A题点宽量化平台AutoTrader提交策略说明.docx
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A题点宽量化平台AutoTrader提交策略说明
A题点宽量化平台AutoTrader提交策略说明
参赛者如果选择点宽平台模拟回测策略,提交测试策略需严格按照以下要求和步骤,否则后果自负。
1、策略提交日期
需要至少提交两次策略,即第一次和最后一次。
第一次提交在竞赛阶段结束之后,即11月11日之前,策略代码中的【结束回测时间】设为“2020-11-06”。
中间如果想参加官网成绩排名,可在实测阶段期间等每天收盘之后,进行回测策略并上传提交策略,每天提交策略代码中的【结束回测时间】为当天的日期(最新日期),是否提交并不影响整个作品的评分和评奖。
最后一次提交在实战阶段结束之前,即12月13日之前,策略代码中的【结束回测时间】设为“2020-12-10”。
即每次提交策略时,策略回测的【结束回测时间】按要求设置好之后,重新运行策略并提交到【私有云策略池】。
2、策略改动说明
每次提交策略代码除了【结束回测时间】之外,代码其余部分不能有改动。
3、策略提交的账号
只能通过队长的AutoTrader账号上传策略,队员账号提交策略无效。
4、策略命名要求
提交的策略命名格式:
粤港澳_队伍ID_策略名称
比如命名为:
粤港澳__XXX策略
如果每天更新策略并上传至私有云策略池,策略名字保持不变,可覆盖或删除之前的策略,私有云策略池中不能有多个名字为“粤港澳_队伍ID”的策略。
注:
策略命名指在【导入策略】时的【策略名】,不是策略脚本py文件的名字;命名不能包含空格,需严格按照上面格式命名,否则后果自负。
5、策略提交方法和步骤
目标:
将策略导入私有云策略池,需保证有绩效且策略名符合要求。
策略提交的是回测模式的策略,不是实时模式的策略。
Python为run_backtest回测模式,不是run_realtrade实时模式。
Matlab为traderRunBacktestV2回测模式,不是traderRunRealTradeV2实时模式。
以python为例,matlab的操作方法一致。
以三均线策略为例,策略文件名为:
5.1方法一
先运行策略,得出绩效结果后,将策略导入本地策略池,再导入私有云策略池。
步骤1:
直接运行策略
在pythonIDE中打开策略代码文件,运行代码。
步骤2:
导入本地策略池
运行结果出来后,在Auto-Trader界面的【策略回测】里面,将得到该策略的绩效结果。
如下图,该绩效结果界面有一个【立即导入到资源池】按钮,点击该按钮。
进入【导入策略】的页面:
1、按照语言选择Matlab或者Python。
2、【策略脚本】中,如果只有一个py文件,则在【策略脚本】中添加刚才运行的策略即可。
如果策略包括策略函数py文件和回测脚本py文件,则【策略脚本】中放策略函数py文件,【回测脚本】中放回测脚本py文件。
3、【策略名】便是前面策略命名的要求,此处命名务必按照要求严格填写。
4、其余地方根据实际情况填写。
若为Matlab代码:
Matlab代码一般有两个m文件,策略函数m文件放到【策略脚本】,回测脚本m文件放到【回测脚本】。
【策略名】便是前面策略命名的要求,此处命名务必按照要求严格填写。
回到【策略研究】中查看【本地策略池】,会看到刚导入的策略,显示的名字便是【策略名】。
步骤3:
导入私有云策略池
在【本地策略池】中,点击我们目标策略的左上角,在弹出的选项中,点击【同步到私有云】,即可以将策略导入私有云策略池
查看【私有云策略池】,可看到导入的策略,即完成了策略的提交。
5.2方法二
先将策略导入本地策略池,再运行代码,得到绩效结果之后,再将策略导入私有云策略池。
步骤1:
将策略导入本地策略池
在Auto-Trader软件界面的【我的策略】里面,如下图,点击【已有策略?
立即导入】
然后按照【导入策略】填写信息,导入策略代码,并按照要求填写策略名字
在【策略研究】中看到新导入的策略,但绩效是空白的
步骤2:
运行策略,得到绩效信息
点击策略右上角,打开策略代码文件夹
弹出策略文件夹之后,将此文件夹中的策略文件放到pythonIDE中运行,如果是matlab文件,则放到本地matlab软件中运行。
注意:
此时不能改变py文件的存储路径,路径不能变!
步骤3:
导入私有云策略池
回到【策略研究】的【本地策略池】,便可以看到策略有绩效
将本地已经有绩效的策略导入【私有云策略池】
在【私有云策略池】可看到导入的策略