A题点宽量化平台AutoTrader提交策略说明.docx

1、A题点宽量化平台AutoTrader提交策略说明A题点宽量化平台Auto Trader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

2、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Auto Trader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

3、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

4、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

5、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A

6、uto-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