FMZ, Python 로컬 백테스팅 엔진 출시

FMZ backtest engine python package FMZ 리포트 엔진 python 라이브러리 support python2 and python3, support Windows, Linux, Mac python2 및 python3 지원, windows 시스템, Linux 시스템, Apple Mac OS 시스템 지원

install

설치 명령줄에서 다음 명령을 입력합니다.

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

• 알아채다: 애플 맥 시스템 설치시, 보안 제한이 있는 경우, pip 명령에 sudo 명령이 추가되어야 하며, 전체 설치 명령이 실행되기 전에 입력해야 한다. 시스템 암호.

simple example

간단한 예제

'''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. 구성 문자열은 정책 편집 인터페이스에서 저장된 회귀 구성으로 자동으로 생성됩니다.

documentation

API 문서: (예를 들어 GetAccount 등의 함수를 호출하는 문서)

• https://www.fmz.com/api

파이썬 코드에 대한 간단한 설명:

'''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。

• ### 테스트 코드를 수정하여 Log, GetTicker 함수가 어떻게 호출되는지 확인하세요.

  # 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() 의 코드 출력에는 다음과 같은 내용이 표시됩니다.

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

• 로그 (Log) 로그 (Log) 로그 (Log)

출력 내용은 print task.Join ()) 출력 데이터 구조에서:

  {
      "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
  }

• ### 로컬 리포트 엔진에서 리포트하는 전략을 사용하는 방법

# !/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。