FMZ পাইথন লোকাল ব্যাকটেস্টিং ইঞ্জিন প্রকাশ করেছে

FMZ backtest engine python package
এফএমজেড ফিডব্যাক ইঞ্জিন পাইথন লাইব্রেরি
support python2 and python3, support Windows, Linux, Mac
পাইথন 2 এবং পাইথন 3 সমর্থন করে উইন্ডোজ, লিনাক্স, অ্যাপল ম্যাক ওএস সিস্টেম সমর্থন করে

install

ইনস্টল করুন
কমান্ড লাইনে নিম্নলিখিত কমান্ড লিখুনঃ

            
            
            
pip install https://github.com/fmzquant/backtest_python/archive/master.zip

• বিজ্ঞপ্তি:
  অ্যাপল ম্যাক সিস্টেম ইনস্টল করার সময়, যদি কোনও সুরক্ষা সীমাবদ্ধতা থাকে তবে পাইপ কমান্ডের আগে sudo কমান্ড যুক্ত করা প্রয়োজন, পুরো ইনস্টলেশন কমান্ডটি কার্যকর করার আগে সিস্টেম পাসওয়ার্ডটি প্রবেশের জন্য অনুরোধ করা হবে।

simple example

সহজ উদাহরণ

            python
            
            
'''backtest
start: 2018-02-19 00:00:00
end: 2018-03-22 12:00:00
period: 15m
exchanges: [{"eid":"OKEX","currency":"LTC_BTC","balance":3,"stocks":0}]
'''
from fmz import *
task = VCtx(__doc__) # initialize backtest engine from __doc__
print exchange.GetAccount()
print exchange.GetTicker()
print task.Join() # print backtest result

The config string can be generated automatically by saving the backtest configuration in the strategy edit page.
কনফিগারেশন স্ট্রিং স্বয়ংক্রিয়ভাবে নীতি সম্পাদনা ইন্টারফেসে সংরক্ষিত পুনরাবৃত্তি কনফিগারেশন দ্বারা উত্পন্ন করা যেতে পারে

documentation

এপিআই ডকুমেন্টেশন: (যেমন GetAccount ইত্যাদি ফাংশন কল করার জন্য ডকুমেন্টেশন)

• https://www.fmz.com/api

পাইথন কোডের সংক্ষিপ্ত বিবরণঃ

            python
            
            
'''backtest
start: 2018-02-19 00:00:00
end: 2018-03-22 12:00:00
period: 15m
exchanges: [{"eid":"OKEX","currency":"LTC_BTC","balance":3,"stocks":0}]
'''
from fmz import *                                                  # 引用 发明者量化 库
task = VCtx(__doc__) # initialize backtest engine from __doc__     # 调用 VCtx 函数 根据 __doc__初始化。
print exchange.GetAccount()                                        # 测试 GetAccount 函数，并打印 回测系统测试交易所账户信息
print exchange.GetTicker()                                         # 测试 GetTicker 函数，并打印 回测系统 行情信息
print task.Join() # print backtest result                          # 调用 初始化后的 task 对象 显示回测结果

• doc

  
              
              
              
  是两个下划线。__doc__用来访问模块，类声明或者函数的声明中第一个未被赋值的字符串，
  可以是被""" ""","" "",' ',括起来的，作用就是把 代码中 '''backtest   ...  ''' 的回测配置信息  传入 VCtx 类构造函数构造对象。
  

• এই কোডটি সংশোধন করে দেখুন কিভাবে Log, GetTicker ফাংশনটি ডাকা হয়।

  
              
              
              
  # coding=UTF-8
  
  '''backtest
  start: 2018-02-19 00:00:00
  end: 2018-03-22 12:00:00
  period: 15m
  exchanges: [{"eid":"OKEX","currency":"LTC_BTC","balance":3,"stocks":0}]
  '''
  
  from fmz import *                                                # 引用 发明者量化 库
  task = VCtx(__doc__) # initialize backtest engine from __doc__     # 调用 VCtx 函数 根据 __doc__初始化。
  print exchange.GetAccount()                                        # 测试 GetAccount 函数，并打印 回测系统测试交易所账户信息
  Log("\n 调用Log")
  Log("调用 exchange.GetTicker() : ", exchange.GetTicker())
  print task.Join() # print backtest result                          # 调用 初始化后的 task 对象 显示回测结果
  

  • print exchange.GetAccount () কোড আউটপুট দেখায়ঃ

  
              
              
              
  {'Balance': 3.0, 'Stocks': 0.0, 'FrozenBalance': 0.0, 'FrozenStocks': 0.0}
  

  • Log (("\n কল লগ"), Log (("কল এক্সচেঞ্জ.গেট টিকার):", exchange.গেট টিকার))

  print task.Join () আউটপুট ডেটা কাঠামোর মধ্যেঃ

  
              
              
              
  {
      "Chart": {
          "Cfg": "",
          "Datas": []
      },
      "Elapsed": 42000000,
      "Finished": true,
      "Indicators": {},
      "LoadBytes": 441845,
      "LoadElapsed": 24000000,
      "LogsCount": 2,
      "Profit": 0.0,
      "ProfitLogs": [],
      "Progress": 100.0,
      "RuntimeLogs": [                                                  # 调用输出内容在此处
          [1, 1518969600200, 5, "", 0, 0.0, 0.0, "\n 调用Log", "", ""],
          [2, 1518969600400, 5, "", 0, 0.0, 0.0, "调用 exchange.GetTicker() :  {'Sell': 0.02113476, 'Volume': 519.6953, 'Buy': 0.02113474, 'Last': 0.02113475, 'High': 0.02113476, 'Time': 1518969600000L, 'Low': 0.02113474}", "", ""]
      ],
      "Snapshort": [{
          "Balance": 3.0,
          "BaseCurrency": "LTC",
          "Commission": 0.0,
          "FrozenBalance": 0.0,
          "FrozenStocks": 0.0,
          "Id": "OKEX",
          "QuoteCurrency": "BTC",
          "Stocks": 0.0,
          "Symbols": {
       	   "LTC_BTC_OKEX": {
       		   "Last": 0.01893785
       	   }
          },
          "TradeStatus": {}
      }],
      "Status": "",
      "Task": {
          "Args": null,
          "Exchanges": [{
       	   "Balance": 3,
       	   "BaseCurrency": "LTC",
       	   "BasePeriod": 300000,
       	   "BasePrecision": 4,
       	   "DepthDeep": 5,
       	   "FaultTolerant": 0,
       	   "FeeDenominator": 5,
       	   "FeeMaker": 75,
       	   "FeeMin": 0,
       	   "FeeTaker": 80,
       	   "Id": "OKEX",
       	   "Label": "OKEX",
       	   "PriceTick": 1e-08,
       	   "QuoteCurrency": "BTC",
       	   "QuotePrecision": 8,
       	   "SlipPoint": 0,
       	   "Stocks": 0
          }],
          "Options": {
       	   "DataServer": "q.botvs.net",
       	   "MaxChartLogs": 800,
       	   "MaxProfitLogs": 800,
       	   "MaxRuntimeLogs": 800,
       	   "NetDelay": 200,
       	   "Period": 900000,
       	   "RetFlags": 189,
       	   "SnapshortPeriod": 300000,
       	   "TimeBegin": 1518969600,
       	   "TimeEnd": 1521691200,
       	   "UpdatePeriod": 5000
          }
      },
      "TaskStatus": 1,
      "Time": 1521691200000
  }
  

• কিভাবে একটি কৌশল ব্যবহার করে একটি স্থানীয় রিটার্ন ইঞ্জিনের মধ্যে রিটার্ন করা যায়

            python
            
            
# !/usr/local/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
'''backtest
start: 2018-02-19 00:00:00
end: 2018-03-22 12:00:00
period: 15m
exchanges: [{"eid":"Bitfinex","currency":"BTC_USD","balance":10000,"stocks":3}]
'''
import sys
sys.path.append("/usr/local/lib/python2.7/site-packages")    # 测试时添加了路径，如不需要可以删除

from fmz import *
import math
import talib

task = VCtx(__doc__) # initialize backtest engine from __doc__

# ------------------------------ 策略部分开始 --------------------------
print exchange.GetAccount()     # 调用一些接口，打印其返回值。
print exchange.GetTicker()

def adjustFloat(v):             # 策略中自定义的函数
    v = math.floor(v * 1000)
    return v / 1000

def onTick(e):
    Log("onTick")
    # ....

#
# ...
# 
# 此处省略 自定义函数实现等代码。

def main():
    InitAccount = GetAccount()
    
    while True:
        onTick(exchange)
        Sleep(1000)
# ------------------------------ 策略部分结束 --------------------------

try:
    main()                     # 回测结束时会 raise EOFError() 抛出异常，来停止回测的循环。所以要对这个异常处理，在检测到抛出的异常后调用 task.Join() 打印回测结果。
except:
    print task.Join()          # print backtest result  , 打印回测结果。