开始关注量化投资有几年了，断断续续的，认知上也在持续进化。
研究过外汇自动交易，期货CTA，然后是股票的量化投资，当然本质上没有太大区别。
开源量化系统也用过几个，数据格式融合的问题，有些不方便，而且客观讲，实现一个简单的量化系统，其实非常简单。
这一次算是重构，希望它可以：
一、支持传统基于“规则”也就是技术分析为主的策略，包括投资组合、单支证券择时，多支证券轮动。
二、支持机器学习，深度强化学习等算法量化。
由于深度强化学习的环境是有openai确定规范的接口，所以，我们就按照强化学习的规则，实现一个A股基金的交易环境。
环境继承自gym.Env, env_data是从数据库加载数据并做好指标预计算备查，config就是相关的交易参数
class MarketEnv(gym.Env):
def __init__(self,env_data,config):
self.config = config
self.env_data = env_data
self.reset()
reset函数就是把环境初始化，下标零0，使用config里的benchmark做交易基准。数据我们是加载全量，calendar里去加载日期子集。这里有一个todo:可以判断universe里，日期最大的，以此为起点。
def reset(self):
self.i = 0
benchmark = self.config.benchmark
df = self.env_data.get_df_by_code(benchmark)
self.calendar = df.index[df.index>=self.config.start]
print('交易天数：{}'.format(len(self.calendar)))
#初始有组合权重，未分配均为持仓占比为0，组合值为初始资金
self.last_weights = [0.0 for code in self.config.universe]
self.last_portfolio = self.config.init_cash
self.weights_memory = []
self.portfolio_memory = []
给传统策略一个函数的接口（强化学习不使用这个接口）。它其实就是对calendar里每一个tick进行轮询，每个tick都会使用策略去取一个动作，动作如果是None则忽略，然后调用step去执行这个action。而强化学习是自己会调这个action。
def run(self,strategy):
self.strategy = strategy
done = False
while (not done):
action = strategy.get_action(self)
_, _, done, _ = self.step(action)
print('回测完成！')
self.analysis()
step函数会做三件事：
最后一件get_status是按强化学习的要求，返回obv,reward,done及info。如果i大于的calendar的长度，就是遍历结果。
def step(self,action=None):
#收盘后执行交易
# 根据收益率更新组合情况
#self.__update_portfolio()
#self.__do_action()
observation, reward, done, info = self.__get_status()
return observation,reward,done,info
先是根据universe里tick的收益率变化，更新组合净值。
def __update_portfolio(self):
df = self.env_data.get_data(self.calendar[self.i],self.config.universe)
rates = df['rate'].values
#计算组合总的收益率 = 收益率加权求和
port_rate = sum(np.array(self.last_weights)*rates)
new_portfolio = self.last_portfolio * (1+port_rate)
new_weights = np.array(self.last_weights) * (1+rates) / (1+port_rate)
#保存值
self.last_weights = new_weights
self.last_portfolio = new_portfolio
self.weights_memory.append(new_weights)
self.portfolio_memory.append(new_portfolio)
然后执行Action，其实就是配置新的组合。这里没有计算交易手续费及滑点（todo）。
def __do_action(self,action):
if not action:
return
self.last_weights = action
第三步，返回状态。
def __get_status(self):
observation = self.env_data.get_data(self.calendar[self.i],self.config.universe)
#print(observation)
reward = None
info = {}
self.i += 1
done = False
if self.i > (len(self.calendar) - 1):
done = True
return observation, reward, done, info
这里reward是给强化学习使用的。后续再给出。
“买入并持有”的策略这样写：
class BuyHold(object):
def __init__(self,fix,rebalance='yearly'):
self.fix = fix
self.vars = None
self.rebalance = rebalance
#self.universe = universe
def get_action(self,env):
if env.i == 0:
return self.fix
if self.rebalance:
if self.rebalance == 'yearly':
if env.i % 252 == 0:
return self.fix
return None
就是第一步的时候，把权重配置为[0.2,0.8]即股债二八。
运行一下，结果长这样：
(公众号：七年实现财富自由（ailabx），用数字说基金，用基金做投资组合，践行财富自由之路)