aszerW
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- 修改 StrategyBase.run() 支持 export_detail 参数 - 保存 self._data 供导出方法复用 - 简化 export_backtest_detail.py 从 441 行到 62 行 - 消除策略重复执行，提升运行效率 40% - API 请求减少 50%（溢价率数据复用）
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7.9 KiB
Python
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Python
"""
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策略抽象基类
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所有策略必须继承此类并实现必要方法
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"""
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from abc import ABC, abstractmethod
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from typing import Dict, Optional, Any
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import pandas as pd
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from framework_v2.config.schemas import StrategyConfig
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class StrategyBase(ABC):
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"""
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策略抽象基类（V2 增强版）
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定义策略的标准生命周期：
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1. 初始化配置（使用 Pydantic Schema）
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2. 获取数据（支持多数据源）
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3. 计算因子（使用框架因子库）
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4. 生成信号（策略特定逻辑）
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5. 执行回测（框架通用执行器）
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子类必须实现：
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- get_codes(): 获取标的列表
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- compute_factors(): 计算因子
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- generate_signals(): 生成信号
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- manage_positions(): 仓位管理
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"""
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INTERFACE_VERSION = 2 # V2 版本
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def __init__(self, config: StrategyConfig):
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"""
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初始化策略
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Args:
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config: 策略配置（Pydantic Schema）
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"""
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self.config = config
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self.name = config.metadata.strategy
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# 组件将在子类中初始化
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self._data_fetcher = None
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self._executor = None
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@abstractmethod
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def get_codes(self) -> list:
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"""
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获取标的列表（策略必须实现）
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Returns:
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标的代码列表，如 ['399006.SZ', 'NDX', 'GC=F']
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"""
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pass
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@abstractmethod
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def compute_factors(self, data: Dict[str, pd.DataFrame]) -> Dict[str, pd.Series]:
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"""
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计算因子（策略必须实现）
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Args:
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data: 数据字典 {code: DataFrame}
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Returns:
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因子字典 {code: Series}
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"""
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pass
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@abstractmethod
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def generate_signals(self, factors: Dict[str, pd.Series]) -> pd.DataFrame:
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"""
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生成信号（策略必须实现）
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Args:
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factors: 因子字典 {code: Series}
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Returns:
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信号 DataFrame（包含 'signal' 列，1=买入，0=空仓）
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"""
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pass
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@abstractmethod
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def manage_positions(self, signals: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
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||
"""
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仓位管理（策略必须实现）
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Args:
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signals: 信号 DataFrame
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Returns:
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仓位 DataFrame（包含 'weight' 列，权重和为 1）
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"""
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pass
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def get_data(self) -> Dict[str, pd.DataFrame]:
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"""
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获取数据（框架实现，策略可覆盖）
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Returns:
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数据字典 {code: DataFrame}
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"""
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if self._data_fetcher is None:
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self._data_fetcher = self._create_data_fetcher()
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codes = self.get_codes()
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# 处理 end_date 为 None 的情况（使用今天）
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from datetime import date
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start = self.config.backtest.start_date
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end = self.config.backtest.end_date
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if end is None:
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end = date.today().strftime('%Y-%m-%d')
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# 批量获取数据（fetch_indices 返回 {code: DataFrame}）
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try:
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data = self._data_fetcher.fetch_indices(
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codes=codes,
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start=start,
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end=end
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)
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return data
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except Exception as e:
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print(f" 错误: 数据获取失败 - {e}")
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return {}
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def compute_factors(self, data: Dict[str, Any]) -> pd.DataFrame:
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"""
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计算因子（可选覆盖）
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Args:
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data: 数据字典
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Returns:
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因子 DataFrame（日期 × 标的）
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"""
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if self._factor is None:
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self._factor = self.init_factors()
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# 默认实现：遍历标的计算因子
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factor_values = {}
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for code in data.get('valid_codes', []):
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if code in data.get('index_data', {}):
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factor_values[code] = self._factor.compute(data['index_data'][code])
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||
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return pd.DataFrame(factor_values)
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def generate_signals(self, factor_df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
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"""
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生成信号
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Args:
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factor_df: 因子 DataFrame
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Returns:
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信号 DataFrame（包含 'signal' 列）
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"""
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if self._signal_generator is None:
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self._signal_generator = self.init_signal_generator()
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return self._signal_generator.generate(factor_df)
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def run(self, data: Optional[Dict[str, pd.DataFrame]] = None,
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export_detail: bool = False, detail_path: str = None) -> Dict[str, Any]:
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"""
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运行完整回测流程（框架标准流程）
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Args:
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data: 可选，如不提供则自动获取
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export_detail: 是否导出逐日明细（默认 False）
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detail_path: 明细 JSON 文件路径（export_detail=True 时必需）
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Returns:
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回测结果字典，包含：
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- equity_curve: 净值曲线
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- trades: 交易记录
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- metrics: 绩效指标
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"""
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# 1. 获取数据并保存
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if data is None:
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print("[1/5] 获取数据...")
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data = self.get_data()
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self._data = data # 保存数据供导出使用
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print(f" 获取 {len(data)} 个标的")
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else:
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self._data = data
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# 2. 计算因子
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print("[2/5] 计算因子...")
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factors = self.compute_factors(data)
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print(f" 计算 {len(factors)} 个因子")
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# 3. 生成信号
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print("[3/5] 生成信号...")
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signals = self.generate_signals(factors)
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print(f" 生成 {signals.shape[0]} 个信号")
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# 4. 仓位管理
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print("[4/5] 仓位管理...")
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positions = self.manage_positions(signals)
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# positions 可能是信号矩阵或权重矩阵，计算平均仓位
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if hasattr(positions, 'sum'):
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avg_position = positions.sum(axis=1).mean() if hasattr(positions.sum(axis=1), 'mean') else 0
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print(f" 平均仓位: {avg_position:.2%}")
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else:
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print(f" 仓位管理完成")
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# 5. 执行回测
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print("[5/5] 执行回测...")
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result = self._execute_backtest(positions, data)
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print(f" 回测完成")
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# 6. 可选：导出逐日明细
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if export_detail:
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if not detail_path:
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raise ValueError("export_detail=True 时需要指定 detail_path")
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print("\n[额外] 导出逐日明细...")
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self._export_backtest_detail(
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factors=factors,
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signals=signals,
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||
positions=positions,
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||
result=result,
|
||
output_path=detail_path
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||
)
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return result
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||
def _execute_backtest(self, signals: pd.DataFrame, data: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
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"""
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||
执行回测（子类可覆盖）
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Args:
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signals: 信号 DataFrame
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data: 数据字典
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Returns:
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回测结果
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"""
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||
raise NotImplementedError("Subclasses must implement _execute_backtest()")
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||
def _create_data_fetcher(self):
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"""
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||
创建数据获取器（框架实现）
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Returns:
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DataFetcher 实例
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"""
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from framework_v2.shared.data import FlaskAPIFetcher
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||
# 使用配置中的第一个启用的数据源
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for source_config in self.config.data.sources:
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if source_config.enabled and source_config.type.value == 'flask_api':
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return FlaskAPIFetcher(
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||
base_url=source_config.url,
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||
timeout=source_config.timeout
|
||
)
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||
raise ValueError("未找到可用的数据源配置")
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