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crypto

crypto旨在打造一套丰富、领先、且实用的量化工具库,助力使用者开发出更好的策略,并早日实现财富自由。

1、安装

    git clone https://github.com/PKQ1688/crypto.git
    pip install -r requirements.txt

1.1 linux install ta_lib

1.1.1 安装ta-lib源码

    wget http://prdownloads.sourceforge.net/ta-lib/ta-lib-0.4.0-src.tar.gz #下载
    tar -xvf ta-lib-0.4.0-src.tar.gz  # 解压
    cd ta-lib # 进入目录
    ./configure --prefix=/usr
    make
    make install

1.1.2 安装python版本的ta_lib

    git clone https://github.com/mrjbq7/ta-lib.git
    cd ta-lib
    python setup.py install

1.1.3 解决bug

错误:ImportError: libta_lib.so.0: cannot open shared object file: No such file or directory

解决方案:

sudo find / -name libta_lib.so.0
/usr/lib/libta_lib.so.0
/root/ta-lib/src/.libs/libta_lib.so.0

vi /etc/profile
add
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/lib

source /etc/profile

2、回测部分

2.1 backtrader_base

  本模块是基于backtrader进行开发的。我们对其进行了封装,以使开发者聚焦于策略的开发,而不用关心无关的事情。backtrader的官方文档:https://www.backtrader.com/docu/
  封装说明:
  background_logic.py模块中的类BasisStrategy()实现了对bt.strategy的封装,包含诸如日志打印等方法:

  • log(txt, dt=None, doprint=False):日志打印
    • txt: 打印的内容
    • dt: 时间,默认从数据获取时间
    • doprint: 打印开关,默认不打印
  • init():初始化
    • data_close:收盘价
    • order:订单
    • buy_price:买入价格
    • buy_comm:佣金
  • cal_technical_index():计算指标
    • 需要开发者自己实现。用于计算策略中用到的指标。比如双均线策略,需要在此方法中实现均线指标。
  • next():策略实现
    • 这个方法里实现策略。需要开发者自己实现。
  • notify_order(order):输出订单的状态
    • 这个方法输出订单的状态,开发者可以不用重写这个方法
  • notify_trade(trade):输出交易的收益
    • 这个方法输出交易的收益,开发者可以不用重写这个方法
  • stop():回测结束,输出账户最终资产
    • 这个方法输出最终资产,开发者可以不用重写这个方法
  • data_process(data_path):数据处理
    • 这个方法用于处理数据,使得数据符合backtrader的要求。开发者根据需要进行重写
  • run(cls, data_path="", cash=100000, commission=1.5/1000, slip_type=-1, slip_value=0, params_dict={}):运行策略,返回
    • 这个方法运行策略,返回策略结果。一般可以不用重写。
    • data_path:数据路径
    • cash:初始资金
    • commission:佣金
    • slip_type:滑点类型。0:固定值滑点,1:百分比滑点,其他:没有滑点
    • slip_value:滑点值
    • params_dict:设置策略参数、回测指标
      • 策略参数的键名:strategy_params,对应的值的类型是字典,比如双均线的参数:{"strategy_params": {"short_period": 5, "long_period": 10}}
      • 回测指标的键名:analyzers,对应的值的类型是字典,比如夏普值和回撤:{'analyzers':{'sharp': bt.analyzers.SharpeRatio, 'drawdown': bt.analyzers.DrawDown}}

  开发说明:
1)必须重写的方法
  必须重写cal_technical_index()和next()方法
2)视情况决定是否重写
  data_process()在数据格式不满足要求时候重写
3)数据和策略可加载的数量   可加载多个股票数据和多个策略,只要计算机资源够。用多个股票数据,需要重写data_process()和run()方法。

@staticmethod
def data_process(data_paths):  
    """ data_paths里包含多个股票数据的路径,假设类型为列表
    每读取一只股票数据,进行一次数据处理,然后放入列表中
    
    Returns:
        返回数据列表
    """
    ret_datas = []
    for item in data_paths:
        df = pd.read_csv(item)
        """必要的数据处理"""
        data = bt.feeds.PandasData(dtaname=df,
                                   datetime='date',)
        ret_datas.append(data)
    return ret_datas

@classmethod
def run(cls, data_path="", cash=100000, commission=1.5/1000, slip_type=-1, slip_value=0, params_dict={}):
    strategy_params = params_dict.get("strategy_params",{})
    analyzer_params = params_dict.get('analyzers', {})
    strategies = params_dict.get('strategies', {})#获取其他的策略

    cerebro = bt.Cerebro()
    cerebro.addstrategy(cls, **strategy_params)
    for strategy_name, strategy_class in analyzer_params.items():#加载策略
        cerebro.addstrategy(strategy_class)
    
    datas = cls.data_process(data_path)
    if isinstance(datas, list):   #加载数据
        for item in datas:
              cerebro.adddata(item)
    else:
        cerebro.adddata(datas)
        
    cerebro.broker.setcash(cash)
    cerebro.broker.setcommission(commission)
    
    if slip_type == 0:
        cerebro.broker.set_slippage_fixed(slip_value)
    elif slip_type == 1:
        cerebro.broker.set_slippage_perc(slip_value)

    for ana_name, ana_class in analyzer_params.items():
        cerebro.addanalyzer(ana_class, _name=ana_name)

    back_ret = cerebro.run()

  例子:
  以双均线作为例子来说明如何在BasisStrategy()上开发策略。

import backtrader as bt
import pandas as pd

from strategy.backtrader_base.background_logic import BasisStrategy


class TwoSmaStrategy(BasisStrategy):
  params = (('short_period', 5), ('long_period', 10))  # 策略参数,外部可更改

  def __init__(self):
    super(TwoSmaStrategy, self).__init__()

  @staticmethod
  def data_process(data_path):  # 重写数据处理方法
    df = pd.read_csv(data_path)
    df["date"] = pd.to_datetime(df["date"])
    data = bt.feeds.PandasData(dataname=df, datetime="date", volume="volume")
    return data

  def cal_technical_index(self):  # 重写指标计算方法
    print("short_period: ", self.params.short_period)
    print('long_period: ', self.params.long_period)
    self.sma5 = bt.indicators.MovingAverageSimple(self.datas[0], period=self.params.short_period)  # 短周期均线指标
    self.sma10 = bt.indicators.MovingAverageSimple(self.datas[0], period=self.params.long_period)  # 长周期均线指标

  def next(self):  # 重写策略实现方法
    self.log('Close, %.2f' % self.data_close[0])

    if self.order:
      return

    if not self.position:
      if self.sma5[0] > self.sma10[0]:
        self.order = self.buy()
    else:
      if self.sma5[0] < self.sma10[0]:
        self.order = self.sell()


if __name__ == '__main__':
  ret, cere = TwoSmaStrategy.run(data_path="dataset/hs300_d/sz.000001.csv",
                                 params_dict={"strategy_params": {"short_period": 5, "long_period": 10},
                                              'analyzers': {'sharp': bt.analyzers.SharpeRatio,
                                                            'annual_return': bt.analyzers.AnnualReturn,
                                                            'drawdown': bt.analyzers.DrawDown}})
  print('Sharpe Ratio: ', ret[0].analyzers.sharp.get_analysis())
  print('drawdown: ', ret[0].analyzers.drawdown.get_analysis())
  cere.plot(style='candle')

  上面策略有两个参数:短周期和长周期,可通过传参修改,传入参数的键名和类参数中的字符串一致。
  回测指标的获取时,第三个属性和传参的键名一致。

3、线上交易部分(trading)

3.1 trade_execution

本部分代码主要用于策略的线上自动执行部分代码。
根据不同的执行时间周期进行策略的划分。

3.2 trade_strategy

本部分代码主要用于策略算法的编写。
策略执行的基本逻辑在base_trading.py中定义好了基本策略执行逻辑。
定义新的策略只需要继承BasisTrading类,重写strategy_trade方法即可。
示例代码:two_ma.py

import talib
from trading.trade_strategy.base_trading import BasisTrading

class TwoMATrade(BasisTrading):
    # 构建自己的线上交易策略
    def strategy_trade(self, params):
        """

        :param params: 输入一些需要的参数
            coin_name: 操作的币种
            long_ma: 长期均线的时间周期
            short_ma: 短期均线的时间周期
            time_periods: 查看多少时间的
        :return:
            返回策略选定的需要买入的币种
        """
        coin_name = params.get("coin_name", "BTC")
        long_ma = params.get("long_ma", 10)
        short_ma = params.get("short_ma", 5)
        time_periods = params.get("time_periods", "4h")

        df = self.get_data(coin_name, time_periods, long_ma * 2)
        df["short_ma"] = talib.SMA(df["close"], timeperiod=short_ma)
        df["long_ma"] = talib.SMA(df["close"], timeperiod=long_ma)
        # print(df)
        print(df.tail(1))

        if df.tail(1)["short_ma"].item() > df.tail(1)["long_ma"].item():
            now_style = "REEF"
        else:
            now_style = "USDT"
        return now_style

4.数据获取

使用get_data里面的get_kdata可以获取历史数据
参数选择

# 需要获取列表
coin_list = ["BTC", "ETH", "EOS", "FIL", "LTC", "XRP", "DOT", "KSM", "CAKE", "BNB", "ADA", "UNI"]
# 获取的K线的时间周期
time_period = "4h"
# 进行多少轮的数据获取
range_number = 10
# 每一轮获取到的数据(有些交易所的接口限制每次最多获取1000条数据)
limit_number = 1000
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