机器学习模型与backtrader框架整合

原创文章第116篇，专注“个人成长与财富自由、世界运作的逻辑， AI量化投资”。

北京疫情似乎还没有到拐点，但这三天结束后应该会到来。

今天重点说说，机器学习模型整合到我们的回测框架中，并与backtrader连接起来回测。

我们前面已经完成了数据标注，特征工程，数据集划分，模型准备，训练与评估等等。在测试集上生成pred_score用于排序即可。

01 排序算子

排序算子，就是在候选池或者已选择的标的池里，按某一个因子顺序选择前K个，比如动量从大到小选前2支，或者按机器模型预估的分数值，选前面K支。这个算法类似qlib里的TopK，qlib的更复杂一些，它是针对全市场选股，为了保证流动性，会强调淘汰排名靠后的后5支，但原理是类似的。

class SelectTopK:
    def __init__(self, K=1, order_by='order_by', b_ascending=False):
        self.K = K
        self.order_by = order_by
        self.b_ascending = b_ascending

    def __call__(self, context):
        stra = context['strategy']
        features = context['features']

        if self.order_by not in features.columns:
            logger.error('排序字段{}未计算'.format(self.order_by))
            return

        bar = get_current_bar(context)
        if bar is None:
            logger.error('取不到bar')
            return True
        bar.sort_values(self.order_by, ascending=self.b_ascending, inplace=True)

        selected = []
        pre_selected = None
        if 'selected' in context:
            pre_selected = context['selected']
            del context['selected']

        # 当前全候选集
        # 按顺序往下选K个
        for code in list(bar.code):
            if pre_selected:
                if code in pre_selected:
                    selected.append(code)
            else:
                selected.append(code)
            if len(selected) >= self.K:
                break
        context['selected'] = selected

主要逻辑的__call__函数中，即每次调用时计算。

1、检查确保order_by这段在数据中。

2、取当前日期的bar，对order_by字段进行排序（默认是升级，可以指定为降序）。

3、若是之前已有筛选子集，则使用这个子集；否则使用整体资产候选池子。

从前往后选K个即止。

02  机器学习计算pred_score

我们的引擎主体有add_features函数，

1、添加给backtrader的大脑。

2、由dataloader自动进行数据特征工程与数据标注。

def add_features(self, symbols, names, fields):
    # 1.添加数据集，即资产候选集
    for s in symbols:
        self.add_data(s)

    # 2.特征工程
    self.features = self.loader.load_one_df(symbols, names, fields)

3、我们下一步，进行数据预估。

def add_model(self, model, split_date, feature_names):
    self.dataset = Dataset(dataloader=self.loader, split_date=split_date, feature_names=feature_names)
    model.fit(self.dataset)
    self.features['pred_score'] = model.predict(self.dataset)
    print(self.features['pred_score'])

使用dataset对dataloader进行包装，可以自动划分时间序列数据集，使用model对数据集进行训练并评分。然后对数据进行预测，生成pred_score列。

后续的训练流程就是一样的了：

e.add_model(SklearnModel(RandomForestRegressor()), split_date='2020-01-01', feature_names=feature_names)

训练集上得分很高，但测试集上分是负的。（明显过拟合了）

使用SelectTopK算子，order_by='pred_score'进行排序。

e.run_algo_strategy([SelectTopK(K=1, order_by='pred_score',b_ascending=False), WeightEqually()])
e.analysis(pyfolio=False)

小结：今天把框架流程走通，明天继续优化。

代码与数据已经同步到星球-量化专栏。

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