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- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
我正在尝试让 zipline 处理非美国的日内数据,我已将其加载到 Pandas DataFrame 中:
BARC HSBA LLOY STAN
Date
2014-07-01 08:30:00 321.250 894.55 112.105 1777.25
2014-07-01 08:32:00 321.150 894.70 112.095 1777.00
2014-07-01 08:34:00 321.075 894.80 112.140 1776.50
2014-07-01 08:36:00 321.725 894.80 112.255 1777.00
2014-07-01 08:38:00 321.675 894.70 112.290 1777.00
algo_obj.run(DataFrameSource(mydf))
进行最后一次调用,其中
mydf
是上面的数据框。
# This module maintains a global variable, environment, which is
# subsequently referenced directly by zipline financial
# components. To set the environment, you can set the property on
# the module directly:
# from zipline.finance import trading
# trading.environment = TradingEnvironment()
#
# or if you want to switch the environment for a limited context
# you can use a TradingEnvironment in a with clause:
# lse = TradingEnvironment(bm_index="^FTSE", exchange_tz="Europe/London")
# with lse:
# the code here will have lse as the global trading.environment
# algo.run(start, end)
trading.environment.open_and_close
时间是针对美国市场的。
最佳答案
在摆弄教程笔记本后,我已经开始工作了。下面的代码示例。它正在使用 DF mid
,如原始问题中所述。有几点值得一提:
trading.environment
,通过在 tradingcalendar_lse.py 中使用 non_working_days。或者,您可以创建一个完全适合您的数据的数据(但是对于样本外数据可能是一个问题)。您需要定义两个字段:trading_days
和 open_and_closes
. run()
必须使用参数 overwrite_sim_params=False 作为 calculate_first_open
调用/close
引发时间戳错误。 emission_rate
设置的,但显然不是)。如果有人知道,请发表评论,我会更新代码。
%%zipline
魔法时,如本教程中所述,
analyze()
方法会被自动调用。我该如何手动执行此操作?)
import pytz
from datetime import datetime
from zipline.algorithm import TradingAlgorithm
from zipline.utils import tradingcalendar
from zipline.utils import tradingcalendar_lse
from zipline.finance.trading import TradingEnvironment
from zipline.api import order_target, record, symbol, history, add_history
from zipline.finance import trading
def initialize(context):
# Register 2 histories that track daily prices,
# one with a 100 window and one with a 300 day window
add_history(10, '1m', 'price')
add_history(30, '1m', 'price')
context.i = 0
def handle_data(context, data):
# Skip first 30 mins to get full windows
context.i += 1
if context.i < 30:
return
# Compute averages
# history() has to be called with the same params
# from above and returns a pandas dataframe.
short_mavg = history(10, '1m', 'price').mean()
long_mavg = history(30, '1m', 'price').mean()
sym = symbol('BARC')
# Trading logic
if short_mavg[sym] > long_mavg[sym]:
# order_target orders as many shares as needed to
# achieve the desired number of shares.
order_target(sym, 100)
elif short_mavg[sym] < long_mavg[sym]:
order_target(sym, 0)
# Save values for later inspection
record(BARC=data[sym].price,
short_mavg=short_mavg[sym],
long_mavg=long_mavg[sym])
def analyze(context,perf) :
perf["pnl"].plot(title="Strategy P&L")
# Create algorithm object passing in initialize and
# handle_data functions
# This is needed to handle the correct calendar. Assume that market data has the right index for tradeable days.
# Passing in env_trading_calendar=tradingcalendar_lse doesn't appear to work, as it doesn't implement open_and_closes
from zipline.utils import tradingcalendar_lse
trading.environment = TradingEnvironment(bm_symbol='^FTSE', exchange_tz='Europe/London')
#trading.environment.trading_days = mid.index.normalize().unique()
trading.environment.trading_days = pd.date_range(start=mid.index.normalize()[0],
end=mid.index.normalize()[-1],
freq=pd.tseries.offsets.CDay(holidays=tradingcalendar_lse.non_trading_days))
trading.environment.open_and_closes = pd.DataFrame(index=trading.environment.trading_days,columns=["market_open","market_close"])
trading.environment.open_and_closes.market_open = (trading.environment.open_and_closes.index + pd.to_timedelta(60*7,unit="T")).to_pydatetime()
trading.environment.open_and_closes.market_close = (trading.environment.open_and_closes.index + pd.to_timedelta(60*15+30,unit="T")).to_pydatetime()
from zipline.utils.factory import create_simulation_parameters
sim_params = create_simulation_parameters(
start = pd.to_datetime("2014-07-01 08:30:00").tz_localize("Europe/London").tz_convert("UTC"), #Bug in code doesn't set tz if these are not specified (finance/trading.py:SimulationParameters.calculate_first_open[close])
end = pd.to_datetime("2014-07-24 16:30:00").tz_localize("Europe/London").tz_convert("UTC"),
data_frequency = "minute",
emission_rate = "minute",
sids = ["BARC"])
algo_obj = TradingAlgorithm(initialize=initialize,
handle_data=handle_data,
sim_params=sim_params)
# Run algorithm
perf_manual = algo_obj.run(mid,overwrite_sim_params=False) # overwrite == True calls calculate_first_open[close] (see above)
关于hft - 使用非美国(欧洲)日内数据进行 zipline 回测,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/25165500/
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