是回测系统的问题还是我编程的问题

Y875976

from PythonApi import *
import pandas as pd
import numpy as np


def init(context):
    context.position = 0  # 1 for long, -1 for short, 0 for no position
    context.entry_price = 0
    context.stop_loss = 0
    context.max_profit = 0
    context.mindiff = get_instruments(context.run_info.base_book_id).mintick


def convert_ndarray_to_dataframe(data, columns):
    df = pd.DataFrame(data, columns=columns)
    return df


def calculate_macd(data, short_period=12, long_period=26, signal_period=9):
    short_ema = data["close"].ewm(span=short_period, adjust=False).mean()
    long_ema = data["close"].ewm(span=long_period, adjust=False).mean()
    macd = short_ema - long_ema
    signal = macd.ewm(span=signal_period, adjust=False).mean()
    return macd, signal


def calculate_kdj(data, n=9, k_period=3, d_period=3):
    low_min = data["low"].rolling(window=n, min_periods=1).min()
    high_max = data["high"].rolling(window=n, min_periods=1).max()
    rsv = (data["close"] - low_min) / (high_max - low_min) * 100

    k = rsv.ewm(com=(k_period - 1), min_periods=1).mean()
    d = k.ewm(com=(d_period - 1), min_periods=1).mean()
    j = 3 * k - 2 * d

    data["K"] = k
    data["D"] = d
    data["J"] = j
    return data


def handle_bar(context):
    security = context.run_info.base_book_id  # 获取当前交易的证券代码

    # 获取1分钟和5分钟历史数据
    data_1m_raw = history_bars(security, 30, "1m", ["close", "high", "low"])
    data_5m_raw = history_bars(security, 31, "5m", ["close"])

    # 确保数据量足够
    if len(data_1m_raw) < 30 or len(data_5m_raw) < 31:
        return

    # 将ndarray转换为DataFrame
    data_1m = convert_ndarray_to_dataframe(data_1m_raw, ["close", "high", "low"])
    data_5m = convert_ndarray_to_dataframe(data_5m_raw[:-1], ["close"])

    # 计算MACD和KDJ指标
    macd_5m, signal_5m = calculate_macd(data_5m)
    data_1m = calculate_kdj(data_1m)

    # 当前价格
    current_price = data_1m["close"].iloc[-1]

    # 获取账户资金信息和合约单位
    account_cash = get_account(19)
    contract_size = get_instruments(context.run_info.base_book_id).multipliter

    # 计算手数（可根据实际需求调整计算方法）
    volume = 10
        # 假设最多用10%的资金

    # 判断是否有未平仓订单
    if context.position != 0:
        current_profit = (
            (current_price - context.entry_price)
            if context.position == 1
            else (context.entry_price - current_price)
        )
        context.max_profit = max(context.max_profit, current_profit)

        if context.position == 1:
            context.stop_loss = max(
                context.stop_loss, context.entry_price + context.max_profit * 0.6
            )
        else:
            context.stop_loss = min(
                context.stop_loss, context.entry_price - context.max_profit * 0.6
            )

        if (context.position == 1 and current_price < context.stop_loss) or (
            context.position == -1 and current_price > context.stop_loss
        ):
            if context.position == 1:
                sell_close(security, "Market", 0, volume,serial_id = 1)
                print(f"Sell at {current_price} on {security}")
            else:
                buy_close(security, "Market", 0, volume,serial_id = 2)
                print(f"Cover at {current_price} on {security}")
            context.position = 0

    # 没有未平仓订单时判断开仓信号
    if context.position == 0:
        if (
            
            macd_5m.iloc[-1] < signal_5m.iloc[-1]
        ):  # 使用前一根5分钟K线判断
            if data_1m["J"].iloc[-2] < 0 and data_1m["J"].iloc[-1] > 0 and data_1m["J"].iloc[-1]-data_1m["J"].iloc[-2]<15:
                buy_open(security, "Market", 0, volume,serial_id = 3)
                context.position = 1
                context.entry_price = current_price
                context.stop_loss = current_price - 5 * context.mindiff
                context.max_profit = 0
                print(f"Buy at {current_price} on {security}")
        elif (
            
            macd_5m.iloc[-1] > signal_5m.iloc[-1]
        ):  # 使用前一根5分钟K线判断
            if data_1m["J"].iloc[-2] > 100 and data_1m["J"].iloc[-1] < 100 and data_1m["J"].iloc[-2]-data_1m["J"].iloc[-1]<15:
                sell_open(security, "Market", 0, volume,serial_id = 4)
                context.position = -1
                context.entry_price = current_price
                context.stop_loss = current_price + 5 * context.mindiff
                context.max_profit = 0
                print(f"Short at {current_price} on {security}")
这是整个回测的代码

技术009

你stop_loss的更新有问题的吧。

多头为例：
原始的stop_loss 是开仓时候价格减五跳。

然后当代码执行到这里的时候：
context.stop_loss = max(
                context.stop_loss, context.entry_price + context.max_profit * 0.6
            )

你开仓后，假设次根K就是亏钱的。那么current_profit是负的，这样max_profit 这时候是0.那么你上面这个计算，stop_loss 就变成了entry_price.    你要改的话，我觉得你得 max_profit  就不应该从0开始。你可以给他一个None，然后在计算过第一次当前盈亏后，给他赋予一个有意义的值.