越来越多的需求

commit事件 #

• 修改了信号提醒内容，添加了字段：信号最近出现次数：

# 找到最后一次"S"出现的位置
last_s_index = len(singles) - 1 - singles[::-1].tolist().index("S")
# 计算最后一次"S"出现后，"B"出现的次数
b_count_after_last_s = singles[last_s_index:].tolist().count("B")

效果如下：

20231220

• 修改了股票池的更新周期，由两月一次，改为两周一次。

  由于加快了股票池的更新周期，因此有些股票会在交易周期内被筛选进来，所以要提示股票出现的次数。如果某支股票在刚出现时，它的次数大于2，那么需要人为判断一下当前的价格是否合适买入。

• 修改backtest跑批规则，改为全量跑批。

  之前在SQL中判断是否更新，现在改为在python判断，更加灵活。

backtest #

今天的市场依然下行，估计明天还要买入一些股票。下午的时候突然好奇23年的市场会是什么样子，所以新开了个账户，回测了一下23年的市场，结果如下：

收益率比较可观，但问题是回测期间股票池没有变过，与实际情况有些出入。

只看账单的收益率并不能说明太多问题，还有很多指标需要计算：

• 最大回撤Max. Drawdown；
• 夏普比率Sharpe Ratio；
• 年化收益率Return (Ann.)；
• 胜率Win Rate；
• 盈亏比Profit Factor等。

跑账单的时间有点长，因为每次账单要从第一个信号开始计算，需要优化。

股市操作 #

依然买入了000596和603688。

开发计划 #

• 计算股票池的时候，添加一个参数：record_date，其用来截取历史数据；
• 按照新的股票池重新backtest；
• 计算账单的其他指标；
• 优化账单计算速度，计算bill的时候跑增量，而非全量；