aszer/etf
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feat(report): 支持ETF净值和溢价率的绩效报告展示

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- 在生成绩效报告接口中新增code_config、index_data、etf_price_data和etf_nav_data_raw参数
- 计算溢价率并基于信号前一日数据进行校验和计算
- 打印最新调仓信号时增加ETF代码、ETF净值、溢价率及高溢价警告显示
- 调整信号数据基准日期展示，更准确反映信号计算依据
- 报告图表支持显示ETF净值和溢价率列，完善调仓信息视觉效果
- 统一处理跨市场ETF映射和特殊市场（如加密货币）情况，避免溢价率误报
- 完善打印表格和图表的列宽和格式，增强可读性
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aszerW
2026-03-25 22:02:05 +08:00
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208
strategies/rotation/report.py
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@@ -19,6 +19,10 @@ def generate_performance_report(
benchmark_name: str = "沪深300指数",
save_path: str = "report",
select_num: int = 1,
code_config: dict = None,
index_data: pd.DataFrame = None,
etf_price_data: pd.DataFrame = None,
etf_nav_data_raw: pd.DataFrame = None,
) -> dict:
"""
生成完整的绩效报告
@@ -30,6 +34,10 @@ def generate_performance_report(
benchmark_name: 基准名称
save_path: 报告保存路径前缀
select_num: 选中数量
code_config: 代码配置（包含 name, etf, market），用于显示ETF映射
index_data: 指数价格数据
etf_price_data: ETF价格数据（用于计算溢价率）
etf_nav_data_raw: ETF净值数据（用于计算溢价率）
Returns:
dict: 绩效指标字典
@@ -38,6 +46,7 @@ def generate_performance_report(
os.makedirs(os.path.dirname(save_path) if os.path.dirname(save_path) else ".", exist_ok=True)
code_name_map = code_name_map or {}
code_config = code_config or {}
strategy_nav = backtest_result["轮动策略净值"]
strategy_ret = backtest_result["轮动策略日收益率"]
benchmark_nav = backtest_result["基准净值"]
@@ -77,8 +86,30 @@ def generate_performance_report(
print(f' {"最大回撤区间":<22} {str(s_dd_start.date()):>10} ~ {str(s_dd_end.date())}')
print("=" * 70)
# 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 = {}
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）
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:
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
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)
_print_latest_signal(backtest_result, code_list, code_name_map, select_num, code_config, etf_nav_data, premium_data)
# 绘制图表
_plot_report_chart(
@@ -91,7 +122,10 @@ def generate_performance_report(
"最大回撤": s_max_dd,
"Calmar比率": s_calmar,
"日胜率": s_win_rate,
}
},
code_config=code_config,
etf_price_data=etf_price_data,
etf_nav_data_raw=etf_nav_data_raw,
)
# 返回指标字典
@@ -110,21 +144,30 @@ def generate_performance_report(
}
def _print_latest_signal(backtest_result: pd.DataFrame, code_list: list, code_name_map: dict, select_num: int):
"""打印最新调仓信号"""
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）"""
code_config = code_config or {}
etf_nav_data = etf_nav_data or {}
premium_data = premium_data or {}
latest = _extract_latest_positions(backtest_result, code_list, code_name_map, select_num)
signal_date_str = latest["signal_date"].strftime("%Y-%m-%d")
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)
data_base_date_str = data_base_date.strftime("%Y-%m-%d")
print("\n")
print("=" * 100)
print("=" * 135)
print(" 最新调仓信号 (下一交易日执行)")
print("=" * 100)
print(f" 数据截止: {signal_date_str}")
print("=" * 135)
print(f" 信号日期: {signal_date_str} (基于 {data_base_date_str} 收盘数据)")
print()
# 表头
print(f' {"标的名称":<8} {"代码":>10} {"仓位":>6} {"得分":>8} {"进场日期":>12} {"进场价":>10} {"最新价":>10} {"操作":>6} {"持有天数":>8} {"盈亏":>10}')
print(" " + "-" * 115)
# 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}')
print(" " + "-" * 155)
# 下期持仓（调入/维持）
for pos in latest["positions"]:
@@ -134,8 +177,37 @@ 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 = f'{pos["score"]:>8.2f}' if pos["score"] is not None else ' —'
flag = '▲' if pos["action"] == "调入" else ' '
# 获取ETF代码、ETF净值和溢价率
idx_code = pos["code"]
cfg = code_config.get(idx_code, {})
etf_code = cfg.get('etf', '—')
market = cfg.get('market', 'A')
if etf_code is None:
etf_code = '直接交易'
# 获取ETF净值和溢价率
if market == 'CRYPTO':
etf_nav_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}'
else:
etf_nav_str = ' —'
# 溢价率
premium = premium_data.get(idx_code)
if premium is not None:
# 高溢价警告标记
warning = '⚠️' if premium > 0.02 else ''
premium_str = f'{premium:>+7.2%}{warning}'
else:
premium_str = ' —'
print(f' {pos["name"]:<8} {pos["code"]:>10} {pos["weight"]:>6.0%} {score_str} {entry_date_str:>12} {entry_str} {pos["current_price"]:>10.2f} {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_nav_str} {premium_str} {flag}{pos["action"]:>4} {days_str} {pnl_str}')
# 需调出的品种
if latest["exit_positions"]:
@@ -147,10 +219,38 @@ def _print_latest_signal(backtest_result: pd.DataFrame, code_list: list, code_na
entry_str = f'{pos["entry_price"]:>10.2f}' if pos["entry_price"] is not None else ' —'
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
idx_code = pos["code"]
cfg = code_config.get(idx_code, {})
etf_code = cfg.get('etf', '—')
market = cfg.get('market', 'A')
if etf_code is None:
etf_code = '直接交易'
# 获取ETF净值和溢价率
if market == 'CRYPTO':
etf_nav_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}'
else:
etf_nav_str = ' —'
# 溢价率
premium = premium_data.get(idx_code)
if premium is not None:
warning = '⚠️' if premium > 0.02 else ''
premium_str = f'{premium:>+7.2%}{warning}'
else:
premium_str = ' —'
print(f' {pos["name"]:<8} {pos["code"]:>10} {pos["weight"]:>6.0%} {score_str} {entry_date_str:>12} {entry_str} {pos["current_price"]:>10.2f} ▼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_nav_str} {premium_str} ▼调出 {days_str} {pnl_str}')
print("=" * 120)
print("=" * 160)
def _extract_latest_positions(backtest_result: pd.DataFrame, code_list: list, code_name_map: dict, select_num: int) -> dict:
@@ -290,8 +390,11 @@ def _plot_report_chart(
save_path: str,
select_num: int,
metrics: dict = None,
code_config: dict = None,
etf_price_data: pd.DataFrame = None,
etf_nav_data_raw: pd.DataFrame = None,
):
"""绘制报告图表"""
"""绘制报告图表（支持ETF净值和溢价率显示）"""
# 设置中文字体（macOS: Arial Unicode MS, Linux: WenQuanYi Zen Hei）
plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["Arial Unicode MS", "WenQuanYi Zen Hei", "DejaVu Sans"]
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False
@@ -321,6 +424,27 @@ def _plot_report_chart(
# 提取最新调仓信息
latest = _extract_latest_positions(backtest_result, code_list, code_name_map, select_num)
# 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)
# 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:
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
premium_dict[code] = premium
# 计算表格行数
n_table_rows = len(latest["positions"]) + len(latest["exit_positions"])
@@ -334,12 +458,16 @@ def _plot_report_chart(
ax0 = fig.add_subplot(gs[0])
ax0.axis("off")
signal_date_str = latest["signal_date"].strftime("%Y-%m-%d")
ax0.set_title(f"最新调仓信号 (数据截止: {signal_date_str}，下一交易日执行)", fontsize=14, fontweight="bold", loc="left", pad=15)
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)
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
# 构建表格数据（添加ETF净值和溢价率列）
table_data = []
col_labels = ["标的名称", "代码", "仓位", "得分", "进场日期", "进场价", "最新价", "操作", "持有天数", "盈亏"]
col_labels = ["标的名称", "指数代码", "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"]
# 下期持仓（调入/维持）
for pos in latest["positions"]:
@@ -348,11 +476,29 @@ def _plot_report_chart(
entry_str = f'{pos["entry_price"]:.2f}' if pos["entry_price"] is not None else "—"
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净值和溢价率
idx_code = pos["code"]
cfg = code_config.get(idx_code, {})
market = cfg.get('market', 'A')
if market == 'CRYPTO':
etf_nav_str = "—"
premium_str = "—"
else:
etf_nav = etf_nav_dict.get(idx_code)
premium = premium_dict.get(idx_code)
etf_nav_str = f"{etf_nav:.3f}" if etf_nav is not None else "—"
if premium is not None:
warning = "⚠️" if premium > 0.02 else ""
premium_str = f"{premium:+.2%}{warning}"
else:
premium_str = "—"
table_data.append([
pos["name"], pos["code"], f'{pos["weight"]:.0%}',
score_str, entry_date_str, entry_str, f'{pos["current_price"]:.2f}',
pos["action"], days_str, pnl_str
etf_nav_str, premium_str, pos["action"], days_str, pnl_str
])
# 需调出的品种
@@ -362,11 +508,29 @@ def _plot_report_chart(
entry_str = f'{pos["entry_price"]:.2f}' if pos["entry_price"] is not None else "—"
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净值和溢价率
idx_code = pos["code"]
cfg = code_config.get(idx_code, {})
market = cfg.get('market', 'A')
if market == 'CRYPTO':
etf_nav_str = "—"
premium_str = "—"
else:
etf_nav = etf_nav_dict.get(idx_code)
premium = premium_dict.get(idx_code)
etf_nav_str = f"{etf_nav:.3f}" if etf_nav is not None else "—"
if premium is not None:
warning = "⚠️" if premium > 0.02 else ""
premium_str = f"{premium:+.2%}{warning}"
else:
premium_str = "—"
table_data.append([
pos["name"], pos["code"], f'{pos["weight"]:.0%}',
score_str, entry_date_str, entry_str, f'{pos["current_price"]:.2f}',
"调出", days_str, pnl_str
etf_nav_str, premium_str, "调出", days_str, pnl_str
])
if table_data:
@@ -375,7 +539,7 @@ def _plot_report_chart(
colLabels=col_labels,
loc="center",
cellLoc="center",
colWidths=[0.10, 0.10, 0.07, 0.08, 0.08, 0.08, 0.08, 0.07, 0.08, 0.08],
colWidths=[0.09, 0.09, 0.06, 0.07, 0.07, 0.07, 0.07, 0.07, 0.08, 0.06, 0.07, 0.07],
bbox=[0, 0, 1, 1], # 使用完整宽度
)
table.auto_set_font_size(False)