aszer/etf
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fix(report): 修正溢价率计算逻辑为使用ETF收盘价替代净值

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- 修改生成性能报告时溢价率计算逻辑，改用信号日期的ETF收盘价
- 溢价率仅在当天净值数据存在时计算，避免使用前一日数据
- 更新打印最新调仓信号函数，支持显示ETF收盘价而非净值
- 修改报告图表部分，显示ETF收盘价和对应溢价率
- 优化时间基准日期计算，使用信号日期或前一交易日作为数据基准
- 保持对跨市场ETF映射的兼容性和显示一致性
This commit is contained in:
aszerW
2026-03-26 01:27:04 +08:00
parent 5f4470d53e
commit b7bf8c1eb4
1 changed files with 92 additions and 70 deletions
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162
strategies/rotation/report.py
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@@ -88,28 +88,33 @@ def generate_performance_report(
# 计算溢价率（需要ETF价格和ETF净值）
# 溢价率 = (ETF价格 - ETF净值) / ETF净值
# 注意：信号是基于前一日数据计算的，所以使用 signal_date - 1 的数据
etf_nav_data = {}
premium_data = {}
# 使用信号日期的ETF收盘价，但只有当天有净值数据时才计算溢价率
etf_close_data = {} # ETF收盘价
premium_data = {} # 溢价率（仅当当天有净值时计算）
if etf_price_data is not None and etf_nav_data_raw is not None:
# 使用信号前一天的数据（因为信号是基于前一天收盘数据计算的）
if etf_price_data is not None:
signal_date = backtest_result.index[-1]
data_base_date = signal_date - pd.Timedelta(days=1)
# 确保数据基准日期在数据范围内
if data_base_date in etf_price_data.index and data_base_date in etf_nav_data_raw.index:
# 获取信号日期的ETF收盘价
if signal_date in etf_price_data.index:
for code in code_list:
if code in etf_price_data.columns and code in etf_nav_data_raw.columns:
etf_price = etf_price_data.loc[data_base_date, code]
etf_nav = etf_nav_data_raw.loc[data_base_date, code]
if pd.notna(etf_price) and pd.notna(etf_nav) and etf_nav > 0:
premium = (etf_price - etf_nav) / etf_nav
if code in etf_price_data.columns:
etf_close = etf_price_data.loc[signal_date, code]
if pd.notna(etf_close):
etf_close_data[code] = etf_close
# 计算溢价率：只有当天有净值数据时才计算
if etf_nav_data_raw is not None and signal_date in etf_nav_data_raw.index:
for code in code_list:
if code in etf_close_data and code in etf_nav_data_raw.columns:
etf_nav = etf_nav_data_raw.loc[signal_date, code]
if pd.notna(etf_nav) and etf_nav > 0:
etf_close = etf_close_data[code]
premium = (etf_close - etf_nav) / etf_nav
premium_data[code] = premium
etf_nav_data[code] = etf_nav
# 打印最新调仓信号
_print_latest_signal(backtest_result, code_list, code_name_map, select_num, code_config, etf_nav_data, premium_data)
_print_latest_signal(backtest_result, code_list, code_name_map, select_num, code_config, etf_close_data, premium_data)
# 绘制图表
_plot_report_chart(
@@ -144,18 +149,21 @@ def generate_performance_report(
}
def _print_latest_signal(backtest_result: pd.DataFrame, code_list: list, code_name_map: dict, select_num: int, code_config: dict = None, etf_nav_data: dict = None, premium_data: dict = None):
"""打印最新调仓信号（支持ETF映射、ETF净值和溢价率显示）"""
def _print_latest_signal(backtest_result: pd.DataFrame, code_list: list, code_name_map: dict, select_num: int, code_config: dict = None, etf_close_data: dict = None, premium_data: dict = None):
"""打印最新调仓信号（支持ETF映射、ETF收盘价和溢价率显示）"""
code_config = code_config or {}
etf_nav_data = etf_nav_data or {}
etf_close_data = etf_close_data or {}
premium_data = premium_data or {}
latest = _extract_latest_positions(backtest_result, code_list, code_name_map, select_num)
signal_date = latest["signal_date"]
signal_date_str = signal_date.strftime("%Y-%m-%d")
# 数据基准日期（信号是基于前一日数据计算的）
# 根据跨市场ETF映射方案：T+1日09:00计算的信号基于T日数据
data_base_date = signal_date - pd.Timedelta(days=1)
# 数据基准日期：使用信号日期的数据
# 如果信号日期没有数据，则使用前一天
if signal_date in backtest_result.index:
data_base_date = signal_date
else:
data_base_date = signal_date - pd.Timedelta(days=1)
data_base_date_str = data_base_date.strftime("%Y-%m-%d")
print("\n")
@@ -165,8 +173,8 @@ def _print_latest_signal(backtest_result: pd.DataFrame, code_list: list, code_na
print(f" 信号日期: {signal_date_str} (基于 {data_base_date_str} 收盘数据)")
print()
# 表头 - 添加ETF净值和溢价率列
print(f' {"标的名称":<10} {"指数代码":>12} {"ETF代码":>12} {"仓位":>6} {"得分":>8} {"进场日期":>12} {"指数进场价":>10} {"指数最新价":>10} {"ETF净值":>10} {"溢价率":>8} {"操作":>6} {"持有天数":>8} {"盈亏":>10}')
# 表头 - 添加ETF收盘价和溢价率列
print(f' {"标的名称":<10} {"指数代码":>12} {"ETF代码":>12} {"仓位":>6} {"得分":>8} {"进场日期":>12} {"指数进场价":>10} {"指数最新价":>10} {"ETF收盘价":>10} {"溢价率":>8} {"操作":>6} {"持有天数":>8} {"盈亏":>10}')
print(" " + "-" * 155)
# 下期持仓（调入/维持）
@@ -186,19 +194,19 @@ def _print_latest_signal(backtest_result: pd.DataFrame, code_list: list, code_na
if etf_code is None:
etf_code = '直接交易'
# 获取ETF净值和溢价率
# 获取ETF收盘价和溢价率
if market == 'CRYPTO':
etf_nav_str = ' —'
etf_close_str = ' —'
premium_str = ' —'
else:
# ETF净值
etf_nav = etf_nav_data.get(idx_code)
if etf_nav is not None:
etf_nav_str = f'{etf_nav:>10.3f}'
# ETF收盘价
etf_close = etf_close_data.get(idx_code)
if etf_close is not None:
etf_close_str = f'{etf_close:>10.3f}'
else:
etf_nav_str = ' —'
etf_close_str = ' —'
# 溢价率
# 溢价率（只有当天有净值数据时才显示）
premium = premium_data.get(idx_code)
if premium is not None:
# 高溢价警告标记
@@ -207,7 +215,7 @@ def _print_latest_signal(backtest_result: pd.DataFrame, code_list: list, code_na
else:
premium_str = ' —'
print(f' {pos["name"]:<10} {idx_code:>12} {etf_code:>12} {pos["weight"]:>6.0%} {score_str} {entry_date_str:>12} {entry_str} {pos["current_price"]:>10.2f} {etf_nav_str} {premium_str} {flag}{pos["action"]:>4} {days_str} {pnl_str}')
print(f' {pos["name"]:<10} {idx_code:>12} {etf_code:>12} {pos["weight"]:>6.0%} {score_str} {entry_date_str:>12} {entry_str} {pos["current_price"]:>10.2f} {etf_close_str} {premium_str} {flag}{pos["action"]:>4} {days_str} {pnl_str}')
# 需调出的品种
if latest["exit_positions"]:
@@ -220,7 +228,7 @@ def _print_latest_signal(backtest_result: pd.DataFrame, code_list: list, code_na
entry_date_str = pos["entry_date"].strftime("%Y-%m-%d") if pos.get("entry_date") else ' —'
score_str = ' —' # 调出品种无得分
# 获取ETF代码、ETF净值和溢价率
# 获取ETF代码、ETF收盘价和溢价率
idx_code = pos["code"]
cfg = code_config.get(idx_code, {})
etf_code = cfg.get('etf', '—')
@@ -228,19 +236,19 @@ def _print_latest_signal(backtest_result: pd.DataFrame, code_list: list, code_na
if etf_code is None:
etf_code = '直接交易'
# 获取ETF净值和溢价率
# 获取ETF收盘价和溢价率
if market == 'CRYPTO':
etf_nav_str = ' —'
etf_close_str = ' —'
premium_str = ' —'
else:
# ETF净值
etf_nav = etf_nav_data.get(idx_code)
if etf_nav is not None:
etf_nav_str = f'{etf_nav:>10.3f}'
# ETF收盘价
etf_close = etf_close_data.get(idx_code)
if etf_close is not None:
etf_close_str = f'{etf_close:>10.3f}'
else:
etf_nav_str = ' —'
etf_close_str = ' —'
# 溢价率
# 溢价率（只有当天有净值数据时才显示）
premium = premium_data.get(idx_code)
if premium is not None:
warning = '⚠️' if premium > 0.02 else ''
@@ -248,7 +256,7 @@ def _print_latest_signal(backtest_result: pd.DataFrame, code_list: list, code_na
else:
premium_str = ' —'
print(f' {pos["name"]:<10} {idx_code:>12} {etf_code:>12} {pos["weight"]:>6.0%} {score_str} {entry_date_str:>12} {entry_str} {pos["current_price"]:>10.2f} {etf_nav_str} {premium_str} ▼调出 {days_str} {pnl_str}')
print(f' {pos["name"]:<10} {idx_code:>12} {etf_code:>12} {pos["weight"]:>6.0%} {score_str} {entry_date_str:>12} {entry_str} {pos["current_price"]:>10.2f} {etf_close_str} {premium_str} ▼调出 {days_str} {pnl_str}')
print("=" * 160)
@@ -428,22 +436,33 @@ def _plot_report_chart(
# 准备配置数据
code_config = code_config or {}
signal_date = backtest_result.index[-1]
# 数据基准日期（信号是基于前一日数据计算的）
data_base_date = signal_date - pd.Timedelta(days=1)
# 数据基准日期：使用信号日期的数据，如果没有则使用前一天
if signal_date in backtest_result.index:
data_base_date = signal_date
else:
data_base_date = signal_date - pd.Timedelta(days=1)
# 计算ETF净值和溢价率（使用数据基准日期的数据）
etf_nav_dict = {}
premium_dict = {}
if etf_price_data is not None and etf_nav_data_raw is not None:
# 确保数据基准日期在数据范围内
if data_base_date in etf_price_data.index and data_base_date in etf_nav_data_raw.index:
# 计算ETF收盘价和溢价率（使用信号日期的数据）
etf_close_dict = {} # ETF收盘价
premium_dict = {} # 溢价率（仅当当天有净值时计算）
if etf_price_data is not None:
# 获取信号日期的ETF收盘价
if signal_date in etf_price_data.index:
for code in code_list:
if code in etf_price_data.columns and code in etf_nav_data_raw.columns:
etf_price = etf_price_data.loc[data_base_date, code]
etf_nav = etf_nav_data_raw.loc[data_base_date, code]
if pd.notna(etf_price) and pd.notna(etf_nav) and etf_nav > 0:
premium = (etf_price - etf_nav) / etf_nav
etf_nav_dict[code] = etf_nav
if code in etf_price_data.columns:
etf_close = etf_price_data.loc[signal_date, code]
if pd.notna(etf_close):
etf_close_dict[code] = etf_close
# 计算溢价率：只有当天有净值数据时才计算
if etf_nav_data_raw is not None and signal_date in etf_nav_data_raw.index:
for code in code_list:
if code in etf_close_dict and code in etf_nav_data_raw.columns:
etf_nav = etf_nav_data_raw.loc[signal_date, code]
if pd.notna(etf_nav) and etf_nav > 0:
etf_close = etf_close_dict[code]
premium = (etf_close - etf_nav) / etf_nav
premium_dict[code] = premium
# 计算表格行数
@@ -460,14 +479,17 @@ def _plot_report_chart(
signal_date = latest["signal_date"]
signal_date_str = signal_date.strftime("%Y-%m-%d")
# 数据基准日期（信号是基于前一日数据计算的）
data_base_date = signal_date - pd.Timedelta(days=1)
# 数据基准日期：使用信号日期的数据，如果没有则使用前一天
if signal_date in backtest_result.index:
data_base_date = signal_date
else:
data_base_date = signal_date - pd.Timedelta(days=1)
data_base_date_str = data_base_date.strftime("%Y-%m-%d")
ax0.set_title(f"最新调仓信号 (信号日期: {signal_date_str}，基于 {data_base_date_str} 数据，下一交易日执行)", fontsize=14, fontweight="bold", loc="left", pad=15)
# 构建表格数据（添加ETF代码、ETF净值和溢价率列）
# 构建表格数据（添加ETF代码、ETF收盘价和溢价率列）
table_data = []
col_labels = ["标的名称", "指数代码", "ETF代码", "仓位", "得分", "进场日期", "进场价", "最新价", "ETF净值", "溢价率", "操作", "持有天数", "盈亏"]
col_labels = ["标的名称", "指数代码", "ETF代码", "仓位", "得分", "进场日期", "进场价", "最新价", "ETF收盘价", "溢价率", "操作", "持有天数", "盈亏"]
# 下期持仓（调入/维持）
for pos in latest["positions"]:
@@ -477,7 +499,7 @@ def _plot_report_chart(
entry_date_str = pos["entry_date"].strftime("%m-%d") if pos.get("entry_date") else "—"
score_str = f'{pos["score"]:.2f}' if pos["score"] is not None else "—"
# 获取ETF代码、ETF净值和溢价率
# 获取ETF代码、ETF收盘价和溢价率
idx_code = pos["code"]
cfg = code_config.get(idx_code, {})
market = cfg.get('market', 'A')
@@ -486,12 +508,12 @@ def _plot_report_chart(
etf_code = '直接交易'
if market == 'CRYPTO':
etf_nav_str = "—"
etf_close_str = "—"
premium_str = "—"
else:
etf_nav = etf_nav_dict.get(idx_code)
etf_close = etf_close_dict.get(idx_code)
premium = premium_dict.get(idx_code)
etf_nav_str = f"{etf_nav:.3f}" if etf_nav is not None else "—"
etf_close_str = f"{etf_close:.3f}" if etf_close is not None else "—"
if premium is not None:
warning = "⚠️" if premium > 0.02 else ""
premium_str = f"{premium:+.2%}{warning}"
@@ -501,7 +523,7 @@ def _plot_report_chart(
table_data.append([
pos["name"], pos["code"], etf_code, f'{pos["weight"]:.0%}',
score_str, entry_date_str, entry_str, f'{pos["current_price"]:.2f}',
etf_nav_str, premium_str, pos["action"], days_str, pnl_str
etf_close_str, premium_str, pos["action"], days_str, pnl_str
])
# 需调出的品种
@@ -512,7 +534,7 @@ def _plot_report_chart(
entry_date_str = pos["entry_date"].strftime("%m-%d") if pos.get("entry_date") else "—"
score_str = "—" # 调出品种无得分
# 获取ETF代码、ETF净值和溢价率
# 获取ETF代码、ETF收盘价和溢价率
idx_code = pos["code"]
cfg = code_config.get(idx_code, {})
market = cfg.get('market', 'A')
@@ -521,12 +543,12 @@ def _plot_report_chart(
etf_code = '直接交易'
if market == 'CRYPTO':
etf_nav_str = "—"
etf_close_str = "—"
premium_str = "—"
else:
etf_nav = etf_nav_dict.get(idx_code)
etf_close = etf_close_dict.get(idx_code)
premium = premium_dict.get(idx_code)
etf_nav_str = f"{etf_nav:.3f}" if etf_nav is not None else "—"
etf_close_str = f"{etf_close:.3f}" if etf_close is not None else "—"
if premium is not None:
warning = "⚠️" if premium > 0.02 else ""
premium_str = f"{premium:+.2%}{warning}"
@@ -536,7 +558,7 @@ def _plot_report_chart(
table_data.append([
pos["name"], pos["code"], etf_code, f'{pos["weight"]:.0%}',
score_str, entry_date_str, entry_str, f'{pos["current_price"]:.2f}',
etf_nav_str, premium_str, "调出", days_str, pnl_str
etf_close_str, premium_str, "调出", days_str, pnl_str
])
if table_data: