc lắp đặtpyfoliolà tương đối đơn giản, chỉ cần làm theo hướng dẫn trên GitHub.

Kết quả kiểm tra hậu quả FMZ được hiển thị bằng pyfolio

Đầu tiên, lấy dữ liệu đường cong vốn trên nền tảng FMZ.

Nhấp vào nút bên cạnh toàn màn hình trong hình trên trong biểu đồ lợi nhuận và lỗ nổi của kết quả backtest, và sau đó chọn Download CSV. Định dạng của dữ liệu CSV thu được là như sau (tên tệp có thể được thay đổi theo nhu cầu của bạn):

Nếu bạn muốn có một điểm chuẩn so sánh cho kết quả phân tích, bạn cũng cần chuẩn bị dữ liệu hàng ngày K-line của mục tiêu giao dịch. nếu không có dữ liệu K-line, chỉ có dữ liệu thu nhập cũng có thể được phân tích, nhưng sẽ có một số chỉ số khác cho kết quả phân tích dữ liệu điểm chuẩn, chẳng hạn như: Alpha, Beta, vv. Các nội dung sau đây được viết theo dữ liệu K-line cơ bản.

Chúng ta có thể lấy dữ liệu K-line trực tiếp từ nền tảng thông qua môi trường nghiên cứu 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))

Sau khi dữ liệu được chuẩn bị, chúng ta có thể bắt đầu mã hóa. Chúng ta cần xử lý dữ liệu thu được để làm cho nó phù hợp với cấu trúc dữ liệu được yêu cầu bởipyfolio, và sau đó gọi chocreate_returns_tear_sheetgiao diện củapyfoliođể tính toán và kết quả đầu ra.returns, benchmark_rets=Nonevàlive_start_date=Noneba thông số.

Cácreturntham số là dữ liệu thu nhập bắt buộc;benchmark_retslà dữ liệu tham chiếu, không cần thiết;live_start_datelive_start_datekhông cần thiết.

Ý nghĩa của tham số này là: khi nào bạnreturnsbắt đầu từ thị trường thực sự? ví dụ, một loạt cácreturnstrên, giả sử rằng chúng ta đang bắt đầu thị trường thực sự sau 2019-12-01, và trước đó là trong thị trường mô phỏng hoặc kết quả của một backtest, sau đó chúng ta có thể thiết lập nó như thế này:live_start_date = '2019-12-01'.

Bằng cách thiết lập các tham số, chúng ta có thể lý thuyết phân tích liệu chiến lược của chúng ta có quá phù hợp hay không. Nếu sự khác biệt giữa bên trong và bên ngoài mẫu lớn, thì có khả năng cao rằng đây là quá phù hợp.

Chúng ta có thể thực hiện chức năng phân tích này trong môi trường nghiên cứu FMZ, hoặc chúng ta có thể thực hiện nó tại địa phương.

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)

Kết quả phân tích đầu ra:

Giải thích kết quả

Có rất nhiều dữ liệu đầu ra, chúng ta cần bình tĩnh lại và tìm hiểu ý nghĩa của các chỉ số này. Hãy để tôi giới thiệu một vài trong số đó. Sau khi chúng ta tìm thấy phần giới thiệu về các chỉ số có liên quan và hiểu ý nghĩa của các chỉ số, chúng ta có thể giải thích tình trạng chiến lược giao dịch của mình.

• Lợi nhuận hàng năm

Tỷ lệ lợi nhuận hàng năm được tính bằng cách chuyển đổi tỷ lệ lợi nhuận hiện tại (tỷ lệ lợi nhuận hàng ngày, tỷ lệ lợi nhuận hàng tuần, tỷ lệ lợi nhuận hàng tháng, v.v.) thành tỷ lệ lợi nhuận hàng năm. Đây là tỷ lệ lợi nhuận lý thuyết, chứ không phải là tỷ lệ lợi nhuận đã đạt được. Tỷ lệ lợi nhuận hàng năm cần được phân biệt với tỷ lệ lợi nhuận hàng năm. Tỷ lệ lợi nhuận hàng năm đề cập đến tỷ lệ lợi nhuận trong một năm thực hiện chiến lược và là tỷ lệ lợi nhuận thực tế.

• Lợi nhuận tích lũy

Khái niệm dễ hiểu nhất là lợi nhuận của chiến lược, đó là tỷ lệ thay đổi tổng tài sản từ đầu đến cuối chiến lược. Sự biến động hàng năm Tỷ lệ biến động hàng năm được sử dụng để đo rủi ro biến động của mục tiêu đầu tư.

• Tỷ lệ Sharpe

Mô tả lợi nhuận dư thừa mà chiến lược có thể đạt được với tổng rủi ro đơn vị.

• Max Drawdown

Mô tả sự mất mát lớn nhất của chiến lược.

• Tỷ lệ Omega

Một chỉ số hiệu suất rủi ro - phần thưởng khác. Lợi thế lớn nhất của nó so với tỷ lệ Sharpe là - theo cấu trúc - nó xem xét tất cả các khoảnh khắc thống kê, trong khi tỷ lệ Sharpe chỉ xem xét hai khoảnh khắc đầu tiên.

• Tỷ lệ Sortino

Mô tả lợi nhuận dư thừa mà chiến lược có thể đạt được dưới rủi ro giảm của đơn vị.

• Giá trị rủi ro hàng ngày

Giá trị rủi ro hàng ngày - Một chỉ số rủi ro rất phổ biến khác. Trong trường hợp này, nó có nghĩa là trong 95% trường hợp, vị trí (khung) được giữ thêm một ngày nữa và lỗ sẽ không vượt quá 1,8%.

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

• Tỷ lệ đuôi

Chọn số 95 và số 5 để phân bố lợi nhuận hàng ngày, và sau đó chia để có được giá trị tuyệt đối.

• Sự ổn định

Điều này được gọi là sự ổn định. Thực tế, nó rất đơn giản, đó là, bao nhiêu thời gian gia tăng giải thích tổng giá trị r bình phương của sự hồi quy. Đây là một chút trừu tượng, hãy giải thích một cách ngắn gọn.

Ghi chú:https://blog.csdn.net/qtlyx/article/details/88724236

Những gợi ý nhỏ

Hy vọng rằng FMZ có thể tăng chức năng đánh giá của đường cong vốn giàu và tăng chức năng lưu trữ các kết quả backtest lịch sử, để nó có thể hiển thị các kết quả backtest thuận tiện và chuyên nghiệp hơn và giúp bạn tạo ra các chiến lược tốt hơn.