+ Разоблачение стратегий +300% +600% +790% )))

Strategy2_44.py

@@ -27,6 +27,8 @@ def __init__(self):
 
  self.orders_bar_executed = defaultdict(list)
 
+ self.my_logs = []
+
  print(self.p.lots)
 
 
@@ -36,6 +38,20 @@ def log(self, txt, dt=None):
  self.datas[0].datetime[0]) if dt is None else dt # Заданная дата или дата последнего бара первого тикера ТС
  print(f'{dt.strftime("%d.%m.%Y %H:%M")}, {txt}') # Выводим дату и время с заданным текстом на консоль
 
+ def log_csv(self, ticker=None, signal=None, signal_price=None, order=None, order_price=None,
+ size=None, status=None, cost=None, comm=None, amount=None, pnl=None, dt=None):
+ """Собираем логи для csv файла"""
+
+ tradedate = bt.num2date(self.datas[0].datetime[0]) if dt is None else dt # Заданная дата или дата последнего бара первого тикера ТС
+ depo = f"{self.cerebro.broker.get_cash():.2f}"
+ amount = f"{(self.cerebro.broker.get_value()):.2f}" # - (self.cerebro.broker.get_cash()):.2f}"
+ strategy_name = self.p.name
+ info = ""
+ if order == "BUY" and float(cost) < 0: info = "Warning"
+
+ self.my_logs.append([tradedate, ticker, signal, signal_price, order, order_price, size, status,
+ cost, comm, pnl, amount, depo, strategy_name, info])
+
  def next(self):
  """
  Приход нового бара тикера
@@ -46,9 +62,20 @@ def next(self):
  return # то еще не пришли все новые бары. Ждем дальше, выходим
  #print(self.p.name)
  for data in self.datas: # Пробегаемся по всем запрошенным тикерам
+
+ ticker = data._dataname
+
  if self.p.symbols == '' or data._dataname in self.p.symbols: # Если торгуем все тикеры или данный тикер
  self.log(f'{data._dataname} - {bt.TimeFrame.Names[data.p.timeframe]} {data.p.compression} - Open={data.open[0]:.2f}, High={data.high[0]:.2f}, Low={data.low[0]:.2f}, Close={data.close[0]:.2f}, Volume={data.volume[0]:.0f}',
  bt.num2date(data.datetime[0]))
+
+ _close = data.close[0] # текущий close
+ _low = data.low[0] # текущий low
+ _high = data.high[0] # текущий high
+ _open = data.open[0]
+ _oc2 = (_open + _close) / 2
+ _volume = data.volume # ссылка на Объемы # print(volume[0])
+
  print("close: ", data.close[0])
 
  self.dataclose = data.close
@@ -76,6 +103,8 @@ def next(self):
  # BUY, BUY, BUY!!! (with default parameters)
  self.log('BUY CREATE, %.2f' % self.dataclose[0])
 
+ self.log_csv(ticker=ticker, signal='BUY', signal_price=_close) #, size=size)
+
  # Keep track of the created order to avoid a 2nd order
  self.order = self.buy(data=data) #, size=size)
 
@@ -88,6 +117,8 @@ def next(self):
  # SELL, SELL, SELL!!! (with all possible default parameters)
  self.log('SELL CREATE, %.2f' % self.dataclose[0])
 
+ self.log_csv(ticker=ticker, signal='SELL', signal_price=_close) #, size=size)
+
  # Keep track of the created order to avoid a 2nd order
  self.order = self.sell(data=data)
  except:
@@ -101,6 +132,10 @@ def notify_trade(self, trade):
  (trade.pnl, trade.pnlcomm))
 
  def notify_order(self, order):
+
+ ticker = order.data._name
+ size = order.size
+
  if order.status in [order.Submitted, order.Accepted]:
  # Buy/Sell order submitted/accepted to/by broker - Nothing to do
  return
@@ -110,8 +145,15 @@ def notify_order(self, order):
  if order.status in [order.Completed]:
  if order.isbuy():
  self.log('BUY EXECUTED, %.2f' % order.executed.price)
+ self.log_csv(ticker=ticker, order='BUY', order_price=order.executed.price, size=size,
+ status=order.getstatusname(order.status), cost=f"{order.executed.value:.2f}",
+ comm=f"{order.executed.comm:.2f}")
  elif order.issell():
  self.log('SELL EXECUTED, %.2f' % order.executed.price)
+ self.log_csv(ticker=ticker, order='SELL', order_price=order.executed.price, size=size,
+ status=order.getstatusname(order.status),
+ cost=f"{order.executed.value + order.executed.pnl:.2f}",
+ comm=f"{order.executed.comm:.2f}", pnl=f"{order.executed.pnl:.2f}")
 
  self.bar_executed = len(self)
  self.orders_bar_executed[order.data._name] = len(self)

StrategySMA2_4.py

@@ -40,6 +40,8 @@ def __init__(self):
  self.price_buy = defaultdict(list)
  self.size_buy = defaultdict(list)
 
+ self.my_logs = []
+
  for i in range(len(self.datas)):
  ticker = list(self.dnames.keys())[i] # key name is ticker name
  self.sma_all1[ticker] = bt.indicators.SMA(self.datas[i], period=8)
@@ -54,6 +56,20 @@ def log(self, txt, dt=None):
  self.datas[0].datetime[0]) if dt is None else dt # Заданная дата или дата последнего бара первого тикера ТС
  print(f'{dt.strftime("%d.%m.%Y %H:%M")}, {txt}') # Выводим дату и время с заданным текстом на консоль
 
+ def log_csv(self, ticker=None, signal=None, signal_price=None, order=None, order_price=None,
+ size=None, status=None, cost=None, comm=None, amount=None, pnl=None, dt=None):
+ """Собираем логи для csv файла"""
+
+ tradedate = bt.num2date(self.datas[0].datetime[0]) if dt is None else dt # Заданная дата или дата последнего бара первого тикера ТС
+ depo = f"{self.cerebro.broker.get_cash():.2f}"
+ amount = f"{(self.cerebro.broker.get_value()):.2f}" # - (self.cerebro.broker.get_cash()):.2f}"
+ strategy_name = self.p.name
+ info = ""
+ if order == "BUY" and float(cost) < 0: info = "Warning"
+
+ self.my_logs.append([tradedate, ticker, signal, signal_price, order, order_price, size, status,
+ cost, comm, pnl, amount, depo, strategy_name, info])
+
  def next(self):
  """
  Приход нового бара тикера
@@ -111,7 +127,6 @@ def next(self):
  if not self.orders[ticker]:
  if self.sma_all1[ticker] > self.sma_all2[ticker]:
  #print(self.bbands[ticker].lines.top, self.bbands[ticker].lines.mid, self.bbands[ticker].lines.bot)
- self.log(f"BUY CREATE [{ticker}] {self.data.close[0]:.2f}")
 
  lot = self.p.lots[ticker]
  percent = 3 # сколько % от депозита использовать на сделку
@@ -120,6 +135,8 @@ def next(self):
 
  size = functions.calc_size(depo=depo, lot=lot, percent=percent, ticker_price=ticker_price)
 
+ self.log(f"BUY CREATE [{ticker}] {self.data.close[0]:.2f}")
+ self.log_csv(ticker=ticker, signal='BUY', signal_price=_close, size=size)
  self.buy(data=data, exectype=bt.Order.Market, size=size)
  self.orders[ticker] = True
 
@@ -133,6 +150,7 @@ def next(self):
  # условие на продажу take-profit
  if self.sma_all1[ticker] < self.sma_all2[ticker]:
  self.log(f"SELL CREATE [{ticker}] {self.data.close[0]:.2f}")
+ self.log_csv(ticker=ticker, signal='SELL', signal_price=_close, size=size)
  self.sell(data=data, exectype=bt.Order.Market, size=size)
  self.orders[ticker] = False
  # if _close>=self.price_buy[ticker]*(1+profit_percent*ratio_profit/100):
@@ -142,6 +160,7 @@ def next(self):
  # условие на продажу stop-loss %
  if _close<=self.price_buy[ticker]*(1-stop_loss_percent/100):
  self.log(f"SELL STOP LOSS CREATE [{ticker}] {self.data.close[0]:.2f}")
+ self.log_csv(ticker=ticker, signal='STOP LOSS', signal_price=_close, size=size)
  self.sell(data=data, exectype=bt.Order.Market, size=size)
  self.orders[ticker] = False
  # ==========================================================================================================================
@@ -201,12 +220,19 @@ def notify_order(self, order):
  if order.status in [order.Completed]:
  if order.isbuy():
  self.log(f"BUY EXECUTED [{order.data._name}], {order.executed.price:.2f} size={size}")
+ self.log_csv(ticker=ticker, order='BUY', order_price=order.executed.price, size=size,
+ status=order.getstatusname(order.status), cost=f"{order.executed.value:.2f}",
+ comm=f"{order.executed.comm:.2f}")
  self.price_buy[ticker] = order.executed.price # записываем цену покупки для тикера
- self.size_buy[ticker] = size # записываем объем покупки для тикера
+ self.size_buy[ticker] = size  # записываем объем покупки для тикера
  elif order.issell():
  self.log(f"SELL EXECUTED [{order.data._name}], {order.executed.price:.2f} size={size}")
+ self.log_csv(ticker=ticker, order='SELL', order_price=order.executed.price, size=size,
+ status=order.getstatusname(order.status),
+ cost=f"{order.executed.value + order.executed.pnl:.2f}",
+ comm=f"{order.executed.comm:.2f}", pnl=f"{order.executed.pnl:.2f}")
  self.price_buy.pop(ticker, None) # удаляем цену покупки для тикера
- self.size_buy.pop(ticker, None) # удаляем объем покупки для тикера
+ self.size_buy.pop(ticker, None)  # удаляем объем покупки для тикера
 
  self.bar_executed = len(self)
 

functions.py

@@ -1,3 +1,6 @@
+import datetime, os
+import pandas as pd
+
 def calc_size(depo, lot, percent, ticker_price):
  """
  Функция расчета позиции
@@ -11,9 +14,10 @@ def calc_size(depo, lot, percent, ticker_price):
  shares_can_buy = money / cost_lot
  size_mod = shares_can_buy * lot # размер не кратный lot
  size = round(size_mod / lot) * lot # размер кратный lot
- print(money, cost_lot, shares_can_buy, size_mod, size)
+ # print(money, cost_lot, shares_can_buy, size_mod, size)
  return size
 
+
 def get_info_about_paper(qpProvider, symbols, show_log=False):
  """
  Функция получения информацию по бумагам:
@@ -38,4 +42,19 @@ def get_info_about_paper(qpProvider, symbols, show_log=False):
  f_decimal[symbol] = securityInfo['scale'] # сохраняем Кол-во десятичных знаков в глобальной переменной f_decimal
  lots[symbol] = securityInfo['lot_size'] # сохраняем Лот в глобальной переменной lot
 
- return syminfo_mintick, f_decimal, lots
+ return syminfo_mintick, f_decimal, lots
+
+
+def export_log_to_csv(my_log, export_dir):
+ """
+ Функция экспорта логов в csv файл
+ """
+ time_log = datetime.datetime.now().strftime('%d-%m-%Y_%H-%M-%S')
+ df = pd.DataFrame(my_log, columns=('TRADEDATE', 'TICKER', 'SIGNAL', 'S.PRICE', 'ORDER', 'O.PRICE',
+ 'SIZE', 'STATUS', 'COST', 'COMM', 'PNL', 'AMOUNT', 'DEPO', 'STRATEGY_NAME', 'INFO'))
+ if not os.path.exists(export_dir): os.makedirs(export_dir)
+ df.to_csv(os.path.join(export_dir, time_log+"_logs.csv"), index=False, encoding='utf-8', sep=";", decimal=".")
+
+ # запись имени последнего лог файла
+ with open(os.path.join(export_dir, 'last_log_filename.txt'), "w") as the_file:
+ the_file.write(time_log+"_logs.csv")

main2_4.py

@@ -2,7 +2,7 @@
 from backtrader import Cerebro, TimeFrame
 from BackTraderQuik.QKStore import QKStore # Хранилище QUIK
 from QuikPy import QuikPy # Работа с QUIK из Python через LUA скрипты QuikSharp
-import StrategySMA2_4 as ts # Торговые системы
+import StrategySMA2_4_fix as ts # Торговые системы
 
 import functions
 
@@ -15,6 +15,7 @@
  symbols = ('TQBR.GAZP', ) # Кортеж тикеров
  symbols = ('TQBR.GAZP', 'TQBR.AFKS',) # Кортеж тикеров
  symbols = ('TQBR.AFKS', 'TQBR.SBER', 'TQBR.GAZP', 'TQBR.GMKN', 'TQBR.LKOH', ) # Кортеж тикеров
+ symbols = ('TQBR.GAZP',) # Кортеж тикеров
 
 
  qpProvider = QuikPy() # Вызываем конструктор QuikPy с подключением к локальному компьютеру с QUIK
@@ -33,10 +34,15 @@
  # cerebro.addstrategy(ts.TestStrategy01, name="Two Tickers", symbols=('TQBR.GAZP', 'TQBR.LKOH',)) # Добавляем торговую систему по двум тикерам
  cerebro.addstrategy(ts.TestStrategy04, name="All Tickers", lots=lots) # Добавляем торговую систему по всем тикерам
 
- cerebro.run() # Запуск торговой системы
+ strategy_runs = cerebro.run() # Запуск торговой системы
  # cerebro.plot() # Рисуем график. Требуется matplotlib версии 3.2.2 (pip install matplotlib==3.2.2)
 
  print('Стоимость портфеля: %.2f' % cerebro.broker.getvalue())
  print('Свободные средства: %.2f' % cerebro.broker.get_cash())
 
+ my_log = strategy_runs[0].my_logs
+ functions.export_log_to_csv(my_log=my_log, export_dir="logs")
+
+ qpProvider.CloseConnectionAndThread() # Закрытие соединения с Quik
+
  cerebro.plot(style='candle') # Рисуем график. Требуется matplotlib версии 3.2.2 (pip install matplotlib==3.2.2)

main2_44.py

@@ -4,6 +4,8 @@
 import Strategy2_44 as ts # Торговые системы
 from QuikPy import QuikPy # Работа с QUIK из Python через LUA скрипты QuikSharp
 
+import functions
+
 if __name__ == '__main__': # Точка входа при запуске этого скрипта
  qpProvider = QuikPy() # Вызываем конструктор QuikPy с подключением к локальному компьютеру с QUIK
  cerebro = Cerebro() # Инициируем "движок" BackTrader
@@ -44,12 +46,14 @@
  #cerebro.addstrategy(ts.TestStrategy01, name="Two Tickers", symbols=('TQBR.GAZP', 'TQBR.LKOH',)) # Добавляем торговую систему по двум тикерам
  cerebro.addstrategy(ts.TestStrategy01, name="All Tickers", lots=all_lots) # Добавляем торговую систему по всем тикерам
 
- cerebro.run() # Запуск торговой системы
+ strategy_runs = cerebro.run() # Запуск торговой системы
 
  print('Стоимость портфеля: %.2f' % cerebro.broker.getvalue())
  print('Свободные средства: %.2f' % cerebro.broker.get_cash())
 
- cerebro.plot(style='candle') # Рисуем график. Требуется matplotlib версии 3.2.2 (pip install matplotlib==3.2.2)
+ my_log = strategy_runs[0].my_logs
+ functions.export_log_to_csv(my_log=my_log, export_dir="logs")
 
- # Выход
- qpProvider.CloseConnectionAndThread() # Перед выходом закрываем соединение и поток QuikPy из любого экземпляра
+ qpProvider.CloseConnectionAndThread() # Закрытие соединения с Quik
+
+ cerebro.plot(style='candle') # Рисуем график. Требуется matplotlib версии 3.2.2 (pip install matplotlib==3.2.2)