Day16 - Shioaji X Backtesting - 参数最佳化

上一篇介绍如何在Backtesting写策略，这篇会和大家介绍如何做参数的最佳化。

什麽是参数最佳化呢？简单来说就是找到一个参数，能让「(目标)」(最佳)。

而这个「结果(目标)」可以是胜率、最後帐户总净值、Sharpe Ratio等等，

根据不同的目标做参数的最佳化，很可能会得到不一样的参数喔！

拿上一篇的策略来做参数最佳化，看看2330用哪条均线能让帐户总净值最高。

#这边会将均线参数从2~240去跑跑看这239个参数中哪一个能让最後帐户总净值最高
stats = bt.optimize(n1=range(2, 241, 1),maximize='Equity Final [$]')
stats

来看看根据「期末帐户总净值(Equity Final [$])」最佳化後的结果吧：

Out:
---------------------------------------------
Start                     2020-01-02 00:00:00
End                       2021-09-22 00:00:00
Duration                    629 days 00:00:00
Exposure [%]                        56.915739
Equity Final [$]                 16862.610291
Equity Peak [$]                  22388.556221
Return [%]                          68.626103
Buy & Hold Return [%]               72.861357
Max. Drawdown [%]                  -24.682011
Avg. Drawdown [%]                   -4.579849
Max. Drawdown Duration      244 days 00:00:00
Avg. Drawdown Duration       29 days 00:00:00
# Trades                                    9
Win Rate [%]                        22.222222
Best Trade [%]                      93.488372
Worst Trade [%]                      -3.02392
Avg. Trade [%]                       9.078804
Max. Trade Duration         296 days 00:00:00
Avg. Trade Duration          40 days 00:00:00
Expectancy [%]                      11.798029
SQN                                  0.744065
Sharpe Ratio                          0.28662
Sortino Ratio                        8.522299
Calmar Ratio                         0.367831
_strategy                        OneMA(n1=76)
dtype: object

下图是优化前(60MA)和优化後(76MA)比较图，

从图中可以发现：(红色框部分)
期末帐户总净值：从15061->16862，
总报酬率：从50.6%->68.6%，
Sharpe Ratio和Sortino Ratio也都有成长，

但绿色框的胜率变低了，这也是上面提的，参数仅会根据你的目标做最佳化，未必所有数据都变好。

将目标改成胜率，看看过去这段期间2330用哪条均线能让策略的胜率最高。

#这边会将均线参数从2~240去跑跑看这239个参数中哪一个能让最後帐户总净值最高
stats = bt.optimize(n1=range(2, 241, 1),maximize='Win Rate [%]')
stats

来看看根据「胜率(Win Rate [%])」最佳化後的结果吧：

Out:
---------------------------------------------
Start                     2020-01-02 00:00:00
End                       2021-09-22 00:00:00
Duration                    629 days 00:00:00
Exposure [%]                        52.941176
Equity Final [$]                 12581.739697
Equity Peak [$]                  14826.858424
Return [%]                          25.817397
Buy & Hold Return [%]               72.861357
Max. Drawdown [%]                   -18.72214
Avg. Drawdown [%]                   -5.958689
Max. Drawdown Duration      244 days 00:00:00
Avg. Drawdown Duration       50 days 00:00:00
# Trades                                    1
Win Rate [%]                            100.0
Best Trade [%]                      28.560535
Worst Trade [%]                     28.560535
Avg. Trade [%]                      28.560535
Max. Trade Duration         333 days 00:00:00
Avg. Trade Duration         333 days 00:00:00
Expectancy [%]                            NaN
SQN                                       NaN
Sharpe Ratio                              NaN
Sortino Ratio                             NaN
Calmar Ratio                         1.525495
_strategy                       OneMA(n1=171)
dtype: object

从上面的数据可以发现：