上节我们介绍了交易所的数据抓取，特别是 orderbook 和 tick 数据的抓取。今天这节课，我们考虑的是，怎么在这些历史数据上测试一个交易策略。
首先我们要明确，对于很多策略来说，我们上节课抓取的密集的 orderbook 和 tick 数据，并不能简单地直接使用。因为数据量太密集，包含了太多细节；而且长时间连接时，网络随机出现的不稳定，会导致丢失部分 tick 数据。因此，我们还需要进行合适的清洗、聚合等操作。
此外，为了进行回测，我们需要一个交易策略，还需要一个测试框架。目前已存在很多成熟的回测框架，但是为了 Python 学习，决定搭建一个简单的回测框架，并且从中简单一窥 Pandas 的优势。
OHLCV 数据
了解过一些股票交易的同学，可能知道 K 线这种东西。K 线又称“蜡烛线”，是一种反映价格走势的图线。它的特色在于，一个线段内记录了多项讯息，相当易读易懂且实用有效，因此被广泛用于股票、期货、贵金属、数字货币等行情的技术分析。下面便是一个 K 线示意图。
K 线示意图
其中，每一个小蜡烛，都代表着当天的开盘价（Open）、最高价（High）、最低价（Low）和收盘价（Close），也就是我画的第二张图表示的这样。
K 线的“小蜡烛” -- OHLC
类似的，除了日 K 线之外，还有周 K 线、小时 K 线、分钟 K 线等等。那么这个 K 线是怎么计算来的呢？
我们以小时 K 线图为例，还记得我们当时抓取的 tick 数据吗？也就是每一笔交易的价格和数量。那么，如果从上午 10:00 开始，我们开始积累 tick 的交易数据，以 10:00 开始的第一个交易作为 Open 数据，11:00 前的最后一笔交易作为 Close 值，并把这一个小时最低和最高的成交价格分别作为 High 和 Low 的值，我们就可以绘制出这一个小时对应的“小蜡烛”形状了。
如果再加上这一个小时总的成交量（Volumn），就得到了 OHLCV 数据。
所以，如果我们一直抓取着 tick 底层原始数据，我们就能在上层聚合出 1 分钟 K 线、小时 K 线以及日、周 k 线等等。如果对这一部分操作有兴趣，可以把此作为今天的课后作业来实践。
接下来，我们将使用 Gemini 从 2015 年到 2019 年 7 月这个时间内，BTC 对 USD 每个小时的 OHLCV 数据，作为策略和回测的输入。你可以在这里下载数据。
数据下载完成后，我们可以利用 Pandas 读取，比如下面这段代码。
def assert_msg(condition, msg):
if not condition:
raise Exception(msg)
def read_file(filename):
# 获得文件绝对路径
filepath = path.join(path.dirname(__file__), filename)
# 判定文件是否存在
assert_msg(path.exists(filepath), "文件不存在")
# 读取CSV文件并返回
return pd.read_csv(filepath,
index_col=0,
parse_dates=True,
infer_datetime_format=True)
BTCUSD = read_file('BTCUSD_GEMINI.csv')
assert_msg(BTCUSD.__len__() > 0, '读取失败')
print(BTCUSD.head())
########## 输出 ##########
Time Symbol Open High Low Close Volume
Date
2019-07-08 00:00:00 BTCUSD 11475.07 11540.33 11469.53 11506.43 10.770731
2019-07-07 23:00:00 BTCUSD 11423.00 11482.72 11423.00 11475.07 32.996559
2019-07-07 22:00:00 BTCUSD 11526.25 11572.74 11333.59 11423.00 48.937730
2019-07-07 21:00:00 BTCUSD 11515.80 11562.65 11478.20 11526.25 25.323908
2019-07-07 20:00:00 BTCUSD 11547.98 11624.88 11423.94 11515.80 63.211972
这段代码提供了两个工具函数。
一个是 read_file，它的作用是，用 pandas 读取 csv 文件。
另一个是 assert_msg，它的作用类似于 assert，如果传入的条件（contidtion）为否，就会抛出异常。不过，你需要提供一个参数，用于指定要抛出的异常信息。
回测框架
说完了数据，我们接着来看回测数据。常见的回测框架有两类。一类是向量化回测框架，它通常基于 Pandas+Numpy 来自己搭建计算核心；后端则是用 MySQL 或者 MongoDB 作为源。这种框架通过 Pandas+Numpy 对 OHLC 数组进行向量运算，可以在较长的历史数据上进行回测。不过，因为这类框架一般只用 OHLC，所以模拟会比较粗糙。
另一类则是事件驱动型回测框架。这类框架，本质上是针对每一个 tick 的变动或者 orderbook 的变动生成事件；然后，再把一个个事件交给策略进行执行。因此，虽然它的拓展性很强，可以允许更加灵活的策略，但回测速度是很慢的。
我们想要学习量化交易，使用大型成熟的回测框架，自然是第一选择。
比如 Zipline，就是一个热门的事件驱动型回测框架，背后有大型社区和文档的支持。
PyAlgoTrade 也是事件驱动的回测框架，文档相对完整，整合了知名的技术分析（Techique Analysis）库 TA-Lib。在速度和灵活方面，它比 Zipline 强。不过，它的一大硬伤是不支持 Pandas 的模块和对象。
显然，对于我们 Python 学习者来说，第一类也就是向量型回测框架，才是最适合我们练手的项目了。那么，我们就开始吧。
首先，先梳理下回测流程，也就是下面五步：
1. 读取 OHLC 数据；
2. 对 OHLC 进行指标运算；
3. 策略根据指标向量决定买卖；
4. 发给模拟的”交易所“进行交易；
5. 最后，统计结果。
对此，使用之前学到的面向对象思维方式，我们可以大致抽取三个类：
交易所类（ ExchangeAPI）：负责维护账户的资金和仓位，以及进行模拟的买卖；
策略类（Strategy）：负责根据市场信息生成指标，根据指标决定买卖；
回测类框架（Backtest）：包含一个策略类和一个交易所类，负责迭代地对每个数据点调用策略执行。
接下来，我们先从最外层的大框架开始。这样的好处在于，我们是从上到下、从外往内地思考，虽然还没有开始设计依赖项（Backtest 的依赖项是 ExchangeAPI 和 Strategy），但我们可以推测出它们应有的接口形式。推测接口的本质，其实就是推测程序的输入。
这也是在一开始提到过的，对于程序这个“黑箱”，在一开始设计的时候，就要想好输入和输出。
回到最外层 Backtest 类。我们需要知道，输出是最后的收益，那么显然，输入应该是初始输入的资金数量（cash）。
此外，为了模拟得更加真实，我们还要考虑交易所的手续费（commission）。手续费的多少取决于券商（broker）或者交易所，比如我们买卖股票的券商手续费可能是万七，那么就是 0.0007。但是在比特币交易领域，手续费通常会稍微高一点，可能是千分之二左右。当然，无论怎么多，一般也不会超过 5 %。否则我们大家交易几次就破产了，也就不会有人去交易了。
这里说一句题外话，不知道你有没有发现，无论数字货币的价格是涨还是跌，总有一方永远不亏，那就是交易所。因为只要有人交易，他们就有白花花的银子进账。
回到正题，至此，我们就确定了 Backtest 的输入和输出。
它的输入是：
OHLC 数据；
初始资金；
手续费率；
交易所类；
策略类。
输出则是：
最后剩余市值。
对此，可以参考下面这段代码：
class Backtest:
"""
Backtest回测类，用于读取历史行情数据、执行策略、模拟交易并估计
收益。
初始化的时候调用Backtest.run来时回测
instance, or `backtesting.backtesting.Backtest.optimize` to
optimize it.
"""
def __init__(self,
data: pd.DataFrame,
strategy_type: type(Strategy),
broker_type: type(ExchangeAPI),
cash: float = 10000,
commission: float = .0):
"""
构造回测对象。需要的参数包括：历史数据，策略对象，初始资金数量，手续费率等。
初始化过程包括检测输入类型，填充数据空值等。
参数：
:param data: pd.DataFrame pandas Dataframe格式的历史OHLCV数据
:param broker_type: type(ExchangeAPI) 交易所API类型，负责执行买卖操作以及账户状态的维护
:param strategy_type: type(Strategy) 策略类型
:param cash: float 初始资金数量
:param commission: float 每次交易手续费率。如2%的手续费此处为0.02
"""
assert_msg(issubclass(strategy_type, Strategy), 'strategy_type不是一个Strategy类型')
assert_msg(issubclass(broker_type, ExchangeAPI), 'strategy_type不是一个Strategy类型')
assert_msg(isinstance(commission, Number), 'commission不是浮点数值类型')
data = data.copy(False)
# 如果没有Volumn列，填充NaN
if 'Volume' not in data:
data['Volume'] = np.nan
# 验证OHLC数据格式
assert_msg(len(data.columns & {'Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume'}) == 5,
("输入的`data`格式不正确，至少需要包含这些列："
"'Open', 'High', 'Low', 'Close'"))
# 检查缺失值
assert_msg(not data[['Open', 'High', 'Low', 'Close']].max().isnull().any(),
('部分OHLC包含缺失值，请去掉那些行或者通过差值填充. '))
# 如果行情数据没有按照时间排序，重新排序一下
if not data.index.is_monotonic_increasing:
data = data.sort_index()
# 利用数据，初始化交易所对象和策略对象。
self._data = data # type: pd.DataFrame
self._broker = broker_type(data, cash, commission)
self._strategy = strategy_type(self._broker, self._data)
self._results = None
def run(self):
"""
运行回测，迭代历史数据，执行模拟交易并返回回测结果。
Run the backtest. Returns `pd.Series` with results and statistics.
Keyword arguments are interpreted as strategy parameters.
"""
strategy = self._strategy
broker = self._broker
# 策略初始化
strategy.init()
# 设定回测开始和结束位置
start = 100
end = len(self._data)
# 回测主循环，更新市场状态，然后执行策略
for i in range(start, end):
# 注意要先把市场状态移动到第i时刻，然后再执行策略。
broker.next(i)
strategy.next(i)
# 完成策略执行之后，计算结果并返回
self._results = self._compute_result(broker)
return self._results
def _compute_result(self, broker):
s = pd.Series()
s['初始市值'] = broker.initial_cash
s['结束市值'] = broker.market_value
s['收益'] = broker.market_value - broker.initial_cash
return s
这段代码有点长，但是核心其实就两部分。
初始化函数（init）：传入必要参数，对 OHLC 数据进行简单清洗、排序和验证。我们从不同地方下载的数据，可能格式不一样；而排序的方式也可能是从前往后。所以，这里我们把数据统一设置为按照时间从之前往现在的排序。
执行函数（run）：这是回测框架的主要循环部分，核心是更新市场还有更新策略的时间。迭代完成所有的历史数据后，它会计算收益并返回。
你应该注意到了，此时，我们还没有定义策略和交易所 API 的结构。不过，通过回测的执行函数，我们可以确定这两个类的接口形式。
策略类（Strategy）的接口形式为：
初始化函数 init()，根据历史数据进行指标（Indicator）计算。
步进函数 next()，根据当前时间和指标，决定买卖操作，并发给交易所类执行。
交易所类（ExchangeAPI）的接口形式为：
步进函数 next()，根据当前时间，更新最新的价格；
买入操作 buy()，买入资产；
卖出操作 sell()，卖出资产。
交易策略
接下来我们来看交易策略。交易策略的开发是一个非常复杂的学问。为了达到学习的目的，我们来想一个简单的策略——移动均值交叉策略。
为了了解这个策略，我们先了解一下，什么叫做简单移动均值（Simple Moving Average，简称为 SMA，以下皆用 SMA 表示简单移动均值）。我们知道，N 个数的序列 x[0]、x[1] .…… x[N] 的均值，就是这 N 个数的和除以 N。
现在，我假设一个比较小的数 K，比 N 小很多。我们用一个 K 大小的滑动窗口，在原始的数组上滑动。通过对每次框住的 K 个元素求均值，我们就可以得到，原始数组的窗口大小为 K 的 SMA 了。
SMA，实质上就是对原始数组进行了一个简单平滑处理。比如，某支股票的价格波动很大，那么，我们用 SMA 平滑之后，就会得到下面这张图的效果。
某个投资品价格的 SMA，窗口大小为 50
可以看出，如果窗口大小越大，那么 SMA 应该越平滑，变化越慢；反之，如果 SMA 比较小，那么短期的变化也会越快地反映在 SMA 上。
于是，我们想到，能不能对投资品的价格设置两个指标呢？这俩指标，一个是小窗口的 SMA，一个是大窗口的 SMA。
如果小窗口的 SMA 曲线从下面刺破或者穿过大窗口 SMA，那么说明，这个投资品的价格在短期内快速上涨，同时这个趋势很强烈，可能是一个买入的信号；
反之，如果大窗口的 SMA 从下方突破小窗口 SMA，那么说明，投资品的价格在短期内快速下跌，我们应该考虑卖出。
下面这幅图，就展示了这两种情况。
明白了这里的概念和原理后，接下来的操作就不难了。利用 Pandas，我们可以非常简单地计算 SMA 和 SMA 交叉。比如，可以引入下面两个工具函数：
def SMA(values, n):
"""
返回简单滑动平均
"""
return pd.Series(values).rolling(n).mean()
def crossover(series1, series2) -> bool:
"""
检查两个序列是否在结尾交叉
:param series1: 序列1
:param series2: 序列2
:return: 如果交叉返回True，反之False
"""
return series1[-2] < series2[-2] and series1[-1] > series2[-1]
如代码所示，对于输入的一个数组，Pandas 的 rolling(k) 函数，可以方便地计算窗内口大小为 K 的 SMA 数组；而想要检查某个时刻两个 SMA 是否交叉，你只需要查看两个数组末尾的两个元素即可。
那么，基于此，我们就可以开发出一个简单的策略了。下面这段代码表示策略的核心思想，做了详细的注释，理解起来应该没有问题：
def next(self, tick):
# 如果此时快线刚好越过慢线，买入全部
if crossover(self.sma1[:tick], self.sma2[:tick]):
self.buy()
# 如果是慢线刚好越过快线，卖出全部
elif crossover(self.sma2[:tick], self.sma1[:tick]):
self.sell()
# 否则，这个时刻不执行任何操作。
else:
pass
说完策略的核心思想，我们开始搭建策略类的框子。
首先，我们要考虑到，策略类 Strategy 应该是一个可以被继承的类，同时应该包含一些固定的接口。这样，回测器才能方便地调用。
于是，我们可以定义一个 Strategy 抽象类，包含两个接口方法 init 和 next，分别对应我们前面说的指标计算和步进函数。不过注意，抽象类是不能被实例化的。所以，我们必须定义一个具体的子类，同时实现了 init 和 next 方法才可以。
这个类的定义，可以参考下面代码的实现：
import abc
import numpy as np
from typing import Callable
class Strategy(metaclass=abc.ABCMeta):
"""
抽象策略类，用于定义交易策略。
如果要定义自己的策略类，需要继承这个基类，并实现两个抽象方法：
Strategy.init
Strategy.next
"""
def __init__(self, broker, data):
"""
构造策略对象。
@params broker: ExchangeAPI 交易API接口，用于模拟交易
@params data: list 行情数据数据
"""
self._indicators = []
self._broker = broker # type: _Broker
self._data = data # type: _Data
self._tick = 0
def I(self, func: Callable, *args) -> np.ndarray:
"""
计算买卖指标向量。买卖指标向量是一个数组，长度和历史数据对应；
用于判定这个时间点上需要进行"买"还是"卖"。
例如计算滑动平均：
def init():
self.sma = self.I(utils.SMA, self.data.Close, N)
"""
value = func(*args)
value = np.asarray(value)
assert_msg(value.shape[-1] == len(self._data.Close), '指示器长度必须和data长度相同')
self._indicators.append(value)
return value
@property
def tick(self):
return self._tick
@abc.abstractmethod
def init(self):
"""
初始化策略。在策略回测/执行过程中调用一次，用于初始化策略内部状态。
这里也可以预计算策略的辅助参数。比如根据历史行情数据：
计算买卖的指示器向量；
训练模型/初始化模型参数
"""
pass
@abc.abstractmethod
def next(self, tick):
"""
步进函数，执行第tick步的策略。tick代表当前的"时间"。比如data[tick]用于访问当前的市场价格。
"""
pass
def buy(self):
self._broker.buy()
def sell(self):
self._broker.sell()
@property
def data(self):
return self._data
为了方便访问成员，我们还定义了一些 Python property。同时，我们的买卖请求是由策略类发出、由交易所 API 来执行的，所以我们的策略类里依赖于 ExchangeAPI 类。
现在，有了这个框架，我们实现移动均线交叉策略就很简单了。只需要在 init 函数中，定义计算大小窗口 SMA 的逻辑；同时，在 next 函数中完成交叉检测和买卖调用就行了。具体实现，可以参考下面这段代码：
from utils import assert_msg, crossover, SMA
class SmaCross(Strategy):
# 小窗口SMA的窗口大小，用于计算SMA快线
fast = 10
# 大窗口SMA的窗口大小，用于计算SMA慢线
slow = 20
def init(self):
# 计算历史上每个时刻的快线和慢线
self.sma1 = self.I(SMA, self.data.Close, self.fast)
self.sma2 = self.I(SMA, self.data.Close, self.slow)
def next(self, tick):
# 如果此时快线刚好越过慢线，买入全部
if crossover(self.sma1[:tick], self.sma2[:tick]):
self.buy()
# 如果是慢线刚好越过快线，卖出全部
elif crossover(self.sma2[:tick], self.sma1[:tick]):
self.sell()
# 否则，这个时刻不执行任何操作。
else:
pass
模拟交易
到这里，我们的回测就只差最后一块儿了。胜利就在眼前，我们继续加油。
我们前面提到过，交易所类负责模拟交易，而模拟的基础，就是需要当前市场的价格。这里，我们可以用 OHLC 中的 Close，作为那个时刻的价格。
此外，为了简化设计，我们假设买卖操作都利用的是当前账户的所有资金、仓位，且市场容量足够大。这样，我们的下单请求就能够马上完全执行。
也别忘了手续费这个大头。考虑到有手续费的情况，此时，我们最核心的买卖函数应该怎么来写呢？
我们一起来想这个问题。假设，我们现在有 1000.0 元，此时 BTC 的价格是 100.00 元（当然没有这么好的事情啊，这里只是假设），并且交易手续费为 1%。那么，我们能买到多少 BTC 呢？
我们可以采用这种算法：
买到的数量 = 投入的资金 * (1.0 - 手续费) / 价格
那么此时，你就能收到 9.9 个 BTC。
类似的，卖出的时候结算方式如下，也不难理解：
卖出的收益 = 持有的数量 * 价格 * (1.0 - 手续费)
所以，最终模拟交易所类的实现，可以参考下面这段代码：
from utils import read_file, assert_msg, crossover, SMA
class ExchangeAPI:
def __init__(self, data, cash, commission):
assert_msg(0 < cash, "初始现金数量大于0，输入的现金数量：{}".format(cash))
assert_msg(0 <= commission <= 0.05, "合理的手续费率一般不会超过5%，输入的费率：{}".format(commission))
self._inital_cash = cash
self._data = data
self._commission = commission
self._position = 0
self._cash = cash
self._i = 0
@property
def cash(self):
"""
:return: 返回当前账户现金数量
"""
return self._cash
@property
def position(self):
"""
:return: 返回当前账户仓位
"""
return self._position
@property
def initial_cash(self):
"""
:return: 返回初始现金数量
"""
return self._inital_cash
@property
def market_value(self):
"""
:return: 返回当前市值
"""
return self._cash + self._position * self.current_price
@property
def current_price(self):
"""
:return: 返回当前市场价格
"""
return self._data.Close[self._i]
def buy(self):
"""
用当前账户剩余资金，按照市场价格全部买入
"""
self._position = float(self._cash / (self.current_price * (1 + self._commission)))
self._cash = 0.0
def sell(self):
"""
卖出当前账户剩余持仓
"""
self._cash += float(self._position * self.current_price * (1 - self._commission))
self._position = 0.0
def next(self, tick):
self._i = tick
其中的 current_price（当前价格），可以方便地获得模拟交易所当前时刻的商品价格；而 market_value，则可以获得当前总市值。在初始化函数的时候，我们检查手续费率和输入的现金数量，是不是在一个合理的范围。
有了所有的这些部分，我们就可以来模拟回测啦！
首先，我们设置初始资金量为 10000.00 美元，交易所手续费率为 0。这里你可以猜一下，如果我们从 2015 年到现在，都按照 SMA 来买卖，现在应该有多少钱呢？
def main():
BTCUSD = read_file('BTCUSD_GEMINI.csv')
ret = Backtest(BTCUSD, SmaCross, ExchangeAPI, 10000.0, 0.00).run()
print(ret)
if __name__ == '__main__':
main()
答案揭晓，程序将输出：
初始市值 10000.000000
结束市值 576361.772884
收益 566361.772884
哇，结束时，我们将有 57 万美元，翻了整整 57 倍啊！简直不要太爽。不过，等等，这个手续费率为 0，实在是有点碍眼，因为根本不可能啊。我们现在来设一个比较真实的值吧，大概千分之三，然后再来试试：
初始市值 10000.000000
结束市值 2036.562001
收益 -7963.437999
什么鬼？我们变成赔钱了，只剩下 2000 美元了！这是真的吗？
这是真的，也是假的。
我说的“真”是指，如果你真的用 SMA 交叉这种简单的方法去交易，那么手续费摩擦和滑点等因素，确实可能让你的高频策略赔钱。
而我说是“假”是指，这种模拟交易的方式非常粗糙。真实的市场情况，并非这么理想——比如买卖请求永远马上执行；再比如，我们在市场中进行交易的同时不会影响市场价格等，这些理想情况都是不可能的。所以，很多时候，回测永远赚钱，但实盘马上赔钱。
总结
这节我们继承上一节，介绍了回测框架的分类、数据的格式，并且从头开始写了一个简单的回测系统。可以把今天的代码片段“拼”起来，这样就会得到一个简化的回测系统样例。同时，我们实现了一个简单的交易策略，并且在真实的历史数据上运行了回测结果。我们观察到，在加入手续费后，策略的收益情况发生了显著的变化。
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