NewQuant/src/execution_simulator.py

# src/execution_simulator.py (修改部分)

from typing import Dict, List, Optional
import pandas as pd
from .core_data import Order, Trade, Bar, PortfolioSnapshot


class ExecutionSimulator:
    """
    模拟交易执行和管理账户资金、持仓。
    """

    def __init__(self, initial_capital: float,
                 slippage_rate: float = 0.0001,
                 commission_rate: float = 0.0002,
                 initial_positions: Optional[Dict[str, int]] = None):
        """
        Args:
            initial_capital (float): 初始资金。
            slippage_rate (float): 滑点率（相对于成交价格的百分比）。
            commission_rate (float): 佣金率（相对于成交金额的百分比）。
            initial_positions (Optional[Dict[str, int]]): 初始持仓，格式为 {symbol: quantity}。
        """
        self.initial_capital = initial_capital
        self.cash = initial_capital
        self.positions: Dict[str, int] = initial_positions if initial_positions is not None else {}
        # 新增：跟踪持仓的平均成本 {symbol: average_cost}
        self.average_costs: Dict[str, float] = {}
        # 如果有初始持仓，需要设置初始成本（简化为0，或在外部配置）
        if initial_positions:
            for symbol, qty in initial_positions.items():
                # 初始持仓成本，如果需要精确，应该从外部传入
                self.average_costs[symbol] = 0.0  # 简化处理，初始持仓成本为0

        self.slippage_rate = slippage_rate
        self.commission_rate = commission_rate
        self.trade_log: List[Trade] = []  # 存储所有成交记录
        self.pending_orders: Dict[str, Order] = {}  # {order_id: Order_object}

        print(
            f"模拟器初始化：初始资金={self.initial_capital:.2f}, 滑点率={self.slippage_rate}, 佣金率={self.commission_rate}")
        if self.positions:
            print(f"初始持仓：{self.positions}")

    def _calculate_fill_price(self, order: Order, current_bar: Bar) -> float:
        """
        内部方法：根据订单类型和滑点计算实际成交价格。
        简化处理：市价单以当前Bar收盘价为基准，考虑滑点。
        """
        base_price = current_bar.close  # 简化为收盘价成交

        # 考虑滑点
        if order.direction in ["BUY", "CLOSE_SHORT"]:  # 买入或平空，价格向上偏离
            fill_price = base_price * (1 + self.slippage_rate)
        elif order.direction in ["SELL", "CLOSE_LONG"]:  # 卖出或平多，价格向下偏离
            fill_price = base_price * (1 - self.slippage_rate)
        else:  # 默认情况，无滑点
            fill_price = base_price

        # 如果是限价单且成交价格不满足条件，则可能不成交
        if order.price_type == "LIMIT" and order.limit_price is not None:
            # 对于BUY和CLOSE_SHORT，成交价必须 <= 限价
            if (order.direction == "BUY" or order.direction == "CLOSE_SHORT") and fill_price > order.limit_price:
                return -1.0  # 未触及限价
            # 对于SELL和CLOSE_LONG，成交价必须 >= 限价
            elif (order.direction == "SELL" or order.direction == "CLOSE_LONG") and fill_price < order.limit_price:
                return -1.0  # 未触及限价

        return fill_price

    def send_order(self, order: Order, current_bar: Bar) -> Optional[Trade]:
        """
        接收策略发出的订单，并模拟执行。
        如果订单未立即成交，则加入待处理订单列表。
        特殊处理：如果 order.direction 是 "CANCEL"，则调用 cancel_order。

        Args:
            order (Order): 待执行的订单对象。
            current_bar (Bar): 当前的Bar数据，用于确定成交价格。

        Returns:
            Optional[Trade]: 如果订单成功执行则返回 Trade 对象，否则返回 None。
        """
        # --- 处理撤单指令 ---
        if order.direction == "CANCEL":
            success = self.cancel_order(order.id)
            if success:
                # print(f"[{current_bar.datetime}] 模拟器: 收到并成功处理撤单指令 for Order ID: {order.id}")
                pass
            else:
                # print(f"[{current_bar.datetime}] 模拟器: 收到撤单指令 for Order ID: {order.id}, 但订单已成交或不存在。")
                pass
            return None  # 撤单操作不返回Trade

        # --- 正常买卖订单处理 ---
        symbol = order.symbol
        volume = order.volume

        # 尝试计算成交价格
        fill_price = self._calculate_fill_price(order, current_bar)

        executed_trade: Optional[Trade] = None
        realized_pnl = 0.0  # 初始化实现盈亏
        is_open_trade = False
        is_close_trade = False

        if fill_price <= 0:  # 表示未成交或不满足限价条件
            if order.price_type == "LIMIT":
                self.pending_orders[order.id] = order
            return None  # 未成交，返回None

        # --- 以下是订单成功成交的逻辑 ---
        trade_value = volume * fill_price
        commission = trade_value * self.commission_rate

        current_position = self.positions.get(symbol, 0)
        current_average_cost = self.average_costs.get(symbol, 0.0)

        if order.direction == "BUY":
            # 开多仓或平空仓
            if current_position >= 0:  # 当前持有多仓或无仓位 (开多)
                is_open_trade = True
                # 更新平均成本 (加权平均)
                new_total_cost = (current_average_cost * current_position) + (fill_price * volume)
                new_total_volume = current_position + volume
                self.average_costs[symbol] = new_total_cost / new_total_volume if new_total_volume > 0 else 0.0
                self.positions[symbol] = new_total_volume
            else:  # 当前持有空仓 (平空)
                is_close_trade = True
                # 计算平空盈亏
                # PnL = (开仓成本 - 平仓价格) * 平仓数量 (注意空头方向)
                # 简化：假设平空时，直接使用当前的平均开仓成本来计算盈亏
                # 更精确的FIFO/LIFO需更多逻辑
                pnl_per_share = current_average_cost - fill_price  # (买入平空，成本高于平仓价则盈利)
                realized_pnl = pnl_per_share * volume

                # 更新持仓和成本
                self.positions[symbol] += volume
                if self.positions[symbol] == 0:
                    del self.positions[symbol]
                    if symbol in self.average_costs: del self.average_costs[symbol]  # 清理成本
                elif self.positions[symbol] > 0 and current_position < 0:  # 部分平空转为多头，需重新设置成本
                    # 这部分逻辑可以更复杂，这里简化处理，如果转为多头，成本重置为0
                    # 实际应该用剩余的空头成本 + 新开多的成本
                    self.average_costs[symbol] = fill_price  # 简单地将剩下的多头仓位成本设为当前价格

            # 资金扣除
            if self.cash >= trade_value + commission:
                self.cash -= (trade_value + commission)
            else:
                # print(f"[{current_bar.datetime}] 资金不足，无法执行买入 {volume} {symbol}")
                return None


        elif order.direction == "SELL":
            # 开空仓或平多仓
            if current_position <= 0:  # 当前持有空仓或无仓位 (开空)
                is_open_trade = True
                # 更新平均成本 (空头成本为负值)
                new_total_cost = (current_average_cost * current_position) - (fill_price * volume)  # 负的持仓乘以负的卖出价
                new_total_volume = current_position - volume  # 空头持仓量更负
                self.average_costs[symbol] = new_total_cost / new_total_volume if new_total_volume < 0 else 0.0
                self.positions[symbol] = new_total_volume
            else:  # 当前持有多仓 (平多)
                is_close_trade = True
                # 计算平多盈亏
                # PnL = (平仓价格 - 开仓成本) * 平仓数量
                pnl_per_share = fill_price - current_average_cost  # (卖出平多，平仓价高于成本则盈利)
                realized_pnl = pnl_per_share * volume

                # 更新持仓和成本
                self.positions[symbol] -= volume
                if self.positions[symbol] == 0:
                    del self.positions[symbol]
                    if symbol in self.average_costs: del self.average_costs[symbol]  # 清理成本
                elif self.positions[symbol] < 0 and current_position > 0:  # 部分平多转为空头，需重新设置成本
                    self.average_costs[symbol] = fill_price  # 简单地将剩下的空头仓位成本设为当前价格

            # 资金扣除 (佣金) 和增加 (卖出收入)
            if self.cash >= commission:
                self.cash -= commission
                self.cash += trade_value
            else:
                # print(f"[{current_bar.datetime}] 资金不足，无法执行卖出 {volume} {symbol}")
                return None

        # 创建 Trade 对象
        executed_trade = Trade(
            order_id=order.id, fill_time=current_bar.datetime, symbol=symbol,
            direction=order.direction,  # 记录原始订单方向 (BUY/SELL)
            volume=volume, price=fill_price, commission=commission,
            cash_after_trade=self.cash, positions_after_trade=self.positions.copy(),
            realized_pnl=realized_pnl,  # 填充实现盈亏
            is_open_trade=is_open_trade,
            is_close_trade=is_close_trade
        )
        self.trade_log.append(executed_trade)

        # 如果订单成交，无论它是市价单还是限价单，都从待处理订单中移除
        if order.id in self.pending_orders:
            del self.pending_orders[order.id]

        # print(f"[{current_bar.datetime}] 成交: {executed_trade.direction} {executed_trade.volume} {executed_trade.symbol} @ {executed_trade.price:.2f}, 佣金: {executed_trade.commission:.2f}, PnL: {executed_trade.realized_pnl:.2f}")

        return executed_trade

    def cancel_order(self, order_id: str) -> bool:
        """
        尝试取消一个待处理订单。

        Args:
            order_id (str): 要取消的订单ID。

        Returns:
            bool: 如果成功取消则返回 True，否则返回 False（例如，订单不存在或已成交）。
        """
        if order_id in self.pending_orders:
            # print(f"订单 {order_id} 已成功取消。")
            del self.pending_orders[order_id]
            return True
        # print(f"订单 {order_id} 不存在或已成交，无法取消。")
        return False

    def get_pending_orders(self) -> Dict[str, Order]:
        """
        获取当前所有待处理订单的副本。
        """
        return self.pending_orders.copy()

    def get_portfolio_value(self, current_bar: Bar) -> float:
        """
        计算当前的投资组合总价值（包括现金和持仓市值）。
        Args:
            current_bar (Bar): 当前的Bar数据，用于计算持仓市值。
        Returns:
            float: 当前的投资组合总价值。
        """
        total_value = self.cash
        
        # 在单品种场景下，我们假设 self.positions 最多只包含一个品种
        # 并且这个品种就是 current_bar.symbol 所代表的品种
        symbol_in_position = list(self.positions.keys())[0] if self.positions else None

        if symbol_in_position and symbol_in_position == current_bar.symbol:
            quantity = self.positions[symbol_in_position]
            # 持仓市值 = 数量 * 当前市场价格 (current_bar.close)
            # 无论多头(quantity > 0)还是空头(quantity < 0)，这个计算都是正确的
            total_value += quantity * current_bar.close
            
            # 您也可以选择在这里打印调试信息
            # print(f"  DEBUG Portfolio Value Calculation: Cash={self.cash:.2f}, "
            #       f"Position for {symbol_in_position}: {quantity} @ {current_bar.close:.2f}, "
            #       f"Position Value={quantity * current_bar.close:.2f}, Total Value={total_value:.2f}")

        # 如果没有持仓，或者持仓品种与当前Bar品种不符 (理论上单品种不会发生)
        # 那么 total_value 依然是 self.cash
        
        return total_value

    def get_current_positions(self) -> Dict[str, int]:
        """
        返回当前持仓字典的副本。
        """
        return self.positions.copy()

    def get_trade_history(self) -> List[Trade]:
        """
        返回所有成交记录的副本。
        """
        return self.trade_log.copy()