# wmpy_document

**Repository Path**: hftquant/document_for_wmpy

## Basic Information

- **Project Name**: wmpy_document
- **Description**: 量化平台文档，有问题或bug请提issue
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 2
- **Created**: 2021-05-07
- **Last Updated**: 2021-05-07

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 向量化回测平台wmpy文档

### 更新 2021-03-26

- 增加一个事件驱动回测的例子`bar_demo`，请大家上传到自己组的服务器上阅读和运行，方便同学们进入策略开发的下一阶段。

- 同时还给出了一个说明文档`trading_scripts_document`供参考。
- 请同学们结合这两个文件，加上一开始的`future-platform-demo`和其配套的视频，尝试进行事件驱动下单脚本的编写（具体见之后的作业布置）。



### 更新 2021-03-15

修复了`cal_daily_pnl`函数mode='mid'参数失效的问题，现在如果在`commission=False and mode='mid'`的情况下，传入相反的仓位，返回的收益也将是相反数。



### 更新 2021-03-12

重写了`cal_daily_pnl`函数的内部逻辑，速度有所提升，且可以支持连续仓位的传入

**PS**: 目前的手续费计算上取了开平仓手续费的平均值，对于按比例收取手续费的品种会有微小的误差，但是对于旨在粗略且快速向量化回测来说，这样的取舍是可以接受的 : )



### 更新 2021-03-11

##### Feature

1. 增加了一个获取手续费信息的函数：`wmpy.trader.utility.get_commission`
2. 在单日回测中加入了手续费的选项：
```python
   cal_daily_pnl(position_ser, bar_df, commission_tuple=False, mode='take')
   # commission_tuple=False 代表不计算手续费
   # commission_tuple若传入get_commission返回的结果 则按交易规则计算
   # 返回值将收益区分为total_pnl, net_pnl, commission; total_pnl = net_pnl + commission;
   # 目前的回测函数仅能处理position为0，1，-1的计算；之后会改进。
   例: result = cal_daily_pnl(position_ser, bar_df, commission_tuple=get_commission('IF', close_today=True))
```
3. 在多日回测中加入手续费的选项：
```python
   cal_all_pnl(start_date, 
               end_date, 
               strategy_func, 
               parameter_dict, 
               symbol=None, 
               contract=None, 
               mode='take', 
               commission=False, 
               rebate=0, 
               bar_filter=None, 
               workers=None, 
               verbose=False)
    # commission可传入 False, 'today', 'yesterday'
    # cal_all_pnl函数将自动调用get_commission来传入cal_daily_pnl
    # 具体细节可参考更新后的notebook demo或者查阅源码
```
##### Bug Fix

1.  修复了`cal_daily_pnl`中返回值为int的bug，不够精确，现改为float

##### 其他

如果传入的仓位序列改变时，正好碰到合约出现涨停/跌停，收益计算会按0来算，造成当天pnl出现异常值

解决方法：

	1. 在生成仓位序列时判断当前盘口是否涨停/跌停
	2. 在绘制曲线时将当天异常的收益去掉，参考`demo_strategy_bar_factor In[15]  `




#### 介绍

ipynb上传到服务器上通过notebook运行

仓库里给出了部分接口的源码，供查阅

之后有代码或功能上的更新会在这里发布

有bug或改进意见请提issue