这篇文章将为大家详细讲解有关针对VNPY策略遗传算法优化怎样写了一个类GeneticOptimizeStrategy，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。
写了一个类，GeneticOptimizeStrategy，
Parameterlist 字典； 简化了调用参数和定义对应随机范围问题。只要在Parameterlist 中定义策略参数名称和对应的随机范围就可以，其中两个参数的元祖是两个之间随机数，调用random.uniform()，三个参数元祖是开始结束和中间步进,调用的是random.randrange(), 如果是数组就是在数组中间随机选择。
Symbollist 字典，维护回测品种和数据
poptoExcel方法，输出一个Excel，包括参数和value；参数可以直接调用。同时把相同项合并。效果如下图
源代码也可以去我的GitHub中
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发现多线程时候有报错
cPickle.PicklingError: Can't pickle <type 'instancemethod'>: attribute lookup builtin.instanceme
搜索一下，发现是python2.7多进程问题，pool.map没法绑定包在类里面方法。
把evaluate的方法放在类外面做成静态方法绑定，虽然解决了pickle，但是在多线程情况下，策略参数名字和值的对应经出出错。
就把参数赋值的方式也改了，从
[value1,value2,value3...]变成[{key1:value1},{key2,value2},{key3,value3}...]，这样。可以满足交叉，突变要求。生成随机DNA算法要改下。
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def parameter_generate(self):
'''
根据设置的起始值，终止值和步进，随机生成待优化的策略参数
'''
parameter_list = []
for key, value in self.parameterlist.items():
if isinstance(value, tuple):
if len(value) == 3:
parameter_list.append({key:random.randrange(value[0], value[1], value[2])})
elif len(value) == 2:
parameter_list.append({key:random.uniform(value[0], value[1])})
elif isinstance(value, list):
parameter_list.append({key:random.choice(value)})
else:
parameter_list.append({key:value})
return parameter_listparameter_list是类似vnpy optimize的格式，不过有所增强。 strategy_avg返回变成了[{key1:value1},{key2,value2},{key3,value3}...]，包含字典的list格式也可以满足交叉和突变方法。
在进化筛选方法object_func，使用下面遍历把[{key1:value1},{key2,value2},{key3,value3}...]变回{key1,value1,key2,value2...}，这样就可以进入回测
setting = {}
for item in range(len(strategy_avg)):
setting.update(strategy_avg[item])最后，因为进化筛选方法object_func放在类外面，但必须要把一些回测参数，比如品种，日期等的传入，这里有两种方式可以实现，一个是把传入individual list改为Tuple list，变成[(individual, parameterPackage)..]这样list，但是就要修改algorithms.eaMuPlusLambda，比较麻烦。
还有一个是增强individual, 加入这个回测参数集做为属性。但是多线程也有些要注意，不得不把parameterPackage做为静态属性放在类里面，不然回提示parameterPackage为空。还没有找到比较合适处理方法
creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMulti, parameterPackage=parameterPackage)完整新代码如下
# encoding: UTF-8
"""
展示如何执行参数优化。
"""
from __future__ import division
from __future__ import print_function
from vnpy.trader.app.ctaStrategy.ctaBacktesting import BacktestingEngine, MINUTE_DB_NAME, OptimizationSetting
from vnpy.trader.app.ctaStrategy.strategy.strategyBollChannel import BollChannelStrategy
import random
import numpy as np
from deap import creator, base, tools, algorithms
import multiprocessing
import time, datetime
import pandas as pd
def object_func(strategy_avgTuple):
"""
本函数为优化目标函数，根据随机生成的策略参数，运行回测后自动返回2个结果指标：收益回撤比和夏普比率
"""
strategy_avg = strategy_avgTuple
paraSet = strategy_avgTuple.parameterPackage
symbol = paraSet["symbol"]
strategy = paraSet["strategy"]
# 创建回测引擎对象
engine = BacktestingEngine()
# 设置回测使用的数据
engine.setBacktestingMode(engine.BAR_MODE) # 设置引擎的回测模式为K线
engine.setDatabase("VnTrader_1Min_Db", symbol["vtSymbol"]) # 设置使用的历史数据库
engine.setStartDate(symbol["StartDate"]) # 设置回测用的数据起始日期
engine.setEndDate(symbol["EndDate"]) # 设置回测用的数据起始日期
# 配置回测引擎参数
engine.setSlippage(symbol["Slippage"]) # 1跳
engine.setRate(symbol["Rate"]) # 佣金大小
engine.setSize(symbol["Size"]) # 合约大小
engine.setPriceTick(symbol["Slippage"]) # 最小价格变动
engine.setCapital(symbol["Capital"])
setting = {}
for item in range(len(strategy_avg)):
setting.update(strategy_avg[item])
engine.clearBacktestingResult()
# 加载策略
engine.initStrategy(strategy, setting)
# 运行回测，返回指定的结果指标
engine.runBacktesting() # 运行回测
# 逐日回测
# engine.calculateDailyResult()
backresult = engine.calculateBacktestingResult()
try:
capital = round(backresult['capital'], 3) # 收益回撤比
profitLossRatio = round(backresult['profitLossRatio'], 3) # 夏普比率 #夏普比率
sharpeRatio = round(backresult['sharpeRatio'], 3)
except Exception, e:
print("Error: %s, %s" %(str(Exception),str(e)))
sharpeRatio = 0
profitLossRatio = 0 # 收益回撤比
averageWinning = 0 # 夏普比率 #夏普比率
capital = 0
return capital, sharpeRatio, profitLossRatio
class GeneticOptimizeStrategy(object):
Strategy = BollChannelStrategy
Symbollist ={
"vtSymbol": 'rb0000',
"StartDate": "20140601",
"EndDate": "20141101",
"Slippage": 1,
"Size": 10,
"Rate": 2 / 10000.0,
"Capital": 10000
}
Parameterlist = {
'bollWindow': (10,50,1), #布林带窗口
'bollDev': (2,10,1), #布林带通道阈值
'slMultiplier':(3,6),
'barMins':[2,3,5,10,15,20],
}
parameterPackage = {
"symbol":Symbollist,
"strategy":Strategy
}
# ------------------------------------------------------------------------
def __init__(self, Strategy, Symbollist, Parameterlist):
self.strategy = Strategy
self.symbol = Symbollist
self.parameterlist = Parameterlist
self.parameterPackage = {
"strategy":self.strategy,
"symbol":self.symbol
}
creator.create("FitnessMulti", base.Fitness, weights=(1.0, 1.0, 1.0)) # 1.0 求最大值；-1.0 求最小值
creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMulti, parameterPackage=parameterPackage)
# ------------------------------------------------------------------------
def parameter_generate(self):
'''
根据设置的起始值，终止值和步进，随机生成待优化的策略参数
'''
parameter_list = []
for key, value in self.parameterlist.items():
if isinstance(value, tuple):
if len(value) == 3:
parameter_list.append({key:random.randrange(value[0], value[1], value[2])})
elif len(value) == 2:
parameter_list.append({key:random.uniform(value[0], value[1])})
elif isinstance(value, list):
parameter_list.append({key:random.choice(value)})
else:
parameter_list.append({key:value})
return parameter_list
def mutArrayGroup(self, individual, parameterlist, indpb):
size = len(individual)
paralist = parameterlist()
for i in xrange(size):
if random.random() < indpb:
individual[i] = paralist[i]
return individual,
def optimize(self):
# 设置优化方向：最大化收益回撤比，最大化夏普比率
toolbox = base.Toolbox() # Toolbox是deap库内置的工具箱，里面包含遗传算法中所用到的各种函数
pool = multiprocessing.Pool(processes=(multiprocessing.cpu_count()-1))
toolbox.register("map", pool.map)
# 初始化
toolbox.register("individual", tools.initIterate, creator.Individual,
self.parameter_generate) # 注册个体：随机生成的策略参数parameter_generate()
toolbox.register("population", tools.initRepeat, list,
toolbox.individual) # 注册种群：个体形成种群
toolbox.register("mate", tools.cxTwoPoint) # 注册交叉：两点交叉
toolbox.register("mutate", self.mutArrayGroup, parameterlist=self.parameter_generate,
indpb=0.6) # 注册变异：随机生成一定区间内的整数
toolbox.register("evaluate", object_func) # 注册评估：优化目标函数object_func()
toolbox.register("select", tools.selNSGA2) # 注册选择:NSGA-II(带精英策略的非支配排序的遗传算法)
# 遗传算法参数设置
MU = 8 # 设置每一代选择的个体数
LAMBDA = 5 # 设置每一代产生的子女数
pop = toolbox.population(20) # 设置族群里面的个体数量
CXPB, MUTPB, NGEN = 0.5, 0.3, 10 # 分别为种群内部个体的交叉概率、变异概率、产生种群代数
hof = tools.ParetoFront() # 解的集合：帕累托前沿(非占优最优集)
# 解的集合的描述统计信息
# 集合内平均值，标准差，最小值，最大值可以体现集合的收敛程度
# 收敛程度低可以增加算法的迭代次数
stats = tools.Statistics(lambda ind: ind.fitness.values)
np.set_printoptions(suppress=True) # 对numpy默认输出的科学计数法转换
stats.register("mean", np.mean, axis=0) # 统计目标优化函数结果的平均值
stats.register("std", np.std, axis=0) # 统计目标优化函数结果的标准差
stats.register("min", np.min, axis=0) # 统计目标优化函数结果的最小值
stats.register("max", np.max, axis=0) # 统计目标优化函数结果的最大值
# 运行算法
algorithms.eaMuPlusLambda(pop, toolbox, MU, LAMBDA, CXPB, MUTPB, NGEN, stats,
halloffame=hof, verbose=True) # esMuPlusLambda是一种基于(μ+λ)选择策略的多目标优化分段遗传算法
return pop
def poptoExcel(self, pop, number = 1000, path = "C:/data/"):
#按照输入统计数据队列和路径，输出excel，这里不提供新增模式，如果想，可以改
#dft.to_csv(path,index=False,header=True, mode = 'a')
path = path + self.strategy.className + "_" + self.symbol[ "vtSymbol"] + str(datetime.date.today())+ ".xls"
summayKey = ["StrategyParameter","TestValues"]
best_ind = tools.selBest(pop, number)
dft = pd.DataFrame(columns=summayKey)
for i in range(0,len(best_ind)-1):
if i == 0:
# new = pd.DataFrame([{"StrategyParameter":self.complieString(best_ind[i])},{"TestValues":best_ind[i].fitness.values}], index=["0"])
dft = dft.append([{"StrategyParameter":self.complieString(best_ind[i]),"TestValues":best_ind[i].fitness.values}], ignore_index=True)
elif str(best_ind[i-1]) == (str(best_ind[i])):
pass
else:
#new = pd.DataFrame({"StrategyParameter":self.complieString(best_ind[i]),"TestValues":best_ind[i].fitness.values}, index=["0"])
dft = dft.append([{"StrategyParameter":self.complieString(best_ind[i]),"TestValues":best_ind[i].fitness.values}], ignore_index=True)
dft.to_excel(path,index=False,header=True)
print("回测统计结果输出到" + path)
def complieString(self,individual):
setting = {}
for item in range(len(individual)):
setting.update(individual[item])
return str(setting)
if __name__ == "__main__":
Strategy = BollChannelStrategy
Symbollist ={
"vtSymbol": 'rb0000',
"StartDate": "20140601",
"EndDate": "20141101",
"Slippage": 1,
"Size": 10,
"Rate": 2 / 10000.0,
"Capital": 10000
}
Parameterlist = {
'bollWindow': (10,50,1), #布林带窗口
'bollDev': (2,10,1), #布林带通道阈值
'slMultiplier':(3,6),
'barMins':[2,3,5,10,15,20],
}
parameterPackage = {
"symbol":Symbollist,
"parameterlist":Parameterlist,
"strategy":Strategy
}
GE = GeneticOptimizeStrategy(Strategy,Symbollist,Parameterlist)
GE.poptoExcel(GE.optimize())
print("-- End of (successful) evolution --")-------------------------------------------------------------------------------------------------------------
关于针对VNPY策略遗传算法优化怎样写了一个类GeneticOptimizeStrategy就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。
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