Python自动化交易学习笔记（九）——将添加佣金数据，来使回测更逼近与真实交易。

from __future__ import (absolute_import, division, print_function,
                        unicode_literals)
import datetime  # 用于datetime对象操作
import os.path  # 用于管理路径
import sys  # 用于在argvTo[0]中找到脚本名称
import backtrader as bt # 引入backtrader框架

# 创建策略
class TestStrategy(bt.Strategy):
    def log(self, txt, dt=None):
        ''' 策略的日志函数'''
        dt = dt or self.datas[0].datetime.date(0)
        print('%s, %s' % (dt.isoformat(), txt))
    def __init__(self):
        # 引用data[0]数据的收盘价数据
        self.dataclose = self.datas[0].close
        # 用于记录订单状态
        self.order = None
        self.buyprice = None
        self.buycomm = None
    def notify_order(self, order):
        if order.status in [order.Submitted, order.Accepted]:
            # 提交给代理或者由代理接收的买/卖订单 - 不做操作
            return
        # 检查订单是否执行完毕
        # 注意：如果没有足够资金，代理会拒绝订单
        if order.status in [order.Completed]:
            if order.isbuy():
                self.log(
                    '已执行买入, 价格: %.2f, 成交: %.2f, 佣金 %.2f' %
                    (order.executed.price,
                     order.executed.value,
                     order.executed.comm))

                self.buyprice = order.executed.price
                self.buycomm = order.executed.comm
            else: # 卖
                self.log('已执行卖出, 卖出价格: %.2f, 买入价格: %.2f, 佣金 %.2f' %
                         (order.executed.price,
                          order.executed.value,
                          order.executed.comm))
            self.bar_executed = len(self)
        elif order.status in [order.Canceled, order.Margin, order.Rejected]:
            self.log('Order Canceled/Margin/Rejected')
        # 无等待处理订单
        self.order = None
    def notify_trade(self, trade):
        if not trade.isclosed:
            return
        self.log('利润, 赢亏 %.2f, 合计（加佣金） %.2f' %
                 (trade.pnl, trade.pnlcomm))
    def next(self):
        # 日志输出收盘价数据
        self.log('Close, %.2f' % self.dataclose[0])
        # 检查是否有订单等待处理，如果是就不再进行其他下单
        if self.order:
            return
        # 检查是否已经进场
        if not self.position:
            # 还未进场，则只能进行买入
            # 当日收盘价小于前一日收盘价
            if self.dataclose[0] < self.dataclose[-1]:
                # 前一日收盘价小于前前日收盘价
                if self.dataclose[-1] < self.dataclose[-2]:
                    # 买买买
                    self.log('买入, %.2f' % self.dataclose[0])
                    # 记录订单避免二次下单
                    self.order = self.buy()
        # 如果已经在场内，则可以进行卖出操作
        else:
            # 卖卖卖
            if len(self) >= (self.bar_executed + 5):
                self.log('卖出, %.2f' % self.dataclose[0])
                # 记录订单避免二次下单
                self.order = self.sell()

# 创建cerebro实体
cerebro = bt.Cerebro()
# 添加策略
cerebro.addstrategy(TestStrategy)
# 先找到脚本的位置，然后根据脚本与数据的相对路径关系找到数据位置
# 这样脚本从任意地方被调用，都可以正确地访问到数据
modpath = os.path.dirname(os.path.abspath(sys.argv[0]))
datapath = os.path.join(modpath, 'F:/GZH/自动化交易/历史数据/sh.600173history_k_data2021-12-31-2021-12-31.csv')
# 创建价格数据
data = bt.feeds.GenericCSVData(
    dataname = datapath,
    fromdate = datetime.datetime(2019, 10, 1),
    todate = datetime.datetime(2020, 2, 29),
    nullvalue = 0.0,
    dtformat = ('%Y/%m/%d'),
    datetime = 0,
    open = 1,
    high = 2,
    low = 3,
    close = 4,
    volume = 5,
    openinterest = -1
)
# 在Cerebro中添加价格数据
cerebro.adddata(data)
# 设置启动资金
cerebro.broker.setcash(100000.0)
# 设置佣金率为千分之一
cerebro.broker.setcommission(commission=0.001)
# 打印开始信息
print('开始权益: %.2f' % cerebro.broker.getvalue())
# 遍历所有数据
cerebro.run()
# 打印最后结果
print('结束权益: %.2f' % cerebro.broker.getvalue())

**********************************************************

简单一策略：
信号：连续二天收盘收跌；
买入：第三天收盘价开仓；
卖出：买入后第6天；（不管涨跌都卖出）
**********************************************************

前面已经实现了策略的买入和卖出条件，demo9中将添加佣金数据，来使回测更逼近与真实交易。

佣金（commission），在A股就是按照成交价格的百分比付给券商的费用。代码中将佣金率设置为0.1%，无论买还是卖都需要支付佣金。

佣金的设置只需要如下一行代码即可：

cerebro.broker.setcommission(commission=0.001)

这里对两个概念做一下简单说明：

position用于表示当前的状态，由size和price两个成员属性构成，其中size表示当前持有资产数量，price表示当前价格，比如以5.34的价格买入1股600173

，那么此时position.size=1，position.price=16.90。当把这1股600173卖出时，position.size=0，position.price=0。

trade表示一笔交易，当position.size由0变为X时，表示交易开启，当position.size由X变回0时，表示交易结束。代码中的trade.pnl表示当前这笔交易的在不算佣金的情况下的盈亏情况，trade.pnlcomm表示当前这笔交易的在计算佣金的情况下的盈亏情况，实际上trade.pnlcomm=trade.pnl-佣金。

程序Demo8-加入佣金费：
————————————————
参考：https://blog.csdn.net/m0_46603114/article/details/104972754

C:Python38python.exe F:/test/src/com/gzh/demo9.py
开始权益: 100000.00
2019-10-08, Close, 5.22
2019-10-09, Close, 5.27
2019-10-10, Close, 5.26
2019-10-11, Close, 5.24
2019-10-11, 买入, 5.24
2019-10-14, 已执行买入, 价格: 5.34, 成交: 5.34, 佣金 0.01
2019-10-14, Close, 5.23
2019-10-15, Close, 5.17
2019-10-16, Close, 5.20
2019-10-17, Close, 5.25
2019-10-18, Close, 5.12
2019-10-21, Close, 5.10
2019-10-21, 卖出, 5.10
2019-10-22, 已执行卖出, 卖出价格: 5.10, 买入价格: 5.34, 佣金 0.01
2019-10-22, 利润, 赢亏 -0.24, 合计（加佣金） -0.25
2019-10-22, Close, 5.25
2019-10-23, Close, 5.23
2019-10-24, Close, 5.29
2019-10-25, Close, 5.29
2019-10-28, Close, 5.22
2019-10-29, Close, 5.23
2019-10-30, Close, 5.17
2019-10-31, Close, 5.12
2019-10-31, 买入, 5.12
2019-11-01, 已执行买入, 价格: 5.12, 成交: 5.12, 佣金 0.01
2019-11-01, Close, 5.23
2019-11-04, Close, 5.24
2019-11-05, Close, 5.22
2019-11-06, Close, 5.12
2019-11-07, Close, 5.15
2019-11-08, Close, 5.12
2019-11-08, 卖出, 5.12
2019-11-11, 已执行卖出, 卖出价格: 5.09, 买入价格: 5.12, 佣金 0.01
2019-11-11, 利润, 赢亏 -0.03, 合计（加佣金） -0.04
2019-11-11, Close, 5.02
2019-11-11, 买入, 5.02
2019-11-12, 已执行买入, 价格: 5.02, 成交: 5.02, 佣金 0.01
2019-11-12, Close, 5.02
2019-11-13, Close, 5.00
2019-11-14, Close, 5.07
2019-11-15, Close, 5.00
2019-11-18, Close, 4.94
2019-11-19, Close, 5.05
2019-11-19, 卖出, 5.05
2019-11-20, 已执行卖出, 卖出价格: 5.08, 买入价格: 5.02, 佣金 0.01
2019-11-20, 利润, 赢亏 0.06, 合计（加佣金） 0.05
2019-11-20, Close, 5.07
2019-11-21, Close, 5.00
2019-11-22, Close, 4.95
2019-11-22, 买入, 4.95
2019-11-25, 已执行买入, 价格: 4.93, 成交: 4.93, 佣金 0.00
2019-11-25, Close, 4.98
2019-11-26, Close, 4.95
2019-11-27, Close, 4.92
2019-11-28, Close, 4.89
2019-11-29, Close, 4.91
2019-12-02, Close, 4.91
2019-12-02, 卖出, 4.91
2019-12-03, 已执行卖出, 卖出价格: 4.91, 买入价格: 4.93, 佣金 0.00
2019-12-03, 利润, 赢亏 -0.02, 合计（加佣金） -0.03
2019-12-03, Close, 4.95
2019-12-04, Close, 4.94
2019-12-05, Close, 5.05
2019-12-06, Close, 5.10
2019-12-09, Close, 5.10
2019-12-10, Close, 5.03
2019-12-11, Close, 5.06
2019-12-12, Close, 5.02
2019-12-13, Close, 5.03
2019-12-16, Close, 5.01
2019-12-17, Close, 5.09
2019-12-18, Close, 5.10
2019-12-19, Close, 5.06
2019-12-20, Close, 5.00
2019-12-20, 买入, 5.00
2019-12-23, 已执行买入, 价格: 4.98, 成交: 4.98, 佣金 0.00
2019-12-23, Close, 4.95
2019-12-24, Close, 4.98
2019-12-25, Close, 5.20
2019-12-26, Close, 5.26
2019-12-27, Close, 5.16
2019-12-30, Close, 5.18
2019-12-30, 卖出, 5.18
2019-12-31, 已执行卖出, 卖出价格: 5.20, 买入价格: 4.98, 佣金 0.01
2019-12-31, 利润, 赢亏 0.22, 合计（加佣金） 0.21
2019-12-31, Close, 5.21
2020-01-02, Close, 5.21
2020-01-03, Close, 5.27
2020-01-06, Close, 5.23
2020-01-07, Close, 5.22
2020-01-07, 买入, 5.22
2020-01-08, 已执行买入, 价格: 5.20, 成交: 5.20, 佣金 0.01
2020-01-08, Close, 5.08
2020-01-09, Close, 5.24
2020-01-10, Close, 5.21
2020-01-13, Close, 5.21
2020-01-14, Close, 5.17
2020-01-15, Close, 5.11
2020-01-15, 卖出, 5.11
2020-01-16, 已执行卖出, 卖出价格: 5.11, 买入价格: 5.20, 佣金 0.01
2020-01-16, 利润, 赢亏 -0.09, 合计（加佣金） -0.10
2020-01-16, Close, 5.06
2020-01-16, 买入, 5.06
2020-01-17, 已执行买入, 价格: 5.07, 成交: 5.07, 佣金 0.01
2020-01-17, Close, 5.01
2020-01-20, Close, 4.99
2020-01-21, Close, 4.99
2020-01-22, Close, 4.99
2020-01-23, Close, 4.88
2020-02-03, Close, 4.39
2020-02-03, 卖出, 4.39
2020-02-04, 已执行卖出, 卖出价格: 4.22, 买入价格: 5.07, 佣金 0.00
2020-02-04, 利润, 赢亏 -0.85, 合计（加佣金） -0.86
2020-02-04, Close, 4.43
2020-02-05, Close, 4.43
2020-02-06, Close, 4.66
2020-02-07, Close, 4.73
2020-02-10, Close, 4.72
2020-02-11, Close, 4.70
2020-02-11, 买入, 4.70
2020-02-12, 已执行买入, 价格: 4.70, 成交: 4.70, 佣金 0.00
2020-02-12, Close, 4.77
2020-02-13, Close, 4.68
2020-02-14, Close, 4.66
2020-02-17, Close, 4.75
2020-02-18, Close, 4.67
2020-02-19, Close, 4.64
2020-02-19, 卖出, 4.64
2020-02-20, 已执行卖出, 卖出价格: 4.64, 买入价格: 4.70, 佣金 0.00
2020-02-20, 利润, 赢亏 -0.06, 合计（加佣金） -0.07
2020-02-20, Close, 4.66
2020-02-21, Close, 4.77
2020-02-24, Close, 4.70
2020-02-25, Close, 4.73
2020-02-26, Close, 4.85
2020-02-27, Close, 4.86
2020-02-28, Close, 4.84
结束权益: 99998.91

Process finished with exit code 0