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# 版权所有 2021 深圳米筐科技有限公司(下称“米筐科技”)
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# 除非遵守当前许可,否则不得使用本软件。
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# * 非商业用途(非商业用途指个人出于非商业目的使用本软件,或者高校、研究所等非营利机构出于教育、科研等目的使用本软件):
# 遵守 Apache License 2.0(下称“Apache 2.0 许可”),
# 您可以在以下位置获得 Apache 2.0 许可的副本:http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0。
# 除非法律有要求或以书面形式达成协议,否则本软件分发时需保持当前许可“原样”不变,且不得附加任何条件。
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# 未经米筐科技授权,任何个人不得出于任何商业目的使用本软件(包括但不限于向第三方提供、销售、出租、出借、转让本软件、
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# 否则米筐科技有权追究相应的知识产权侵权责任。
# 在此前提下,对本软件的使用同样需要遵守 Apache 2.0 许可,Apache 2.0 许可与本许可冲突之处,以本许可为准。
# 详细的授权流程,请联系 public@ricequant.com 获取。
from collections import namedtuple
import numpy as np
from numpy import array
from pandas import DatetimeIndex, DataFrame, Series, to_datetime
IndicatorInfo = namedtuple("IndicatorInfo", ("key", "label", "color", "formatter", "value_font_size"))
LineInfo = namedtuple("LineInfo", ("label", "color", "alpha", "linewidth"))
SpotInfo = namedtuple("SpotInfo", ("label", "marker", "color", "markersize", "alpha"))
class IndexRange(namedtuple("IndexRange", ("start", "end", "start_date", "end_date"))):
@classmethod
def new(cls, start, end, index):
return cls(start, end, index[start].date(), index[end].date())
@property
def repr(self):
return "{}~{}, {} days".format(self.start_date, self.end_date, (self.end_date - self.start_date).days)
def max_dd(arr: array, index: DatetimeIndex) -> IndexRange:
end = np.argmax(np.maximum.accumulate(arr) / arr)
if end == 0:
end = len(arr) - 1
start = np.argmax(arr[:end]) if end > 0 else 0
return IndexRange.new(start, end, index)
def max_ddd(arr: array, index: DatetimeIndex) -> IndexRange:
max_seen = arr[0]
ddd_start, ddd_end = 0, 0
ddd = 0
start = 0
in_draw_down = False
i = 0
for i in range(len(arr)):
if arr[i] > max_seen:
if in_draw_down:
in_draw_down = False
if i - start > ddd:
ddd = i - start
ddd_start = start
ddd_end = i - 1
max_seen = arr[i]
elif arr[i] < max_seen:
if not in_draw_down:
in_draw_down = True
start = i - 1
if arr[i] < max_seen:
if i - start > ddd:
return IndexRange.new(start, i, index)
return IndexRange.new(ddd_start, ddd_end, index)
def weekly_returns(portfolio: DataFrame) -> Series:
return portfolio.unit_net_value.resample("W").last().dropna() - 1
def trading_dates_index(trades: DataFrame, position_effect, index: DatetimeIndex):
return index.searchsorted(
to_datetime(trades[trades.position_effect == position_effect].trading_datetime), side="right"
) - 1