A题点宽量化平台AutoTrader提交策略说明.docx
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A题点宽量化平台AutoTrader提交策略说明
A题点宽量化平台AutoTrader提交策略说明
参赛者如果选择点宽平台模拟回测策略，提交测试策略需严格按照以下要求和步骤，否则后果自负。
1、策略提交日期
需要至少提交两次策略，即第一次和最后一次。
第一次提交在竞赛阶段结束之后，即11月11日之前，策略代码中的【结束回测时间】设为“2020-11-06”。
中间如果想参加官网成绩排名，可在实测阶段期间等每天收盘之后，进行回测策略并上传提交策略，每天提交策略代码中的【结束回测时间】为当天的日期（最新日期），是否提交并不影响整个作品的评分和评奖。
最后一次提交在实战阶段结束之前，即12月13日之前，策略代码中的【结束回测时间】设为“2020-12-10”。
即每次提交策略时，策略回测的【结束回测时间】按要求设置好之后，重新运行策略并提交到【私有云策略池】。
2、策略改动说明
每次提交策略代码除了【结束回测时间】之外，代码其余部分不能有改动。
3、策略提交的账号
只能通过队长的AutoTrader账号上传策略，队员账号提交策略无效。
4、策略命名要求
提交的策略命名格式：
粤港澳_队伍ID_策略名称
比如命名为：
粤港澳__XXX策略
如果每天更新策略并上传至私有云策略池，策略名字保持不变，可覆盖或删除之前的策略，私有云策略池中不能有多个名字为“粤港澳_队伍ID”的策略。
注：
策略命名指在【导入策略】时的【策略名】，不是策略脚本py文件的名字；命名不能包含空格，需严格按照上面格式命名，否则后果自负。
5、策略提交方法和步骤
目标：
将策略导入私有云策略池，需保证有绩效且策略名符合要求。
策略提交的是回测模式的策略，不是实时模式的策略。
Python为run_backtest回测模式，不是run_realtrade实时模式。
Matlab为traderRunBacktestV2回测模式，不是traderRunRealTradeV2实时模式。
以python为例，matlab的操作方法一致。
以三均线策略为例，策略文件名为:
5.1方法一
先运行策略，得出绩效结果后，将策略导入本地策略池，再导入私有云策略池。
步骤1：
直接运行策略
在pythonIDE中打开策略代码文件，运行代码。
步骤2：
导入本地策略池
运行结果出来后，在Auto-Trader界面的【策略回测】里面，将得到该策略的绩效结果。
如下图，该绩效结果界面有一个【立即导入到资源池】按钮，点击该按钮。
进入【导入策略】的页面：
1、按照语言选择Matlab或者Python。
2、【策略脚本】中，如果只有一个py文件，则在【策略脚本】中添加刚才运行的策略即可。
如果策略包括策略函数py文件和回测脚本py文件，则【策略脚本】中放策略函数py文件，【回测脚本】中放回测脚本py文件。
3、【策略名】便是前面策略命名的要求，此处命名务必按照要求严格填写。
4、其余地方根据实际情况填写。
若为Matlab代码：
Matlab代码一般有两个m文件，策略函数m文件放到【策略脚本】，回测脚本m文件放到【回测脚本】。
【策略名】便是前面策略命名的要求，此处命名务必按照要求严格填写。
回到【策略研究】中查看【本地策略池】，会看到刚导入的策略，显示的名字便是【策略名】。
步骤3：
导入私有云策略池
在【本地策略池】中，点击我们目标策略的左上角，在弹出的选项中，点击【同步到私有云】，即可以将策略导入私有云策略池
查看【私有云策略池】，可看到导入的策略，即完成了策略的提交。
5.2方法二
先将策略导入本地策略池，再运行代码，得到绩效结果之后，再将策略导入私有云策略池。
步骤1：
将策略导入本地策略池
在Auto-Trader软件界面的【我的策略】里面，如下图，点击【已有策略？
立即导入】
然后按照【导入策略】填写信息，导入策略代码，并按照要求填写策略名字
在【策略研究】中看到新导入的策略，但绩效是空白的
步骤2：
运行策略，得到绩效信息
点击策略右上角，打开策略代码文件夹
弹出策略文件夹之后，将此文件夹中的策略文件放到pythonIDE中运行，如果是matlab文件，则放到本地matlab软件中运行。
注意：
此时不能改变py文件的存储路径，路径不能变！
步骤3：
导入私有云策略池
回到【策略研究】的【本地策略池】，便可以看到策略有绩效
将本地已经有绩效的策略导入【私有云策略池】
在【私有云策略池】可看到导入的策略
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