基于zipline的分鐘回測改寫，其中數據源為自定義，使用bcolz的ctable，該數據格式與pandas的DataFrame很好兼容，并且bcolz文件壓縮率很好。
以下主要記錄此次改寫回測整個過程中涉及類和方法，沒有附帶代碼。

一，自定義分鐘回測數據源BcolzBacktestMinData類 　　def zk_get_min_data 取獲得多只股票某個時間點前的N個指定字段的值 　　def zk_get_value 獲得股票的指定時間的某個字段的值 　　def zk_get_traded_dt 獲得離傳入時間最近的交易時間點 　　def zk_get_row_data 獲得某只股票某個時間的k線數據 　　def zk_get_all_data 回測初始時將所用數據全部緩存提供給以上函查詢


以下為原有zipline代碼改寫部分：

一，TradingAlgorithm（回測主類）

　　類中的函數改寫：

　　導入方法：from zipline.algorithm import TradingAlgorithm
　　1，def order 下單函數

　　2，def _create_clock 返回此次回測所有的時間點

　　3，def _create_generator 產生每個時間點回測結果

　　4，data_portal 屬性實例化后重新賦值
　　5，def _create_benchmark_source 獲得基準收益 　　6，def __convert_order_params_for_blotter 判斷下單參數是否合理

　　7，def _calculate_order_value_amount 計算下單的數量 　　8，def _can_order_asset 判斷該股票是否可交易

　　
以下為上述5個加粗的函數或屬性的重寫內容（剩余3個變動較少）：
一，order 此函數主要改寫內容 　　last_price 針對非限價單下單，使用當前價格成交通過zk_get_value獲得
　　更改下單數量：中國股市買入有基本單位1手=100股
二，_create_clock 函數返回一個MinuteSimulationClock對象 　　導入路徑：from zipline.gens.sim_engine import MinuteSimulationClock 　　改寫MinuteSimulationClock內容：
　　　　def __init__ 去除分鐘時間點的計算
　　　　def __iter__ 返回已去除掉股市中午休息時間的各分鐘時間點 　 三，_create_generator函數返回一個AlgorithmSimulator對象（self.trading_client）的transform() 　　導入路徑：from zipline.gens.tradesimulation import AlgorithmSimulator 　　改寫AlgorithmSimulator內容：

　　　　def _create_bar_data：返回BarData對象 既回測代碼中的data對象
　　　　　　繼續重寫BarData類 　　　　　　導入路徑：from zipline.protocol import BarData? 　　　　　　內容：
　　　　　　　　def __init__ 不變

　　　　　　　　def current 截取zk_get_all_data的返回結果

　　　　　　　　def history 調用data_portal的get_history_window函數 　　　　　　　　def _get_current_minute 獲得回測時當前的時間點

　　　　　　　　def __getitem__ 調用zk_get_row_data執行返回的結果 　　　　　　　　def __get__ 不變

　　　　　　　　def current_dt 不變


四，data_portal屬性為一個DataPortal對象
　　導入路徑：from zipline.data.data_portal import DataPortal 　　改寫DataPortal內容：
　　　　def get_history_window data.history 調用的函數 　　　　def get_backtest_date 自定義函數：將回測的結束日期傳入，為了取出該回測所需要的所有數據并緩存 　　　　equity_minute_reader 實例化時傳入的BcolzMinuteBarReader對象 　　　　　　導入路徑：from zipline.data.minute_bars import BcolzMinuteBarReader 　　　　　　繼續重寫BcolzMinuteBarReader類(該類主要功能為讀取分鐘k線數據)內容： 　　　　　　　　def get_value 調用zk_get_value　　　　　　

　　　　　　　　def_get_metadata 此函數原方法為通過指定的bcloz文件路徑來讀取數據，我已用自定義的數據源取代，所以此處不再做處理 　　　　　　　 def get_last_traded_dt 調用zk_get_traded_dt 五，_create_benchmark_source函數返回一個BenchmarkSource對象 　　導入路徑：from zipline.sources.benchmark_source import BenchmarkSource 　　改寫BenchmarkSource內容： 　　　　def __init__ 改寫分鐘收益的數據序列
　　　　由于我只拿到每天的收益率，而此處zipline默認會讓每天收益的數據填充到每分鐘上轉為分鐘的收益序列，這意味著每分鐘都會有該天的盈利或虧損（根據后續zipline計算收益的算法）
　　　　這就導致了復利。根據界面顯示需要我們也只需要計算出每天的收益即可，沒有計算每分鐘的收益，因此我將每天的收益率只填充到開始的第一個時間點，后續的全部填充0








　　　　

轉載于:https://www.cnblogs.com/dxf813/p/7845398.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的量化框架zipline--分钟回测改写的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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