展期期货
原文： https://www.backtrader.com/blog/posts/2016-08-31-rolling-over-futures/rolling-futures-over/
并不是每个供应商都能为可以交易的工具提供持续的未来。有时提供的数据是仍然有效的到期日期，即：仍在交易的日期
这对于回溯测试没有太大帮助，因为数据分散在几个不同的仪器上，另外……在时间上重叠。
能够正确地将这些来自过去的仪器数据连接到一个连续的流中可以减轻痛苦。问题是：
- 没有法律规定如何最好地将不同的到期日加入到一个连续的未来中
一些文献，由SierraChart提供，网址：
- MyLink
滚动数据馈送
backtrader增加了 1.8.10.99“将不同到期日的期货数据加入连续期货的可能性”：
import backtrader as bt
cerebro = bt.Cerebro()
data0 = bt.feeds.MyFeed(dataname='Expiry0')
data1 = bt.feeds.MyFeed(dataname='Expiry1')
...
dataN = bt.feeds.MyFeed(dataname='ExpiryN')
drollover = cerebro.rolloverdata(data0, data1, ..., dataN, name='MyRoll', **kwargs)
cerebro.run()
笔记
可能的\*\*kwargs解释如下
也可以通过直接访问RollOver提要来完成（如果完成了子类化，这会很有帮助）：
import backtrader as bt
cerebro = bt.Cerebro()
data0 = bt.feeds.MyFeed(dataname='Expiry0')
data1 = bt.feeds.MyFeed(dataname='Expiry1')
...
dataN = bt.feeds.MyFeed(dataname='ExpiryN')
drollover = bt.feeds.RollOver(data0, data1, ..., dataN, dataname='MyRoll', **kwargs)
cerebro.adddata(drollover)
cerebro.run()
笔记
可能的\*\*kwargs解释如下
笔记
使用RollOver时，使用dataname指定名称。这是用于所有数据馈送传递名称/股票代码的标准参数。在这种情况下，它被重新使用，为完整的滚动期货集合指定一个通用名称。
在cerebro.rolloverdata的情况下，使用name将名称分配给提要，该提要已经是该方法的一个命名参数
底线：
-
数据源照常创建，但未添加到
cerebro -
这些数据馈送作为输入提供给
bt.feeds.RollOver也给出了一个
dataname，主要用于识别目的。 -
然后将该翻滚数据馈送添加到
cerebro
展期方案
提供了两个参数来控制翻滚过程
-
checkdate（默认为None）这必须是具有以下签名的可调用：
py checkdate(dt, d):哪里：
-
dt是datetime.datetime对象 -
d是活动未来的当前数据馈送
预期返回值：
-
True：只要可调用方返回该值，下一个将来就可能发生切换如果商品在 3 月 3 日第周五到期，
checkdate可能会在到期的整个一周内返回True。 -
False：到期不能发生
-
-
checkcondition（默认为None）注意：只有
checkdate返回True时才会调用如果
None这将在内部评估为True（执行翻滚）否则，这必须是具有此签名的可调用：
py checkcondition(d0, d1)哪里：
-
d0是活动未来的当前数据馈送 -
d1是下一个到期的数据馈送
预期返回值：
-
True：滚动到下一个未来按照
checkdate中的示例，这可以说只有当d0中的音量已经小于d1中的音量时，才会发生翻滚 -
False：到期不能发生
-
子类化RollOver
如果指定可调用项还不够，那么总是有机会将RollOver子类化。创建子类的方法：
-
def _checkdate(self, dt, d):与上述同名参数的签名匹配。预期的返回值也是 saame。
-
def _checkcondition(self, d0, d1)与上述同名参数的签名匹配。预期的返回值也是 saame。
我们开始吧
笔记
样本中的默认行为是使用cerebro.rolloverdata。这可以通过传递-no-cerebro标志来改变。在这种情况下，样本使用RollOver和cerebro.adddata
该实现包括一个样本，可从backtrader来源获得。
期货串联
让我们先来看看一个纯连接，通过运行没有参数的示例。
$ ./rollover.py
Len, Name, RollName, Datetime, WeekDay, Open, High, Low, Close, Volume, OpenInterest
0001, FESX, 199FESXM4, 2013-09-26, Thu, 2829.0, 2843.0, 2829.0, 2843.0, 3.0, 1000.0
0002, FESX, 199FESXM4, 2013-09-27, Fri, 2842.0, 2842.0, 2832.0, 2841.0, 16.0, 1101.0
...
0176, FESX, 199FESXM4, 2014-06-20, Fri, 3315.0, 3324.0, 3307.0, 3322.0, 134777.0, 520978.0
0177, FESX, 199FESXU4, 2014-06-23, Mon, 3301.0, 3305.0, 3265.0, 3285.0, 730211.0, 3003692.0
...
0241, FESX, 199FESXU4, 2014-09-19, Fri, 3287.0, 3308.0, 3286.0, 3294.0, 144692.0, 566249.0
0242, FESX, 199FESXZ4, 2014-09-22, Mon, 3248.0, 3263.0, 3231.0, 3240.0, 582077.0, 2976624.0
...
0306, FESX, 199FESXZ4, 2014-12-19, Fri, 3196.0, 3202.0, 3131.0, 3132.0, 226415.0, 677924.0
0307, FESX, 199FESXH5, 2014-12-22, Mon, 3151.0, 3177.0, 3139.0, 3168.0, 547095.0, 2952769.0
...
0366, FESX, 199FESXH5, 2015-03-20, Fri, 3680.0, 3698.0, 3672.0, 3695.0, 147632.0, 887205.0
0367, FESX, 199FESXM5, 2015-03-23, Mon, 3654.0, 3655.0, 3608.0, 3618.0, 802344.0, 3521988.0
...
0426, FESX, 199FESXM5, 2015-06-18, Thu, 3398.0, 3540.0, 3373.0, 3465.0, 1173246.0, 811805.0
0427, FESX, 199FESXM5, 2015-06-19, Fri, 3443.0, 3499.0, 3440.0, 3488.0, 104096.0, 516792.0
这使用了cerebro.chaindata，结果应该是清楚的：
-
每当数据馈送结束时，下一个将接管
-
这通常发生在周五和周一之间：样本中的期货总是在周五到期
期货无支票展期
让我们用--rollover执行
$ ./rollover.py --rollover --plot
Len, Name, RollName, Datetime, WeekDay, Open, High, Low, Close, Volume, OpenInterest
0001, FESX, 199FESXM4, 2013-09-26, Thu, 2829.0, 2843.0, 2829.0, 2843.0, 3.0, 1000.0
0002, FESX, 199FESXM4, 2013-09-27, Fri, 2842.0, 2842.0, 2832.0, 2841.0, 16.0, 1101.0
...
0176, FESX, 199FESXM4, 2014-06-20, Fri, 3315.0, 3324.0, 3307.0, 3322.0, 134777.0, 520978.0
0177, FESX, 199FESXU4, 2014-06-23, Mon, 3301.0, 3305.0, 3265.0, 3285.0, 730211.0, 3003692.0
...
0241, FESX, 199FESXU4, 2014-09-19, Fri, 3287.0, 3308.0, 3286.0, 3294.0, 144692.0, 566249.0
0242, FESX, 199FESXZ4, 2014-09-22, Mon, 3248.0, 3263.0, 3231.0, 3240.0, 582077.0, 2976624.0
...
0306, FESX, 199FESXZ4, 2014-12-19, Fri, 3196.0, 3202.0, 3131.0, 3132.0, 226415.0, 677924.0
0307, FESX, 199FESXH5, 2014-12-22, Mon, 3151.0, 3177.0, 3139.0, 3168.0, 547095.0, 2952769.0
...
0366, FESX, 199FESXH5, 2015-03-20, Fri, 3680.0, 3698.0, 3672.0, 3695.0, 147632.0, 887205.0
0367, FESX, 199FESXM5, 2015-03-23, Mon, 3654.0, 3655.0, 3608.0, 3618.0, 802344.0, 3521988.0
...
0426, FESX, 199FESXM5, 2015-06-18, Thu, 3398.0, 3540.0, 3373.0, 3465.0, 1173246.0, 811805.0
0427, FESX, 199FESXM5, 2015-06-19, Fri, 3443.0, 3499.0, 3440.0, 3488.0, 104096.0, 516792.0
同样的行为。可以清楚地看到，合同变更发生在 3 月、6 月、9 月、12 月的 3日周五。
但这基本上是错误的。反向交易不知道，但笔者知道EuroStoxx 50期货在12:00CET 停止交易。因此，即使在到期月份的第三个第周五有一个每日酒吧，改变也为时已晚。
在一周内改变
样本中实现了一个checkdatecallabe，用于计算当前活动合同的到期日期。
checkdate将允许在本月 3日周五的一周内进行展期（如果周一是银行假日，则可能是周二）
$ ./rollover.py --rollover --checkdate --plot
Len, Name, RollName, Datetime, WeekDay, Open, High, Low, Close, Volume, OpenInterest
0001, FESX, 199FESXM4, 2013-09-26, Thu, 2829.0, 2843.0, 2829.0, 2843.0, 3.0, 1000.0
0002, FESX, 199FESXM4, 2013-09-27, Fri, 2842.0, 2842.0, 2832.0, 2841.0, 16.0, 1101.0
...
0171, FESX, 199FESXM4, 2014-06-13, Fri, 3283.0, 3292.0, 3253.0, 3276.0, 734907.0, 2715357.0
0172, FESX, 199FESXU4, 2014-06-16, Mon, 3261.0, 3275.0, 3252.0, 3262.0, 180608.0, 844486.0
...
0236, FESX, 199FESXU4, 2014-09-12, Fri, 3245.0, 3247.0, 3220.0, 3232.0, 650314.0, 2726874.0
0237, FESX, 199FESXZ4, 2014-09-15, Mon, 3209.0, 3224.0, 3203.0, 3221.0, 153448.0, 983793.0
...
0301, FESX, 199FESXZ4, 2014-12-12, Fri, 3127.0, 3143.0, 3038.0, 3042.0, 1409834.0, 2934179.0
0302, FESX, 199FESXH5, 2014-12-15, Mon, 3041.0, 3089.0, 2963.0, 2980.0, 329896.0, 904053.0
...
0361, FESX, 199FESXH5, 2015-03-13, Fri, 3657.0, 3680.0, 3627.0, 3670.0, 867678.0, 3499116.0
0362, FESX, 199FESXM5, 2015-03-16, Mon, 3594.0, 3641.0, 3588.0, 3629.0, 250445.0, 1056099.0
...
0426, FESX, 199FESXM5, 2015-06-18, Thu, 3398.0, 3540.0, 3373.0, 3465.0, 1173246.0, 811805.0
0427, FESX, 199FESXM5, 2015-06-19, Fri, 3443.0, 3499.0, 3440.0, 3488.0, 104096.0, 516792.0
好多了。翻车现在发生在前5 天。对透镜指数的快速目视检查表明了这一点。例如：
199FESXM4至199FESXU4发生在len171-172处。在没有checkdate的情况下，它发生在176-177
延期发生在到期月的第 3号周五之前的周一。
添加卷条件
即使有了改进，情况也可以进一步改善，因为不仅会考虑日期，还会考虑取消协商的卷。当新合约交易量大于当前有效合约交易量时，请勿切换。
让我们在混音中加入一个checkcondition并运行。
$ ./rollover.py --rollover --checkdate --checkcondition --plot
Len, Name, RollName, Datetime, WeekDay, Open, High, Low, Close, Volume, OpenInterest
0001, FESX, 199FESXM4, 2013-09-26, Thu, 2829.0, 2843.0, 2829.0, 2843.0, 3.0, 1000.0
0002, FESX, 199FESXM4, 2013-09-27, Fri, 2842.0, 2842.0, 2832.0, 2841.0, 16.0, 1101.0
...
0175, FESX, 199FESXM4, 2014-06-19, Thu, 3307.0, 3330.0, 3300.0, 3321.0, 717979.0, 759122.0
0176, FESX, 199FESXU4, 2014-06-20, Fri, 3309.0, 3318.0, 3290.0, 3298.0, 711627.0, 2957641.0
...
0240, FESX, 199FESXU4, 2014-09-18, Thu, 3249.0, 3275.0, 3243.0, 3270.0, 846600.0, 803202.0
0241, FESX, 199FESXZ4, 2014-09-19, Fri, 3273.0, 3293.0, 3250.0, 3252.0, 1042294.0, 3021305.0
...
0305, FESX, 199FESXZ4, 2014-12-18, Thu, 3095.0, 3175.0, 3085.0, 3172.0, 1309574.0, 889112.0
0306, FESX, 199FESXH5, 2014-12-19, Fri, 3195.0, 3200.0, 3106.0, 3147.0, 1329040.0, 2964538.0
...
0365, FESX, 199FESXH5, 2015-03-19, Thu, 3661.0, 3691.0, 3646.0, 3668.0, 1271122.0, 1054639.0
0366, FESX, 199FESXM5, 2015-03-20, Fri, 3607.0, 3664.0, 3595.0, 3646.0, 1182235.0, 3407004.0
...
0426, FESX, 199FESXM5, 2015-06-18, Thu, 3398.0, 3540.0, 3373.0, 3465.0, 1173246.0, 811805.0
0427, FESX, 199FESXM5, 2015-06-19, Fri, 3443.0, 3499.0, 3440.0, 3488.0, 104096.0, 516792.0
更好。我们已将切换日期移到到期月著名的3rd周五之前的周四*
这并不奇怪，因为即将到期的期货在周五的交易时间要少得多，而且交易量一定很小。
笔记
延期日期也可以由checkdatecallable 设置为周四。但这不是样本的重点。
总结
反向交易者现在包括一个灵活的机制，允许滚动期货创造连续的交易流。
样本使用
$ ./rollover.py --help
usage: rollover.py [-h] [--no-cerebro] [--rollover] [--checkdate]
[--checkcondition] [--plot [kwargs]]
Sample for Roll Over of Futures
optional arguments:
-h, --help show this help message and exit
--no-cerebro Use RollOver Directly (default: False)
--rollover
--checkdate Change during expiration week (default: False)
--checkcondition Change when a given condition is met (default: False)
--plot [kwargs], -p [kwargs]
Plot the read data applying any kwargs passed For
example: --plot style="candle" (to plot candles)
(default: None)
示例代码
from __future__ import (absolute_import, division, print_function,
unicode_literals)
import argparse
import bisect
import calendar
import datetime
import backtrader as bt
class TheStrategy(bt.Strategy):
def start(self):
header = ['Len', 'Name', 'RollName', 'Datetime', 'WeekDay', 'Open',
'High', 'Low', 'Close', 'Volume', 'OpenInterest']
print(', '.join(header))
def next(self):
txt = list()
txt.append('%04d' % len(self.data0))
txt.append('{}'.format(self.data0._dataname))
# Internal knowledge ... current expiration in use is in _d
txt.append('{}'.format(self.data0._d._dataname))
txt.append('{}'.format(self.data.datetime.date()))
txt.append('{}'.format(self.data.datetime.date().strftime('%a')))
txt.append('{}'.format(self.data.open[0]))
txt.append('{}'.format(self.data.high[0]))
txt.append('{}'.format(self.data.low[0]))
txt.append('{}'.format(self.data.close[0]))
txt.append('{}'.format(self.data.volume[0]))
txt.append('{}'.format(self.data.openinterest[0]))
print(', '.join(txt))
def checkdate(dt, d):
# Check if the date is in the week where the 3rd friday of Mar/Jun/Sep/Dec
# EuroStoxx50 expiry codes: MY
# M -> H, M, U, Z (Mar, Jun, Sep, Dec)
# Y -> 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 -> year code. 5 -> 2015
MONTHS = dict(H=3, M=6, U=9, Z=12)
M = MONTHS[d._dataname[-2]]
centuria, year = divmod(dt.year, 10)
decade = centuria * 10
YCode = int(d._dataname[-1])
Y = decade + YCode
if Y < dt.year: # Example: year 2019 ... YCode is 0 for 2020
Y += 10
exp_day = 21 - (calendar.weekday(Y, M, 1) + 2) % 7
exp_dt = datetime.datetime(Y, M, exp_day)
# Get the year, week numbers
exp_year, exp_week, _ = exp_dt.isocalendar()
dt_year, dt_week, _ = dt.isocalendar()
# print('dt {} vs {} exp_dt'.format(dt, exp_dt))
# print('dt_week {} vs {} exp_week'.format(dt_week, exp_week))
# can switch if in same week
return (dt_year, dt_week) == (exp_year, exp_week)
def checkvolume(d0, d1):
return d0.volume[0] < d1.volume[0] # Switch if volume from d0 < d1
def runstrat(args=None):
args = parse_args(args)
cerebro = bt.Cerebro()
fcodes = ['199FESXM4', '199FESXU4', '199FESXZ4', '199FESXH5', '199FESXM5']
store = bt.stores.VChartFile()
ffeeds = [store.getdata(dataname=x) for x in fcodes]
rollkwargs = dict()
if args.checkdate:
rollkwargs['checkdate'] = checkdate
if args.checkcondition:
rollkwargs['checkcondition'] = checkvolume
if not args.no_cerebro:
if args.rollover:
cerebro.rolloverdata(name='FESX', *ffeeds, **rollkwargs)
else:
cerebro.chaindata(name='FESX', *ffeeds)
else:
drollover = bt.feeds.RollOver(*ffeeds, dataname='FESX', **rollkwargs)
cerebro.adddata(drollover)
cerebro.addstrategy(TheStrategy)
cerebro.run(stdstats=False)
if args.plot:
pkwargs = dict(style='bar')
if args.plot is not True: # evals to True but is not True
npkwargs = eval('dict(' + args.plot + ')') # args were passed
pkwargs.update(npkwargs)
cerebro.plot(**pkwargs)
def parse_args(pargs=None):
parser = argparse.ArgumentParser(
formatter_class=argparse.ArgumentDefaultsHelpFormatter,
description='Sample for Roll Over of Futures')
parser.add_argument('--no-cerebro', required=False, action='store_true',
help='Use RollOver Directly')
parser.add_argument('--rollover', required=False, action='store_true')
parser.add_argument('--checkdate', required=False, action='store_true',
help='Change during expiration week')
parser.add_argument('--checkcondition', required=False,
action='store_true',
help='Change when a given condition is met')
# Plot options
parser.add_argument('--plot', '-p', nargs='?', required=False,
metavar='kwargs', const=True,
help=('Plot the read data applying any kwargs passed\n'
'\n'
'For example:\n'
'\n'
' --plot style="candle" (to plot candles)\n'))
if pargs is not None:
return parser.parse_args(pargs)
return parser.parse_args()
if __name__ == '__main__':
runstrat()
