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pyalgotrade のイベント プロファイラーにカスタム戦略を実装する方法を学ぼうとしています。これは彼らが与えるデフォルトの例です。

from pyalgotrade           import eventprofiler
from pyalgotrade.technical import stats
from pyalgotrade.technical import roc
from pyalgotrade.technical import ma
from pyalgotrade.tools     import yahoofinance

#     Event inspired on an example from Ernie Chan's book:
#    'Algorithmic Trading: Winning Strategies and Their Rationale'

class BuyOnGap(eventprofiler.Predicate):
    def __init__(self, feed):
        stdDevPeriod = 90
        smaPeriod = 20
        self.__returns = {}
        self.__stdDev = {}
        self.__ma = {}
        for instrument in feed.getRegisteredInstruments():
            priceDS = feed[instrument].getAdjCloseDataSeries()
            #      Returns over the adjusted close values.
            self.__returns[instrument] = roc.RateOfChange(priceDS, 1)
            #      StdDev over those returns.
            self.__stdDev[instrument] = stats.StdDev(self.__returns[instrument], stdDevPeriod)
            #      MA over the adjusted close values.
            self.__ma[instrument] = ma.SMA(priceDS, smaPeriod)

    def __gappedDown(self, instrument, bards):
        ret = False
        if self.__stdDev[instrument][-1] != None:
            prevBar = bards[-2]
            currBar = bards[-1]
            low2OpenRet = (currBar.getAdjOpen() - prevBar.getAdjLow()) / float(prevBar.getAdjLow())
            if low2OpenRet < (self.__returns[instrument][-1] - self.__stdDev[instrument][-1]):
                ret = True
        return ret

    def __aboveSMA(self, instrument, bards):
        ret = False
        if self.__ma[instrument][-1] != None and bards[-1].getAdjOpen() > self.__ma[instrument][-1]:
            ret = True
        return ret

    def eventOccurred(self, instrument, bards):
        ret = False
        if self.__gappedDown(instrument, bards) and self.__aboveSMA(instrument, bards):
            ret = True
        return ret

def main(plot):
    instruments = ["AA", "AES", "AIG"]
    feed = yahoofinance.build_feed(instruments, 2008, 2009, ".")

    predicate = BuyOnGap(feed)
    eventProfiler = eventprofiler.Profiler(predicate, 5, 5)
    eventProfiler.run(feed, True)

    results = eventProfiler.getResults()
    print "%d events found" % (results.getEventCount())
    if plot:
        eventprofiler.plot(results)

if __name__ == "__main__":
    main(True)

ここに画像の説明を入力 いくつかの例のソースを持っている人はいますか?

が data をどのようにeventprofiler取り込んで使用するかを理解しようとしていますが、呼び出されるクラスメソッドはかなり多く、それを分析するのは少し難しいと思います。

シンプルなものから始めて、 and を使用するだけpriceですvolume。そうです、1つの戦略は
if volume > 1000 and close < 50: event == True

どんな助けでも大歓迎です。

Ps:おまけの質問:の同様のイベント プロファイラーはありziplineますか?

編集: user3666197 のおかげで、必要な変更を加えることができましたが、このエラーが発生しています:

Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\David\Desktop\Python\Coursera\Computational Finance\Week2\PyAlgoTrade\Bitfinex\FCT\FCT_single_event_test.py", line 43, in <module>
    main(True)
  File "C:\Users\David\Desktop\Python\Coursera\Computational Finance\Week2\PyAlgoTrade\Bitfinex\FCT\FCT_single_event_test.py", line 35, in main
    eventProfiler.run(feed, True)
  File "C:\Python27\lib\site-packages\pyalgotrade\eventprofiler.py", line 215, in run
    disp.run()
  File "C:\Python27\lib\site-packages\pyalgotrade\dispatcher.py", line 102, in run
    eof, eventsDispatched = self.__dispatch()
  File "C:\Python27\lib\site-packages\pyalgotrade\dispatcher.py", line 90, in __dispatch
    if self.__dispatchSubject(subject, smallestDateTime):
  File "C:\Python27\lib\site-packages\pyalgotrade\dispatcher.py", line 68, in __dispatchSubject
    ret = subject.dispatch() is True
  File "C:\Python27\lib\site-packages\pyalgotrade\feed\__init__.py", line 105, in dispatch
    self.__event.emit(dateTime, values)
  File "C:\Python27\lib\site-packages\pyalgotrade\observer.py", line 59, in emit
    handler(*args, **kwargs)
  File "C:\Python27\lib\site-packages\pyalgotrade\eventprofiler.py", line 172, in __onBars
    eventOccurred = self.__predicate.eventOccurred(instrument, self.__feed[instrument])
  File "C:\Python27\lib\site-packages\pyalgotrade\eventprofiler.py", line 89, in eventOccurred
    raise NotImplementedError()
NotImplementedError
[Finished in 1.9s]

ソース「eventprofiler.py」を見てみましたが、それが何であるかわかりません。これがコードです

from pyalgotrade import eventprofiler
from pyalgotrade.technical import stats
from pyalgotrade.technical import roc
from pyalgotrade.technical import ma
from pyalgotrade.barfeed import csvfeed

# Event inspired on an example from Ernie Chan's book:
# 'Algorithmic Trading: Winning Strategies and Their Rationale'

class single_event_strat( eventprofiler.Predicate ):
    def __init__(self,feed):
        self.__returns = {} # CLASS ATTR
        for inst in feed.getRegisteredInstruments():

            priceDS = feed[inst].getAdjCloseDataSeries() # STORE: priceDS ( a temporary representation )

            self.__returns[inst] = roc.RateOfChange( priceDS, 1 )
            # CALC:  ATTR <- Returns over the adjusted close values, consumed priceDS 
            #( could be expressed as self.__returns[inst] = roc.RateOfChange( ( feed[inst].getAdjCloseDataSeries() ), 1 ), 
            #but would be less readable

    def eventOccoured( self, instrument, aBarDS):
        if (aBarDS[-1].getVolume() > 1000 and aBarDS[-1].getClose() > 50 ):
            return True
        else: 
            return False

def main(plot):
    feed = csvfeed.GenericBarFeed(0)

    feed.addBarsFromCSV('FCT', "FCT_daily_converted.csv")

    predicate = single_event_strat(feed)
    eventProfiler = eventprofiler.Profiler(predicate, 5, 5)
    eventProfiler.run(feed, True)

    results = eventProfiler.getResults()
    print "%d events found" % (results.getEventCount())
    if plot:
        eventprofiler.plot(results)

if __name__ == "__main__":
    main(True)
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2 に答える 2

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数量プロローグ:

教授に感謝します。Tucker BALCH、GA-TECH [GA]、および彼のチームは、QSTK定量的財務モデリングへのイニシアチブと革新的なアプローチに対して 。ここに画像の説明を入力

はどのようeventprofilerにデータを取り込みますか?

簡単に言えば、それは-wrapped内と -wrapped のfeed両方でフルへのアクセスを受け取ります。ここで、すべてのフィード詳細のインスタンスへのアクセス権をClass-parameter によって取得し、そこで計算できるように、戦略を実装したすべての詳細を計算できるようにします。微積分が必要です。賢いですね。eventprofiler.run( feed , ... )eventprofiler.Predicatefeed.Predicate

残りは、クラスメソッドの再利用によって行われます。

自分自身を構築する方法は？

インスタンス化eventprofiler.Predicateに注入される、適切に装備された を宣言するだけで十分です。evenprofiler

class DavidsSTRATEGY( eventprofiler.Predicate ):
      def __init__( self, feed ):                         # mandatory .__init__
          """                                               no need for this code
                                                            left here for didactic
                                                            purposes only
                                                            to show the principle

          self.__returns = {}                                         # CLASS ATTR

          for                inst in feed.getRegisteredInstruments():
              priceDS = feed[inst].getAdjCloseDataSeries()            # STORE: priceDS ( a temporary representation )
              self.__returns[inst] = roc.RateOfChange( priceDS, 1 )   # CALC:  ATTR <- Returns over the adjusted close values, consumed priceDS ( could be expressed as self.__returns[inst] = roc.RateOfChange( ( feed[inst].getAdjCloseDataSeries() ), 1 ), but would be less readable
          """

      def eventOccurred( self, instrument, aBarDS ):       # mandatory .eventOccured
          if (   aBarDS[-1].getVolume() > 1000             # "last" Bar's Volume >
             and aBarDS[-1].getClose()  <   50             # "last" Bar's Close  <
             ):
                 return True
          else:
                 return False

残りはいつものように簡単です：

eventProfiler = eventprofiler.Profiler( predicate = DavidsSTRATEGY( feed ), 5, 5 )
eventProfiler.run( feed, True )

クオント・エピローグ:

.getAdjClose()注意深い読者は、提案されたコードがメソッドを呼び出さないことに注意しました。その理由は、詳細なバックテストは、調整がまだ知られていない時期に決定を下す際に、非常に近い調整によって歪められる可能性があるためです. プロのクオンツ アナリストは、将来をのぞき見する手段を一切使用せず、ポートフォリオの評価に関して調整が必要な場所を慎重に決定すること、または商品の保有時間がそれぞれのライフサイクル内で調整を経験したかどうかを慎重に判断すること、またはいいえ。

于 2016-05-19T18:14:02.717 に答える