从零开始 手撸一个回测框架 （以可转债双低，低溢价为例）
因为优矿大部分可转债接口开始收费了，之前星球上分享的回测代码基本也跑不了。不过在关停转收费之前，已经把所需的数据下载下来，而最近的数据通过集思录补充既可。
Mysql 数据
下面是代码主框架，目前通过之前优矿的导出的csv数据 ，计算 各个因子。 通过不同权重评分，进行轮动。
双低和低溢价选债轮动：
上面是主要框架代码， 根据数据来驱动交易。 可以根据不同的时间日期进行回测交易。不同持有个数，不同轮动功能天数。【完整代码可以常见 知识星球】
运行： python main.py
运行后会自动保存一个excel文件：
并且可以生成收益率曲线图：
完整代码与数据可以参考星球代码：
下面是代码主框架，目前通过之前优矿的导出的csv数据 ，计算 各个因子。 通过不同权重评分，进行轮动。
class DataFeed:
def __init__(self):
self.csv_path = CSV_PATH
self.position = {}
self.HighValue = 0
self.Start_Cash = 1000000 # 初始资金
self.MyCash = self.Start_Cash
self.Withdraw = 0
self.daily_netvalue =
self.current_day = 0
self.PosValue = 0
self.threshold = 0 # 阈值
self.HighValue = self.Start_Cash
self.date_list, self.source = self.feed()
self.day_count = 0
def unpossibile(self, df, date):
# 剔除当日涨停的转债，买不入
raise_limited_dict = {
'2022-04-08': ['127057', ],
'2022-07-27': ['127065', ],
'2022-07-28': ['127065', ],
}
target_list = raise_limited_dict.get(date, None)
if target_list is None:
return df
return df.drop(index=target_list, axis=1)
def feed(self):
df = pd.read_csv(self.csv_path,
encoding='utf8',
dtype={'tickerEqu': str, 'tickerBond': str, 'secID_x': str},
)
del df['Unnamed: 0']
df['tradeDate'] = pd.to_datetime(df['tradeDate'], format='%Y-%m-%d')
df = df.set_index('tradeDate')
date_set = set(df.index.tolist())
date_list = list(map(lambda x: x.strftime('%Y-%m-%d'), date_set))
date_list.sort()
return date_list, df
def filters(self, df, today):
# 过滤条件，可添加多个条件
df = self.unpossibile(df, today)
return df
def logprint(self, current):
log.info('当前日期{}'.format(current))
def run(self):
for current in self.date_list:
if current < START_DATE or current > END_DATE:
continue
if self.day_count % FREQ != 0:
self.get_daily_netvalue(current)
else:
self.handle_data(current)
self.day_count += 1
self.after_trade()
双低和低溢价选债轮动：
上面是主要框架代码， 根据数据来驱动交易。 可以根据不同的时间日期进行回测交易。不同持有个数，不同轮动功能天数。【完整代码可以常见 知识星球】
运行： python main.py
运行后会自动保存一个excel文件：
并且可以生成收益率曲线图：
完整代码与数据可以参考星球代码：
