第六節(jié) 優(yōu)化

滿足優(yōu)化器組件。這個(gè)想法很簡單：

有一個(gè)服務(wù)器負(fù)責(zé)：

  • 提供數(shù)據(jù)來運(yùn)行策略。

  • 提供運(yùn)行策略的參數(shù)。

  • 記錄每個(gè)工作線程的策略結(jié)果。

有多名工作人員負(fù)責(zé)：

  • 使用服務(wù)器提供的數(shù)據(jù)和參數(shù)運(yùn)行策略。

為了說明這一點(diǎn)，我們將使用一種稱為相對(duì)強(qiáng)弱指標(biāo)RSI2的策略，
它需要以下參數(shù)：

  • SMA期間用于趨勢識(shí)別。我們稱這個(gè)entrySMA為150到250。
  • 退出點(diǎn)的SMA周期較小。我們稱這個(gè)exitSMA為5到15之間。
  • 進(jìn)入短期/長倉的RSI期間。我們稱之為rsiPeriod，范圍介于2到10之間。
  • 長期進(jìn)倉的RSI超賣閾值。我們稱此overSoldThreshold為5到25之間。
  • RSI超買買入門檻。我們稱之為OverBoughtThreshold，范圍為75到95。

如果我的數(shù)學(xué)是好的，那些是4409559不同的組合。

測試這個(gè)策略為一組參數(shù)花了大約0.16秒。如果我連續(xù)執(zhí)行所有組合，我需要大約8.5天的時(shí)間來評(píng)估所有組合，并找到最佳參數(shù)。那是很長一段時(shí)間，但是如果我能夠拿到10臺(tái)8核電腦來完成這項(xiàng)工作，總時(shí)間將會(huì)下降到大約2.5個(gè)小時(shí)。
長話短說，我們需要平行
我們先從“道瓊斯工業(yè)平均水平”下載3年的每日k線數(shù)據(jù)：

python -c "from pyalgotrade.tools import yahoofinance; yahoofinance.download_daily_bars('dia', 2009, 'dia-2009.csv')"
python -c "from pyalgotrade.tools import yahoofinance; yahoofinance.download_daily_bars('dia', 2010, 'dia-2010.csv')"
python -c "from pyalgotrade.tools import yahoofinance; yahoofinance.download_daily_bars('dia', 2011, 'dia-2011.csv')"

from pyalgotrade import strategy
from pyalgotrade.technical import ma
from pyalgotrade.technical import rsi
from pyalgotrade.technical import cross


class RSI2(strategy.BacktestingStrategy):
    def __init__(self, feed, instrument, entrySMA, exitSMA, rsiPeriod, overBoughtThreshold, overSoldThreshold):
        super(RSI2, self).__init__(feed)
        self.__instrument = instrument
        # We'll use adjusted close values, if available, instead of regular close values.
        if feed.barsHaveAdjClose():
            self.setUseAdjustedValues(True)
        self.__priceDS = feed[instrument].getPriceDataSeries()
        self.__entrySMA = ma.SMA(self.__priceDS, entrySMA)
        self.__exitSMA = ma.SMA(self.__priceDS, exitSMA)
        self.__rsi = rsi.RSI(self.__priceDS, rsiPeriod)
        self.__overBoughtThreshold = overBoughtThreshold
        self.__overSoldThreshold = overSoldThreshold
        self.__longPos = None
        self.__shortPos = None

    def getEntrySMA(self):
        return self.__entrySMA

    def getExitSMA(self):
        return self.__exitSMA

    def getRSI(self):
        return self.__rsi

    def onEnterCanceled(self, position):
        if self.__longPos == position:
            self.__longPos = None
        elif self.__shortPos == position:
            self.__shortPos = None
        else:
            assert(False)

    def onExitOk(self, position):
        if self.__longPos == position:
            self.__longPos = None
        elif self.__shortPos == position:
            self.__shortPos = None
        else:
            assert(False)

    def onExitCanceled(self, position):
        # If the exit was canceled, re-submit it.
        position.exitMarket()

    def onBars(self, bars):
        # Wait for enough bars to be available to calculate SMA and RSI.
        if self.__exitSMA[-1] is None or self.__entrySMA[-1] is None or self.__rsi[-1] is None:
            return

        bar = bars[self.__instrument]
        if self.__longPos is not None:
            if self.exitLongSignal():
                self.__longPos.exitMarket()
        elif self.__shortPos is not None:
            if self.exitShortSignal():
                self.__shortPos.exitMarket()
        else:
            if self.enterLongSignal(bar):
                shares = int(self.getBroker().getCash() * 0.9 / bars[self.__instrument].getPrice())
                self.__longPos = self.enterLong(self.__instrument, shares, True)
            elif self.enterShortSignal(bar):
                shares = int(self.getBroker().getCash() * 0.9 / bars[self.__instrument].getPrice())
                self.__shortPos = self.enterShort(self.__instrument, shares, True)

    def enterLongSignal(self, bar):
        return bar.getPrice() > self.__entrySMA[-1] and self.__rsi[-1] <= self.__overSoldThreshold

    def exitLongSignal(self):
        return cross.cross_above(self.__priceDS, self.__exitSMA) and not self.__longPos.exitActive()

    def enterShortSignal(self, bar):
        return bar.getPrice() < self.__entrySMA[-1] and self.__rsi[-1] >= self.__overBoughtThreshold

    def exitShortSignal(self):
        return cross.cross_below(self.__priceDS, self.__exitSMA) and not self.__shortPos.exitActive()

服務(wù)器腳本

import itertools
from pyalgotrade.barfeed import yahoofeed
from pyalgotrade.optimizer import server


def parameters_generator():
    instrument = ["dia"]
    entrySMA = range(150, 251)
    exitSMA = range(5, 16)
    rsiPeriod = range(2, 11)
    overBoughtThreshold = range(75, 96)
    overSoldThreshold = range(5, 26)
    return itertools.product(instrument, entrySMA, exitSMA, rsiPeriod, overBoughtThreshold, overSoldThreshold)

# The if __name__ == '__main__' part is necessary if running on Windows.
if __name__ == '__main__':
    # Load the feed from the CSV files.
    feed = yahoofeed.Feed()
    feed.addBarsFromCSV("dia", "dia-2009.csv")
    feed.addBarsFromCSV("dia", "dia-2010.csv")
    feed.addBarsFromCSV("dia", "dia-2011.csv")

    # Run the server.
    server.serve(feed, parameters_generator(), "localhost", 5000)

服務(wù)器代碼正在做3件事情：

  • 聲明生成函數(shù)，為該策略產(chǎn)生不同的參數(shù)組合。
  • 使用我們下載的CSV文件加載Feed。
  • 運(yùn)行端口5000上等待傳入連接的服務(wù)器。
    這是使用pyalgotrade.optimizer.worker模塊與服務(wù)器提供的數(shù)據(jù)并行運(yùn)行策略的工作腳本：
from pyalgotrade.optimizer import worker
import rsi2

# The if __name__ == '__main__' part is necessary if running on Windows.
if __name__ == '__main__':
    worker.run(rsi2.RSI2, "localhost", 5000, workerName="localworker")

當(dāng)您運(yùn)行服務(wù)器和客戶端時(shí)，您將在服務(wù)器控制臺(tái)上看到類似的內(nèi)容：

2014-05-03 15:04:01,083 server [INFO] Loading bars
2014-05-03 15:04:01,348 server [INFO] Waiting for workers
2014-05-03 15:04:58,277 server [INFO] Partial result 1242173.28754 with parameters: ('dia', 150, 5, 2, 91, 19) from localworker
2014-05-03 15:04:58,566 server [INFO] Partial result 1203266.33502 with parameters: ('dia', 150, 5, 2, 81, 19) from localworker
2014-05-03 15:05:50,965 server [INFO] Partial result 1220763.1579 with parameters: ('dia', 150, 5, 3, 83, 24) from localworker
2014-05-03 15:05:51,325 server [INFO] Partial result 1221627.50793 with parameters: ('dia', 150, 5, 3, 80, 24) from localworker
.
.

在工作臺(tái)的控制臺(tái)上有這樣的東西：

2014-05-03 15:02:25,360 localworker [INFO] Running strategy with parameters ('dia', 150, 5, 2, 84, 15)
2014-05-03 15:02:25,377 localworker [INFO] Running strategy with parameters ('dia', 150, 5, 2, 94, 5)
2014-05-03 15:02:25,661 localworker [INFO] Result 1090481.06342
2014-05-03 15:02:25,661 localworker [INFO] Result 1031470.23717
2014-05-03 15:02:25,662 localworker [INFO] Running strategy with parameters ('dia', 150, 5, 2, 93, 25)
2014-05-03 15:02:25,665 localworker [INFO] Running strategy with parameters ('dia', 150, 5, 2, 84, 14)
2014-05-03 15:02:25,995 localworker [INFO] Result 1135558.55667
2014-05-03 15:02:25,996 localworker [INFO] Running strategy with parameters ('dia', 150, 5, 2, 93, 24)
2014-05-03 15:02:26,006 localworker [INFO] Result 1083987.18174
2014-05-03 15:02:26,007 localworker [INFO] Running strategy with parameters ('dia', 150, 5, 2, 84, 13)
2014-05-03 15:02:26,256 localworker [INFO] Result 1093736.17175
2014-05-03 15:02:26,257 localworker [INFO] Running strategy with parameters ('dia', 150, 5, 2, 84, 12)
2014-05-03 15:02:26,280 localworker [INFO] Result 1135558.55667
.
.

請(qǐng)注意，您應(yīng)該只運(yùn)行一個(gè)服務(wù)器和一個(gè)或多個(gè)工作。
如果您只想在自己的桌面上并行運(yùn)行策略，您可以利用pyalgotrade.optimizer.local 模塊，如下所示：

import itertools
from pyalgotrade.optimizer import local
from pyalgotrade.barfeed import yahoofeed
import rsi2


def parameters_generator():
    instrument = ["dia"]
    entrySMA = range(150, 251)
    exitSMA = range(5, 16)
    rsiPeriod = range(2, 11)
    overBoughtThreshold = range(75, 96)
    overSoldThreshold = range(5, 26)
    return itertools.product(instrument, entrySMA, exitSMA, rsiPeriod, overBoughtThreshold, overSoldThreshold)


# The if __name__ == '__main__' part is necessary if running on Windows.
if __name__ == '__main__':
    # Load the feed from the CSV files.
    feed = yahoofeed.Feed()
    feed.addBarsFromCSV("dia", "dia-2009.csv")
    feed.addBarsFromCSV("dia", "dia-2010.csv")
    feed.addBarsFromCSV("dia", "dia-2011.csv")

    local.run(rsi2.RSI2, feed, parameters_generator())

代碼正在做3件事情：
1.聲明生成不同參數(shù)組合的生成函數(shù)。
2.使用我們下載的CSV文件加載Feed。
3.使用pyalgotrade.optimizer.local模塊并行運(yùn)行策略，找到最佳結(jié)果。
當(dāng)您運(yùn)行此代碼時(shí)，您應(yīng)該看到如下：

2014-05-03 15:08:06,587 server [INFO] Loading bars
2014-05-03 15:08:06,910 server [INFO] Waiting for workers
2014-05-03 15:08:58,347 server [INFO] Partial result 1242173.28754 with parameters: ('dia', 150, 5, 2, 91, 19) from worker-95583
2014-05-03 15:08:58,967 server [INFO] Partial result 1203266.33502 with parameters: ('dia', 150, 5, 2, 81, 19) from worker-95584
2014-05-03 15:09:52,097 server [INFO] Partial result 1220763.1579 with parameters: ('dia', 150, 5, 3, 83, 24) from worker-95584
2014-05-03 15:09:52,921 server [INFO] Partial result 1221627.50793 with parameters: ('dia', 150, 5, 3, 80, 24) from worker-95583
2014-05-03 15:10:40,826 server [INFO] Partial result 1142162.23912 with parameters: ('dia', 150, 5, 4, 76, 17) from worker-95584
2014-05-03 15:10:41,318 server [INFO] Partial result 1107487.03214 with parameters: ('dia', 150, 5, 4, 83, 17) from worker-95583
.
.

為了記錄，發(fā)現(xiàn)的最佳結(jié)果是$ 2314.40，具有以下參數(shù)：

  • entrySMA：154
  • exitSMA：5
  • rsiPeriod：2
  • overBoughtThreshold：91
  • overSoldThreshold：18
最后編輯于 ：
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