作者: 阿布
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上一节讲解了选股策略与择时策略相互配合的示例，本节的内容将讲解择时策略中的经典策略双均线策略，以及它的优化版本动态自适应双均线策略。
首先导入本节需要使用的abupy中的模块：
In [1]:
# 基础库导入
from __future__ import print_function
from __future__ import division
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
warnings.simplefilter('ignore')
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import os
import sys
# 使用insert 0即只使用github，避免交叉使用了pip安装的abupy，导致的版本不一致问题
sys.path.insert(0, os.path.abspath('../'))
import abupy
# 使用沙盒数据，目的是和书中一样的数据环境
abupy.env.enable_example_env_ipython()
In [2]:
from abupy import AbuDoubleMaBuy, AbuDoubleMaSell, ABuKLUtil, ABuSymbolPd
from abupy import AbuFactorCloseAtrNStop, AbuFactorAtrNStop, AbuFactorPreAtrNStop
from abupy import abu, ABuProgress, AbuMetricsBase, EMarketTargetType, nd
下面先获取沙盒数据中美股一年的数据，为之后的分析做数据准备：
In [3]:
# 使用沙盒内的美股做为回测目标
us_choice_symbols = ['usTSLA', 'usNOAH', 'usSFUN', 'usBIDU', 'usAAPL',
'usGOOG', 'usWUBA', 'usVIPS']
kl_dict = {us_symbol[2:]:
ABuSymbolPd.make_kl_df(us_symbol, start='2014-07-26', end='2015-07-26')
for us_symbol in us_choice_symbols}
In [4]:
nd.ma.plot_ma_from_klpd(kl_dict['TSLA'], time_period=(5, 60),
with_points_ext=pd.to_datetime('2015-04-09'),
with_points=pd.to_datetime('2014-11-17'))
上图中可以看到
下面使用abupy中内置的双均线策略进行回测示例，如下：
In [4]:
# 初始资金量
cash = 3000000
def run_loo_back(choice_symbols, ps=None, n_folds=2, start=None, end=None, only_info=False):
"""封装一个回测函数，返回回测结果，以及回测度量对象"""
if choice_symbols[0].startswith('us'):
abupy.env.g_market_target = EMarketTargetType.E_MARKET_TARGET_US
else:
abupy.env.g_market_target = EMarketTargetType.E_MARKET_TARGET_CN
abu_result_tuple, _ = abu.run_loop_back(cash,
buy_factors,
sell_factors,
ps,
start=start,
end=end,
n_folds=n_folds,
choice_symbols=choice_symbols)
ABuProgress.clear_output()
metrics = AbuMetricsBase.show_general(*abu_result_tuple, returns_cmp=only_info,
only_info=only_info,
only_show_returns=True)
return abu_result_tuple, metrics
# 买入双均线策略AbuDoubleMaBuy寻找金叉买入信号：ma快线＝5，ma慢线＝60
buy_factors = [{'fast': 5, 'slow': 60, 'class': AbuDoubleMaBuy}]
# 卖出双均线策略AbuDoubleMaSell寻找死叉卖出信号：ma快线＝5，ma慢线＝60，并行继续使用止盈止损基础策略
sell_factors = [{'fast': 5, 'slow': 60, 'class': AbuDoubleMaSell},
{'stop_loss_n': 1.0, 'stop_win_n': 3.0,
'class': AbuFactorAtrNStop},
{'class': AbuFactorPreAtrNStop, 'pre_atr_n': 1.5},
{'class': AbuFactorCloseAtrNStop, 'close_atr_n': 1.5}]
# 开始回测
abu_result_tuple, metrics = run_loo_back(us_choice_symbols)
通过度量对象可视化可以发现择时生效买入因子都是ma5上穿ma60的金叉信号，卖出择时因子并行了4个策略，可以看到ma5下穿ma60的死叉信号生效比例也很高，如下：
In [5]:
metrics.plot_buy_factors()
metrics.plot_sell_factors()
下面从交易单中筛选出所有tsla的交易结果，如下所示：
In [6]:
tsla_orders = abu_result_tuple.orders_pd[abu_result_tuple.orders_pd.symbol=='usTSLA']
tsla_orders
Out[6]:
通过nd模块的plot_ma_from_order接口可视化tsla交易单中的第一笔交易，可以发现这笔交易就是本节开始时示例的tsla第一次ma5(蓝线)上穿ma60(绿线)形成金叉且没能够继续上升趋势，马上ma5下穿了ma60形成死叉卖出信号的那笔交易。
In [7]:
nd.ma.plot_ma_from_order(tsla_orders.iloc[0], time_period=(5, 60))
继续可视化tsla交易单中的第二笔交易，可以发现这笔交易就是本节开始时示例的tsla第二次ma5上穿ma60发出金叉信号且持续了上升趋势的那笔交易。
In [14]:
nd.ma.plot_ma_from_order(tsla_orders.iloc[1], time_period=(5, 60))
In [31]:
nd.ma.plot_ma_from_klpd(kl_dict['TSLA'], time_period=(5, 20),
with_points_ext=pd.to_datetime('2014-11-25'),
with_points=pd.to_datetime('2014-10-31'))
可以看到之前的金叉信号提前发出了，且死叉信号发出的也比较及时，这笔交易有一定的收益，但是注意观察其它的信号点可以发现产生了很多买卖信号，因为上面ma5，ma20这种组合，属于敏感金叉，这些信号中很多产生了失败的交易。
abupy中AbuDoubleMaBuy是动态自适应双均线策略，比如下面的参数中不传递快线值，只传递慢线值60，如下进行回测：
In [20]:
# 只传递慢线60，不传递快线参数为动态自适应快线值
buy_factors = [{'slow': 60, 'class': AbuDoubleMaBuy}]
abu_result_tuple, metrics = run_loo_back(us_choice_symbols)
下面可视化买入因子的生效分布，如下所示：
In [21]:
metrics.plot_buy_factors()
可以看到买入因子慢线仍然使用参数中传递的60，快线有3，9，18三个值，这三个值是以慢线数值为基数，结合大盘的走势计算出来的。
策略中动态计算快线的策略主要参考了大盘最近一个月走势震荡程度，动态决策快线的值：
具体实现以及如何判定大盘的震荡程度请自行阅读源代码
上面的双均线策略中的慢线依然是通过参数传递，下面示例慢线参数也动态自适应计算的回测，如下：
In [22]:
# 不传递任何参数，快线， 慢线都动态自适应
buy_factors = [{'class': AbuDoubleMaBuy}]
abu_result_tuple, metrics = run_loo_back(us_choice_symbols)
下面可视化买入因子的生效分布，如下所示：
In [23]:
metrics.plot_buy_factors()
可以看到买入因子慢线的值从20到100不等，快线的值也从2到30不等。
策略中动态计算快线的策略和上述的方式相同，动态自适应慢线值主要依据重采样周期内的振幅值来确定，在第‘第10节 比特币, 莱特币的回测’中已经使用过resample_close_mean统计重采样周期内的振幅值，如下：
In [12]:
ABuKLUtil.resample_close_mean(kl_dict)
Out[12]:
动态自适应慢线值要使用统计重采样周期内的振幅值 > 0.12的周期做为慢线，比如上面针对tsla即需要slow=90, 针对noah大概需要slow=30，sfun大概slow=40。
具体实现请阅读AbuDoubleMaBuy策略实现源代码
具体策略实现中要根据止盈止损的大小，策略周期长度期望等等来设置一些参数值比如上面的0.12和最大，最小采样周期等参数来辅助动态自适应快慢线值的确定，类似在‘第12节 机器学习与比特币示例’中说的求解一个方程组，如果所有的参数都是未知数，那么你怎么解出你需要的答案，所以一定要把一些变量变成常数值，然后通过这些常数值来确定更多的变量，最终解出你所关心的解。
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