並非每個供應商都為可以交易的工具提供連續的未來。有時提供的數據是仍然有效的到期日期的數據,即:仍在交易的日期
這在回溯測試方面並不是很有幫助,因為數據分散在幾個不同的儀器上,這些儀器另外...時間重疊。
能夠正確地將這些儀器的數據從過去連接到連續的流中,可以減輕疼痛。問題:
- 沒有關於如何最好地將不同的到期日期加入連續未來的法律。
一些文獻,由SierraChart提供,
- 我的連結
展期 Data Feed
backtrader 在1.8.10.99'中增加了將不同到期日的期貨數據聯接到連續未來的可能性:
import backtrader as bt cerebro = bt.Cerebro() data0 = bt.feeds.MyFeed(dataname='Expiry0') data1 = bt.feeds.MyFeed(dataname='Expiry1') ... dataN = bt.feeds.MyFeed(dataname='ExpiryN') drollover = cerebro.rolloverdata(data0, data1, ..., dataN, name='MyRoll', **kwargs) cerebro.run()
注意
下面解釋可能\*\*kwargs
也可以通過直接存取RollOver
源來完成此操作(如果子類化完成,這將很有説明):
import backtrader as bt cerebro = bt.Cerebro() data0 = bt.feeds.MyFeed(dataname='Expiry0') data1 = bt.feeds.MyFeed(dataname='Expiry1') ... dataN = bt.feeds.MyFeed(dataname='ExpiryN') drollover = bt.feeds.RollOver(data0, data1, ..., dataN, dataname='MyRoll', **kwargs) cerebro.adddata(drollover) cerebro.run()
注意
下面解釋可能\*\*kwargs
注意
使用RollOver
時,使用 dataname
指定名稱。這是用於傳遞名稱/股票代碼的所有 data feeds 的標準參數。在這種情況下,它將被重用,為完整的展期期貨集分配一個通用名稱。
在這種情況下cerebro.rolloverdata
,使用 將名稱分配給源,該源 name
已經是該方法的一個命名參數
綜述:
-
Data Feeds 像往常一樣創建,但不會添加到
cerebro
-
這些 data feeds 作為輸入提供給
bt.feeds.RollOver
還給出了A
dataname
,主要用於識別目的。 -
然後將此翻轉 data feed 添加到
cerebro
展期選項
提供兩個參數來控制展期過程
-
checkdate
(預設值:None
)這必須是具有以下簽名的可調用項:
checkdate(dt, d):
哪裡:
-
dt
是一個datetime.datetime
物件 -
d
是活躍未來的當前data feed
預期返回值:
-
True
:只要可調用返回此值,切換即可在下一個將來發生如果商品在3月的第3個星期 五到期,
checkdate
則可以在到期發生的整個星期內返回True
。 -
False
:無法進行過期
-
-
checkcondition
(預設值:None
)注意:僅當已返回時
checkdate
才會調用此函數True
如果
None
這將在True
內部評估(執行滾動更新)否則,這必須是具有以下簽名的可調用項:
checkcondition(d0, d1)
哪裡:
-
d0
是活躍未來的當前data feed -
d1
是下一個到期日的data feed
預期返回值:
-
True
:展期到下一個未來按照from的示例
checkdate
,這可以說,僅當from的volume已經小於from的volumed0
時,才會發生翻轉。d1
-
False
:無法進行過期
-
子類RollOver
如果指定可調用對象還不夠,則始終有機會進行子類化RollOver
。要子類化的方法:
-
def _checkdate(self, dt, d):
這與上面同名參數的簽名相匹配。預期的返回值也是 saame。
-
def _checkcondition(self, d0, d1)
這與上面同名參數的簽名相匹配。預期的返回值也是 saame。
讓我們滾吧
注意
範例中的預設行為是使用cerebro.rolloverdata
。這可以通過傳遞 -no-cerebro
標誌來更改。在這種情況下,示例使用 RollOver
和 cerebro.adddata
該實現包括一個示例,該示例在 backtrader 源中提供。
期貨串聯
讓我們首先通過運行沒有參數的示例來查看純串聯。
$ ./rollover.py Len, Name, RollName, Datetime, WeekDay, Open, High, Low, Close, Volume, OpenInterest 0001, FESX, 199FESXM4, 2013-09-26, Thu, 2829.0, 2843.0, 2829.0, 2843.0, 3.0, 1000.0 0002, FESX, 199FESXM4, 2013-09-27, Fri, 2842.0, 2842.0, 2832.0, 2841.0, 16.0, 1101.0 ... 0176, FESX, 199FESXM4, 2014-06-20, Fri, 3315.0, 3324.0, 3307.0, 3322.0, 134777.0, 520978.0 0177, FESX, 199FESXU4, 2014-06-23, Mon, 3301.0, 3305.0, 3265.0, 3285.0, 730211.0, 3003692.0 ... 0241, FESX, 199FESXU4, 2014-09-19, Fri, 3287.0, 3308.0, 3286.0, 3294.0, 144692.0, 566249.0 0242, FESX, 199FESXZ4, 2014-09-22, Mon, 3248.0, 3263.0, 3231.0, 3240.0, 582077.0, 2976624.0 ... 0306, FESX, 199FESXZ4, 2014-12-19, Fri, 3196.0, 3202.0, 3131.0, 3132.0, 226415.0, 677924.0 0307, FESX, 199FESXH5, 2014-12-22, Mon, 3151.0, 3177.0, 3139.0, 3168.0, 547095.0, 2952769.0 ... 0366, FESX, 199FESXH5, 2015-03-20, Fri, 3680.0, 3698.0, 3672.0, 3695.0, 147632.0, 887205.0 0367, FESX, 199FESXM5, 2015-03-23, Mon, 3654.0, 3655.0, 3608.0, 3618.0, 802344.0, 3521988.0 ... 0426, FESX, 199FESXM5, 2015-06-18, Thu, 3398.0, 3540.0, 3373.0, 3465.0, 1173246.0, 811805.0 0427, FESX, 199FESXM5, 2015-06-19, Fri, 3443.0, 3499.0, 3440.0, 3488.0, 104096.0, 516792.0
這個用途cerebro.chaindata
和結果應該是明確的:
-
每當一個 data feed 結束時,下一個接手
-
這總是發生在週五和周一之間:樣本中的期貨總是在週五到期
期貨展期,無需支票
讓我們執行--rollover
$ ./rollover.py --rollover --plot Len, Name, RollName, Datetime, WeekDay, Open, High, Low, Close, Volume, OpenInterest 0001, FESX, 199FESXM4, 2013-09-26, Thu, 2829.0, 2843.0, 2829.0, 2843.0, 3.0, 1000.0 0002, FESX, 199FESXM4, 2013-09-27, Fri, 2842.0, 2842.0, 2832.0, 2841.0, 16.0, 1101.0 ... 0176, FESX, 199FESXM4, 2014-06-20, Fri, 3315.0, 3324.0, 3307.0, 3322.0, 134777.0, 520978.0 0177, FESX, 199FESXU4, 2014-06-23, Mon, 3301.0, 3305.0, 3265.0, 3285.0, 730211.0, 3003692.0 ... 0241, FESX, 199FESXU4, 2014-09-19, Fri, 3287.0, 3308.0, 3286.0, 3294.0, 144692.0, 566249.0 0242, FESX, 199FESXZ4, 2014-09-22, Mon, 3248.0, 3263.0, 3231.0, 3240.0, 582077.0, 2976624.0 ... 0306, FESX, 199FESXZ4, 2014-12-19, Fri, 3196.0, 3202.0, 3131.0, 3132.0, 226415.0, 677924.0 0307, FESX, 199FESXH5, 2014-12-22, Mon, 3151.0, 3177.0, 3139.0, 3168.0, 547095.0, 2952769.0 ... 0366, FESX, 199FESXH5, 2015-03-20, Fri, 3680.0, 3698.0, 3672.0, 3695.0, 147632.0, 887205.0 0367, FESX, 199FESXM5, 2015-03-23, Mon, 3654.0, 3655.0, 3608.0, 3618.0, 802344.0, 3521988.0 ... 0426, FESX, 199FESXM5, 2015-06-18, Thu, 3398.0, 3540.0, 3373.0, 3465.0, 1173246.0, 811805.0 0427, FESX, 199FESXM5, 2015-06-19, Fri, 3443.0, 3499.0, 3440.0, 3488.0, 104096.0, 516792.0
相同的行為。可以清楚地看到,合同變更是在3月,6月,9月,12月的第三 個星期五進行的。
但這大多是錯誤的。回溯器無法知道,但作者知道EuroStoxx 50期貨在12:00
CET停止交易。因此,即使到期月份的第 3個星期五有每日柱線,這種變化也為時已晚。
一周內的變化
在示例中實現了一個checkdate
callabe,它計算當前活動合約的到期日期。
checkdate
一旦達到當月第 3個星期五的那一周,將允許展期(例如,如果星期一是銀行假日,則可能是星期二)
$ ./rollover.py --rollover --checkdate --plot Len, Name, RollName, Datetime, WeekDay, Open, High, Low, Close, Volume, OpenInterest 0001, FESX, 199FESXM4, 2013-09-26, Thu, 2829.0, 2843.0, 2829.0, 2843.0, 3.0, 1000.0 0002, FESX, 199FESXM4, 2013-09-27, Fri, 2842.0, 2842.0, 2832.0, 2841.0, 16.0, 1101.0 ... 0171, FESX, 199FESXM4, 2014-06-13, Fri, 3283.0, 3292.0, 3253.0, 3276.0, 734907.0, 2715357.0 0172, FESX, 199FESXU4, 2014-06-16, Mon, 3261.0, 3275.0, 3252.0, 3262.0, 180608.0, 844486.0 ... 0236, FESX, 199FESXU4, 2014-09-12, Fri, 3245.0, 3247.0, 3220.0, 3232.0, 650314.0, 2726874.0 0237, FESX, 199FESXZ4, 2014-09-15, Mon, 3209.0, 3224.0, 3203.0, 3221.0, 153448.0, 983793.0 ... 0301, FESX, 199FESXZ4, 2014-12-12, Fri, 3127.0, 3143.0, 3038.0, 3042.0, 1409834.0, 2934179.0 0302, FESX, 199FESXH5, 2014-12-15, Mon, 3041.0, 3089.0, 2963.0, 2980.0, 329896.0, 904053.0 ... 0361, FESX, 199FESXH5, 2015-03-13, Fri, 3657.0, 3680.0, 3627.0, 3670.0, 867678.0, 3499116.0 0362, FESX, 199FESXM5, 2015-03-16, Mon, 3594.0, 3641.0, 3588.0, 3629.0, 250445.0, 1056099.0 ... 0426, FESX, 199FESXM5, 2015-06-18, Thu, 3398.0, 3540.0, 3373.0, 3465.0, 1173246.0, 811805.0 0427, FESX, 199FESXM5, 2015-06-19, Fri, 3443.0, 3499.0, 3440.0, 3488.0, 104096.0, 516792.0
好多了。現在,翻滾發生在5天前。對Len指數的快速目視檢查顯示出來。例如:
199FESXM4
發生在199FESXU4
len171-172
.沒有checkdate
它發生在176-177
展期在到期月份的第 三個星期五之前的星期一進行。
添加 volume 條件
即使有所改善,情況也可以進一步改善,因為不僅日期,而且 volume 都將得到考慮。當新合約的交易量比當前活躍的合約 volume 時,請切換。
讓我們將 acheckcondition
新增到組合中並運行。
$ ./rollover.py --rollover --checkdate --checkcondition --plot Len, Name, RollName, Datetime, WeekDay, Open, High, Low, Close, Volume, OpenInterest 0001, FESX, 199FESXM4, 2013-09-26, Thu, 2829.0, 2843.0, 2829.0, 2843.0, 3.0, 1000.0 0002, FESX, 199FESXM4, 2013-09-27, Fri, 2842.0, 2842.0, 2832.0, 2841.0, 16.0, 1101.0 ... 0175, FESX, 199FESXM4, 2014-06-19, Thu, 3307.0, 3330.0, 3300.0, 3321.0, 717979.0, 759122.0 0176, FESX, 199FESXU4, 2014-06-20, Fri, 3309.0, 3318.0, 3290.0, 3298.0, 711627.0, 2957641.0 ... 0240, FESX, 199FESXU4, 2014-09-18, Thu, 3249.0, 3275.0, 3243.0, 3270.0, 846600.0, 803202.0 0241, FESX, 199FESXZ4, 2014-09-19, Fri, 3273.0, 3293.0, 3250.0, 3252.0, 1042294.0, 3021305.0 ... 0305, FESX, 199FESXZ4, 2014-12-18, Thu, 3095.0, 3175.0, 3085.0, 3172.0, 1309574.0, 889112.0 0306, FESX, 199FESXH5, 2014-12-19, Fri, 3195.0, 3200.0, 3106.0, 3147.0, 1329040.0, 2964538.0 ... 0365, FESX, 199FESXH5, 2015-03-19, Thu, 3661.0, 3691.0, 3646.0, 3668.0, 1271122.0, 1054639.0 0366, FESX, 199FESXM5, 2015-03-20, Fri, 3607.0, 3664.0, 3595.0, 3646.0, 1182235.0, 3407004.0 ... 0426, FESX, 199FESXM5, 2015-06-18, Thu, 3398.0, 3540.0, 3373.0, 3465.0, 1173246.0, 811805.0 0427, FESX, 199FESXM5, 2015-06-19, Fri, 3443.0, 3499.0, 3440.0, 3488.0, 104096.0, 516792.0
甚至更好*。我們已將切換日期移至到期月份眾所周知的第 3 個星期五之前的星期四
這應該不足為奇,因為到期的未來交易在週五的小時數要少得多,而且 volume 必須很小。
注意
展期日期也可以由可調用者設置為該checkdate
星期四。但這不是樣本的重點。
總結
backtrader 現在包括一個靈活的機制,允許展期期貨以創建連續流。
示例用法
$ ./rollover.py --help usage: rollover.py [-h] [--no-cerebro] [--rollover] [--checkdate] [--checkcondition] [--plot [kwargs]] Sample for Roll Over of Futures optional arguments: -h, --help show this help message and exit --no-cerebro Use RollOver Directly (default: False) --rollover --checkdate Change during expiration week (default: False) --checkcondition Change when a given condition is met (default: False) --plot [kwargs], -p [kwargs] Plot the read data applying any kwargs passed For example: --plot style="candle" (to plot candles) (default: None)
示例代碼
from __future__ import (absolute_import, division, print_function, unicode_literals) import argparse import bisect import calendar import datetime import backtrader as bt class TheStrategy(bt.Strategy): def start(self): header = ['Len', 'Name', 'RollName', 'Datetime', 'WeekDay', 'Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume', 'OpenInterest'] print(', '.join(header)) def next(self): txt = list() txt.append('%04d' % len(self.data0)) txt.append('{}'.format(self.data0._dataname)) # Internal knowledge ... current expiration in use is in _d txt.append('{}'.format(self.data0._d._dataname)) txt.append('{}'.format(self.data.datetime.date())) txt.append('{}'.format(self.data.datetime.date().strftime('%a'))) txt.append('{}'.format(self.data.open[0])) txt.append('{}'.format(self.data.high[0])) txt.append('{}'.format(self.data.low[0])) txt.append('{}'.format(self.data.close[0])) txt.append('{}'.format(self.data.volume[0])) txt.append('{}'.format(self.data.openinterest[0])) print(', '.join(txt)) def checkdate(dt, d): # Check if the date is in the week where the 3rd friday of Mar/Jun/Sep/Dec # EuroStoxx50 expiry codes: MY # M -> H, M, U, Z (Mar, Jun, Sep, Dec) # Y -> 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 -> year code. 5 -> 2015 MONTHS = dict(H=3, M=6, U=9, Z=12) M = MONTHS[d._dataname[-2]] centuria, year = divmod(dt.year, 10) decade = centuria * 10 YCode = int(d._dataname[-1]) Y = decade + YCode if Y < dt.year: # Example: year 2019 ... YCode is 0 for 2020 Y += 10 exp_day = 21 - (calendar.weekday(Y, M, 1) + 2) % 7 exp_dt = datetime.datetime(Y, M, exp_day) # Get the year, week numbers exp_year, exp_week, _ = exp_dt.isocalendar() dt_year, dt_week, _ = dt.isocalendar() # print('dt {} vs {} exp_dt'.format(dt, exp_dt)) # print('dt_week {} vs {} exp_week'.format(dt_week, exp_week)) # can switch if in same week return (dt_year, dt_week) == (exp_year, exp_week) def checkvolume(d0, d1): return d0.volume[0] < d1.volume[0] # Switch if volume from d0 < d1 def runstrat(args=None): args = parse_args(args) cerebro = bt.Cerebro() fcodes = ['199FESXM4', '199FESXU4', '199FESXZ4', '199FESXH5', '199FESXM5'] store = bt.stores.VChartFile() ffeeds = [store.getdata(dataname=x) for x in fcodes] rollkwargs = dict() if args.checkdate: rollkwargs['checkdate'] = checkdate if args.checkcondition: rollkwargs['checkcondition'] = checkvolume if not args.no_cerebro: if args.rollover: cerebro.rolloverdata(name='FESX', *ffeeds, **rollkwargs) else: cerebro.chaindata(name='FESX', *ffeeds) else: drollover = bt.feeds.RollOver(*ffeeds, dataname='FESX', **rollkwargs) cerebro.adddata(drollover) cerebro.addstrategy(TheStrategy) cerebro.run(stdstats=False) if args.plot: pkwargs = dict(style='bar') if args.plot is not True: # evals to True but is not True npkwargs = eval('dict(' + args.plot + ')') # args were passed pkwargs.update(npkwargs) cerebro.plot(**pkwargs) def parse_args(pargs=None): parser = argparse.ArgumentParser( formatter_class=argparse.ArgumentDefaultsHelpFormatter, description='Sample for Roll Over of Futures') parser.add_argument('--no-cerebro', required=False, action='store_true', help='Use RollOver Directly') parser.add_argument('--rollover', required=False, action='store_true') parser.add_argument('--checkdate', required=False, action='store_true', help='Change during expiration week') parser.add_argument('--checkcondition', required=False, action='store_true', help='Change when a given condition is met') # Plot options parser.add_argument('--plot', '-p', nargs='?', required=False, metavar='kwargs', const=True, help=('Plot the read data applying any kwargs passed\n' '\n' 'For example:\n' '\n' ' --plot style="candle" (to plot candles)\n')) if pargs is not None: return parser.parse_args(pargs) return parser.parse_args() if __name__ == '__main__': runstrat()