combine_dates_and_pairs

czsc.combine_dates_and_pairs(dates: list, pairs: DataFrame, results_path)[source]

结合大盘日期择时和择时策略开平交易进行分析

函数计算逻辑:

  1. 将dates转换为日期类型，并赋值给变量dates。

  2. 将pairs复制到dfp变量。

  3. 将dfp的’开仓时间’列转换为日期类型，并将日期部分提取出来赋值给’开仓日期’列。

  4. 从dfp中选择开仓日期在dates中的数据，赋值给df_pairs。

  5. 从dfp中选择开仓时间在df_pairs的开仓时间范围内的数据，赋值给dfp_sub。

  6. 使用dfp_sub创建PairsPerformance对象tp_old。

  7. 使用df_pairs创建PairsPerformance对象tp_new。

  8. 打印原始交易的基本信息和平仓年度统计。

  9. 打印组合过滤后的交易的基本信息和平仓年度统计。

  10. 创建结果目录并保存评价结果和交易数据。

  11. 返回tp_old和tp_new对象。

Parameters:

  • dates – 大盘日期择时日期数据，数据样例 [‘2020-01-02’, …, ‘2022-01-06’]

  • pairs –

    择时策略开平交易数据，数据格式如下

    标的代码 交易方向 最大仓位 开仓时间 累计开仓 平仓时间 0 002698.SZ 多头 1 2015-01-12 13:30:00 24.02790 2015-01-13 09:45:00

    1 300031.SZ 多头 1 2015-01-12 10:30:00 53.87420 2015-01-13 09:45:00 2 300046.SZ 多头 1 2015-01-12 10:15:00 41.35824 2015-01-13 09:45:00 3 300076.SZ 多头 1 2015-01-12 10:30:00 57.84800 2015-01-13 09:45:00 4 300099.SZ 多头 1 2015-01-12 10:15:00 62.57308 2015-01-13 09:45:00

    累计平仓 累计换手 持仓K线数 持仓天数 盈亏金额 交易盈亏 盈亏比例

    0 23.38150 2 7 0.843750 -0.64640 -0.0269 -0.0269 1 52.71284 2 13 0.968750 -1.16136 -0.0215 -0.0215 2 40.72068 2 14 0.979167 -0.63756 -0.0154 -0.0154 3 55.45144 2 13 0.968750 -2.39656 -0.0414 -0.0414 4 61.50528 2 14 0.979167 -1.06780 -0.0170 -0.0170

  • results_path – 分析结果目录

Returns: