यह लेख पायथन में घटना-संचालित बैकटेस्टर्स की चर्चा को जारी रखता है। पिछले लेख में हमने एक पोर्टफोलियो वर्ग पदानुक्रम पर विचार किया जो वर्तमान पदों को संभालता है, ट्रेडिंग ऑर्डर उत्पन्न करता है और लाभ और हानि (पीएनएल) का ट्रैक रखता है।
इस लेख में हम इन आदेशों के निष्पादन का अध्ययन करेंगे, एक वर्ग पदानुक्रम बनाकर जो एक अनुकरणीय ऑर्डर हैंडलिंग तंत्र का प्रतिनिधित्व करेगा और अंततः ब्रोकरेज या बाजार कनेक्टिविटी के अन्य साधनों में बंधेगा।
यहाँ वर्णित ExecutionHandler अत्यंत सरल है, क्योंकि यह वर्तमान बाजार मूल्य पर सभी आदेशों को पूरा करता है। यह अत्यधिक अवास्तविक है, लेकिन सुधार के लिए एक अच्छी आधार रेखा के रूप में कार्य करता है।
पिछले अमूर्त आधार वर्ग पदानुक्रम के साथ के रूप में, हम आवश्यक गुणों और decorators आयात करना होगा एबीसी पुस्तकालय से. इसके अलावा हम आयात करने की जरूरत है FillEvent और OrderEvent:
# execution.py
import datetime
import Queue
abc आयात ABCMeta, सार पद्धति से
घटना आयात से FillEvent, OrderEvent ExecutionHandler पिछले अमूर्त आधार वर्गों के समान है और बस एक शुद्ध आभासी विधि है, execute_order:
# execution.py
class ExecutionHandler(object):
"""
The ExecutionHandler abstract class handles the interaction
between a set of order objects generated by a Portfolio and
the ultimate set of Fill objects that actually occur in the
market.
The handlers can be used to subclass simulated brokerages
or live brokerages, with identical interfaces. This allows
strategies to be backtested in a very similar manner to the
live trading engine.
"""
__metaclass__ = ABCMeta
@abstractmethod
def execute_order(self, event):
"""
Takes an Order event and executes it, producing
a Fill event that gets placed onto the Events queue.
Parameters:
event - Contains an Event object with order information.
"""
raise NotImplementedError("Should implement execute_order()")
बैकटेस्ट रणनीतियों के लिए हमें अनुकरण करने की आवश्यकता है कि एक व्यापार कैसे किया जाएगा। सबसे सरल संभव कार्यान्वयन यह मानता है कि सभी ऑर्डर सभी मात्राओं के लिए वर्तमान बाजार मूल्य पर भरे जाते हैं। यह स्पष्ट रूप से अत्यंत अवास्तविक है और बैकटेस्ट यथार्थवाद में सुधार का एक बड़ा हिस्सा फिसलन और बाजार प्रभाव के अधिक परिष्कृत मॉडल डिजाइन करने से आएगा।
ध्यान दें कि FillEvent को fill_cost के लिए None का मान दिया जाता है (execute_order में पूर्व-अंतिम पंक्ति देखें) क्योंकि हमने पहले के लेख में वर्णित NaivePortfolio ऑब्जेक्ट में भरने की लागत का पहले ही ध्यान रखा है। एक अधिक यथार्थवादी कार्यान्वयन में हम एक यथार्थवादी भरने की लागत प्राप्त करने के लिए
मैंने केवल एक्सचेंज के रूप में एआरसीए का उपयोग किया है हालांकि बैकटेस्टिंग के उद्देश्यों के लिए यह केवल एक प्लेसहोल्डर है। लाइव निष्पादन वातावरण में यह स्थल निर्भरता बहुत अधिक महत्वपूर्ण होगीः
# execution.py
class SimulatedExecutionHandler(ExecutionHandler):
"""
The simulated execution handler simply converts all order
objects into their equivalent fill objects automatically
without latency, slippage or fill-ratio issues.
This allows a straightforward "first go" test of any strategy,
before implementation with a more sophisticated execution
handler.
"""
def __init__(self, events):
"""
Initialises the handler, setting the event queues
up internally.
Parameters:
events - The Queue of Event objects.
"""
self.events = events
def execute_order(self, event):
"""
Simply converts Order objects into Fill objects naively,
i.e. without any latency, slippage or fill ratio problems.
Parameters:
event - Contains an Event object with order information.
"""
if event.type == 'ORDER':
fill_event = FillEvent(datetime.datetime.utcnow(), event.symbol,
'ARCA', event.quantity, event.direction, None)
self.events.put(fill_event)
यह एक घटना संचालित बैकटेस्टर का उत्पादन करने के लिए आवश्यक वर्ग पदानुक्रम को समाप्त करता है। अगले लेख में हम चर्चा करेंगे कि बैकटेस्ट की गई रणनीति के लिए प्रदर्शन मीट्रिक के एक सेट की गणना कैसे करें।