策略参数优化与调参

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每个市场或交易品种都有不同的节奏，没有一种策略适合所有情况。

前面的示例中，SMA 周期默认值为 15。这是一个可优化的参数，通过改变参数值找出最适合当前市场的设置。

注意：不要过度优化。如果交易思路不健全，优化可能产生仅对回测数据有效的正面结果。

下面示例优化 SMA 的周期，为清晰起见删除了与买卖订单相关的输出。

示例如下：

import datetime  #For datetime objects
import os.path  # To manage paths
import sys  # To find out the script name (in argv[0])
import backtrader as bt

class TestStrategy(bt.Strategy):
    params = (
        ('maperiod', 15),
        ('printlog', False),
    )

    def log(self, txt, dt=None, doprint=False):
        if self.params.printlog or doprint:
            dt = dt or self.datas[0].datetime.date(0)
            print('%s, %s' % (dt.isoformat(), txt))

    def __init__(self):
        self.dataclose = self.datas[0].close
        self.order = None
        self.buyprice = None
        self.buycomm = None
        self.sma = bt.indicators.SimpleMovingAverage(
            self.datas[0], period=self.params.maperiod)

    def notify_order(self, order):
        if order.status in [order.Submitted, order.Accepted]:
            return

        if order.status in [order.Completed]:
            if order.isbuy():
                self.buyprice = order.executed.price
                self.buycomm = order.executed.comm
            else:
            self.bar_executed = len(self)

        self.order = None

    def notify_trade(self, trade):
        if not trade.isclosed:
            return

    def next(self):
        if self.order:
            return

        if not self.position:
            if self.dataclose[0] > self.sma[0]:
                self.order = self.buy()
        else:
            if self.dataclose[0] < self.sma[0]:
                self.order = self.sell()

    def stop(self):
        self.log('(MA Period %2d) Ending Value %.2f' %
                 (self.params.maperiod, self.broker.getvalue()), doprint=True)

if __name__ == '__main__':
    cerebro = bt.Cerebro()
    strats = cerebro.optstrategy(
        TestStrategy,
        maperiod=range(10, 31))

    modpath = os.path.dirname(os.path.abspath(sys.argv[0]))
    datapath = os.path.join(modpath, '../../datas/orcl-1995-2014.txt')

    data = bt.feeds.YahooFinanceCSVData(
        dataname=datapath,
        fromdate=datetime.datetime(2000, 1, 1),
        todate=datetime.datetime(2000, 12, 31),
        reverse=False)

    cerebro.adddata(data)
    cerebro.broker.setcash(1000.0)
    cerebro.addsizer(bt.sizers.FixedSize, stake=10)
    cerebro.broker.setcommission(commission=0.0)

    cerebro.run(maxcpus=1)

优化时不再调用 addstrategy，而是使用 optstrategy，传递参数的范围而非单一值。

代码中添加了 stop 方法，回测结束时自动调用，用于打印最终净值。

运行程序后，系统为每个参数值执行一次回测。

输出如下：

2000-12-29, (MA Period 10) Ending Value 880.30
2000-12-29, (MA Period 11) Ending Value 880.00
2000-12-29, (MA Period 12) Ending Value 830.30
2000-12-29, (MA Period 13) Ending Value 893.90
2000-12-29, (MA Period 14) Ending Value 896.90
2000-12-29, (MA Period 15) Ending Value 973.90
2000-12-29, (MA Period 16) Ending Value 959.40
2000-12-29, (MA Period 17) Ending Value 949.80
2000-12-29, (MA Period 18) Ending Value 1011.90
2000-12-29, (MA Period 19) Ending Value 1041.90
2000-12-29, (MA Period 20) Ending Value 1078.00
2000-12-29, (MA Period 21) Ending Value 1058.80
2000-12-29, (MA Period 22) Ending Value 1061.50
2000-12-29, (MA Period 23) Ending Value 1023.00
2000-12-29, (MA Period 24) Ending Value 1020.10
2000-12-29, (MA Period 25) Ending Value 1013.30
2000-12-29, (MA Period 26) Ending Value 998.30
2000-12-29, (MA Period 27) Ending Value 982.20
2000-12-29, (MA Period 28) Ending Value 975.70
2000-12-29, (MA Period 29) Ending Value 983.30
2000-12-29, (MA Period 30) Ending Value 979.80

结果
#

周期小于 18：策略亏损
周期 18 到 26（含）：策略盈利
周期超过 26：策略再次亏损

对于这个策略和数据集，最优参数是均线周期为 20，盈利 78.00 单位货币（7.8%）。

结果#

结果
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