学习笔记_vnpy实战培训day04_作业

使用第一堂课的作业,存入MongoDB的数据,对demo策略进行回测。

load数据到mongo并查看
直接使用现成数据吧
VN.PY附带了两份数据，一个是IF指数1分钟数据，一个是螺纹钢指数1分钟数据。在examples\CtaBacktesting目录下，csv格式的。
VN.PY已经帮我们准备好了。在框架的ctaHistoryData.py类中，已经实现好了。
执行：loadCsv,py就行了，2份csv数据就到mongo数据库中了
结果：

看看数据长什么样:
mongo
show dbs
use VnTrader_1Min_Db
show collections
db.IF0000.find().limit(1)

学习笔记_vnpy实战培训day04_作业

格式化后

{
	"_id": ObjectId("5ca35134f688bd106b484671"),
	"datetime": ISODate("2010-04-16T09:16:00Z"),
	"close": 3468,
	"date": "20100416",
	"exchange": "",
	"gatewayName": "",
	"high": 3488,
	"interval": "",
	"low": 3450,
	"open": 3450,
	"openInterest": 0,
	"rawData": null,
	"symbol": "IF0000",
	"time": "09:16:00",
	"volume": "489",
	"vtSymbol": "IF0000"
}

回测跑起来
examples\CtaBacktesting\runBacktesting.py
右键，run
结果：

学习笔记_vnpy实战培训day04_作业

跟踪查看策略的OnTick,OnOrder,OnTrade

去KkStrategy添加断点，不难发现对onstart，onstop，ontick，onbar，onTrade等KkStrategy都有实现，不妨都加上断点。
忽略一些init操作
重要的执行链如下

  ctabackTestting.runBacktesting
      self.loadHistoryData():读取数据库行情数据到self.dbCursor中
      对于每个self.dbCursor的行情，执行newbar函数,那么newbar做了什么呢？
        self.crossLimitOrder()      # 先撮合限价单，撮合干了什么呢？
        self.crossStopOrder()       # 再撮合停止单
          从订单列表中workingLimitOrderDict，寻找可成交的订单，将成交结果通知到self.strategy.onOrder(order)
        self.strategy.onBar(bar)    # 推送K线到策略中，推送干么什么事情
          将小bar拼成大bar，并且攒够一个1bar则调用onXminBar方法，触发策略产生买卖信号（买卖指令）
        self.updateDailyClose(bar.datetime, bar.close)，干了什么？只是存储下
          self.dailyResultDict[date] = DailyResult(date, price)

可以参考下面这个图理解，这个是非回测情况（比如实盘情况，系统调用流程）学习笔记_vnpy实战培训day04_作业

学习笔记_vnpy实战培训day04_作业

回测情况下，系统调用流程学习笔记_vnpy实战培训day04_作业

执行路径：1-2-3-4-6-7

回测引擎不断读取数据的中的bar信息（或者ticket，大部分回测是bar，为了加速，可能会牺牲准确性），调用newtick方法 （1） 
newtick方法先执行撮合（2），撮合成功调用策略的onorder方法通知策略（3）这个路径完成，不会到4（图示有误差，改图太麻烦就不改了）
newtick方法执行撮合或者不需要撮合，上面的路径走完后会到4（也就是说2分拆为3和4，而不是2-3-4，图上不确切）
多个ticket会积累成bar，积累够bar后执行判断逻辑（5），达到开仓标准则调用6，发出订单
发出订单后被回测引擎接受，缓存到stopOrderDict（条件单）和workingOrderDict（普通限价单）中（7）

路径：7-2

含义是订单列表的订单会影响到第2步的撮合（这个不难理解，所谓撮合，就是撮合订单）

把策略改为5分钟级别,直接使用Bar数据进行回测

和上面一样的，区别在于多个ticker（orbar)l累计成一个大bar，然后修改方法updateBar，当积累5分钟的bar后调用一个5分钟大bar的函数self.onXminBar(self.xminBar)（self指BarGenerator）。
BarGenerator被策略持有，策略初始化时制定self.bg = BarGenerator(self.onBar, 5, self.onFiveBar) ，这里self就是策略本身。
每次经过self.onBar*5=1分钟×5=5分钟的时间，就调用一次 self.onFiveBar（self.onBar×5所构成的大bar）
策略实现这个方法：self.onFiveBar(大bar)，在里面生成买卖信号即可。

学习笔记_vnpy实战培训day04_作业

使用第一堂课的作业,存入MongoDB的数据,对demo策略进行回测。

跟踪查看策略的OnTick,OnOrder,OnTrade

把策略改为5分钟级别,直接使用Bar数据进行回测

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