# src/strategies/base_strategy.py from abc import ABC, abstractmethod from datetime import datetime import math from typing import Dict, Any, Optional, List, TYPE_CHECKING import numpy as np # 使用 TYPE_CHECKING 避免循环导入，但保留类型提示 from ..backtest_context import BacktestContext # 转发引用 BacktestEngine from ..core_data import Bar, Order, Trade # 导入必要的类型 class Strategy(ABC): """ 所有交易策略的抽象基类。 策略通过 context 对象与回测引擎和模拟器进行交互，并提供辅助方法。 """ def __init__( self, context: "BacktestContext", symbol: str, enable_log: bool = True, **params: Any, ): """ Args: context (BacktestEngine): 回测引擎实例，作为策略的上下文，提供与模拟器等的交互接口。 symbol (str): 策略操作的合约Symbol。 **params (Any): 其他策略特定参数。 """ self.context = context # 存储 context 对象 self.symbol = symbol # 策略操作的合约Symbol self.params = params self.enable_log = enable_log self.trading = False def on_init(self): """ 策略初始化时调用（在回测开始前）。 可用于设置初始状态或打印信息。 """ print(f"{self.__class__.__name__} 策略初始化回调被调用。") def on_trade(self, trade: "Trade"): """ 当模拟器成功执行一笔交易时调用。 可用于更新策略内部持仓状态或记录交易。 Args: trade (Trade): 已完成的交易记录。 """ # print(f"策略接收到交易: {trade.direction} {trade.volume} {trade.symbol} @ {trade.price:.2f}") pass # 默认不执行任何操作，具体策略可覆盖 @abstractmethod def on_open_bar(self, open: float, symbol: str): """ 每当新的K线数据到来时调用此方法。 Args: bar (Bar): 当前的K线数据对象。 next_bar_open (Optional[float]): 下一根K线的开盘价，如果存在的话。 """ pass def on_close_bar(self, bar: "Bar"): """ 每当新的K线数据到来时调用此方法。 Args: bar (Bar): 当前的K线数据对象。 next_bar_close (Optional[float]): 下一根K线的开盘价，如果存在的话。 """ pass # --- 新增/修改的辅助方法 --- def send_order(self, order: "Order") -> Optional[Order]: """ 发送订单的辅助方法。 会在 BaseStrategy 内部构建 Order 对象，并通过 context 转发给模拟器。 """ if not self.trading: return None if self.context.is_rollover_bar: self.log(f"当前是换月K线，禁止开仓订单") return None if order.price_type == 'LIMIT': limit_price = order.limit_price if order.direction in ["BUY", "CLOSE_SHORT"]: # 买入限价单（或平空），希望以更低或相等的价格成交， # 所以向下取整，确保挂单价格不高于预期。 # 例如：价格100.3，tick_size=1 -> math.floor(100.3) = 100 # 价格100.8，tick_size=1 -> math.floor(100.8) = 100 order.limit_price = math.floor(limit_price) elif order.direction in ["SELL", "CLOSE_LONG"]: # 卖出限价单（或平多），希望以更高或相等的价格成交， # 所以向上取整，确保挂单价格不低于预期。 # 例如：价格100.3，tick_size=1 -> math.ceil(100.3) = 101 # 价格100.8，tick_size=1 -> math.ceil(100.8) = 101 order.limit_price = math.ceil(limit_price) return self.context.send_order(order) def cancel_order(self, order_id: str) -> bool: """ 取消指定ID的订单。 通过 context 调用模拟器的 cancel_order 方法。 """ if not self.trading: return False return self.context.cancel_order(order_id) def cancel_all_pending_orders(self, main_symbol = None) -> int: """取消当前策略的未决订单，仅限于当前策略关注的Symbol。""" # 注意：在换月模式下，引擎会自动取消旧合约的挂单，这里是策略主动取消 if not self.trading: return 0 pending_orders = self.get_pending_orders() cancelled_count = 0 # orders_to_cancel = [ # order.id for order in pending_orders.values() if order.symbol == self.symbol # ] if main_symbol is not None: orders_to_cancel = [ order.id for order in pending_orders.values() if main_symbol in order.symbol ] else: orders_to_cancel = [ order.id for order in pending_orders.values() ] for order_id in orders_to_cancel: if self.cancel_order(order_id): cancelled_count += 1 return cancelled_count def get_current_positions(self) -> Dict[str, int]: """获取所有当前持仓 (可能包含多个合约)。""" return self.context.get_current_positions() def get_pending_orders(self) -> Dict[str, "Order"]: """获取所有当前待处理订单的副本 (可能包含多个合约)。""" return self.context.get_pending_orders() def get_average_position_price(self, symbol: str) -> Optional[float]: """获取指定合约的平均持仓成本。""" return self.context.get_average_position_price(symbol) def get_account_cash(self) -> float: """获取当前账户现金余额。""" return self.context.cash def get_current_time(self) -> datetime: """获取模拟器当前时间。""" return self.context.get_current_time() def log(self, *args: Any, **kwargs: Any): """ 统一的日志打印方法。 如果 enable_log 为 True，则打印消息到控制台，并包含当前模拟时间。 支持传入多个参数，像 print() 函数一样使用。 """ if self.enable_log: # 尝试获取当前模拟时间，如果模拟器或时间不可用，则跳过时间前缀 try: current_time_str = self.context.get_current_time().strftime( "%Y-%m-%d %H:%M:%S" ) time_prefix = f"[{current_time_str}] " except AttributeError: # 如果获取不到时间（例如在策略初始化时，模拟器时间还未设置），则不加时间前缀 time_prefix = "" # 使用 f-string 结合 *args 来构建消息 # print() 函数会将 *args 自动用空格分隔，这里我们模仿这个行为 message = " ".join(map(str, args)) # 你可以将其他 kwargs (如 sep, end, file, flush) 传递给 print， # 但通常日志方法不会频繁使用这些。这里只支持最基础的打印。 print(f"{time_prefix}策略 ({self.symbol}): {message}", **kwargs) def on_rollover(self, old_symbol: str, new_symbol: str): """ 当回测的合约发生换月时调用此方法。 子类可以重写此方法来执行换月相关的逻辑（例如，调整目标仓位，清空历史数据）。 注意：在调用此方法前，引擎已强制平仓旧合约的所有仓位并取消所有挂单。 Args: old_symbol (str): 旧的合约代码。 new_symbol (str): 新的合约代码。 """ self.log(f"合约换月事件: 从 {old_symbol} 切换到 {new_symbol}") # 默认实现可以为空，子类根据需要重写 pass def get_bar_history(self): return self.context.get_bar_history() def get_price_history(self, key: str): return self.context.get_price_history(key) def get_indicator_tuple(self): close = np.array(self.get_price_history("close")) open = np.array(self.get_price_history("open")) high = np.array(self.get_price_history("high")) low = np.array(self.get_price_history("low")) volume = np.array(self.get_price_history("volume")) return (close, open, high, low, volume)