成交分析

成交分析

一条基本的交易记录包含以下几个部分：

• trade_code：交易标的
• trade_date：交易时间
• trade_price：单价
• trade_amount：成交数量
• trade_direction：交易方向（buy/sell）
• fee：成交手续费

根据成交记录，可以按照自己的分析方法得到交易结果，比如最基础的功能就是根据一组配对的buy与sell，得到本组交易的利润，其中：
收益 = 成交量 ∗ ( 卖出单价 − 买入单价 ) − ( 买入手续费 + 卖出手续费 ) 收益 = 成交量 * (卖出单价 - 买入单价) - (买入手续费+卖出手续费) 收益=成交量∗(卖出单价−买入单价)−(买入手续费+卖出手续费)

这里博主提供一种简单的方法，方便计算成交记录：

import pandas as pd
from loguru import logger
from copy import deepcopydef _reform_trade_detail(trade_df):"""结构化交易整合"""buy_hold_record_list = []history_trade_record = []trade_df = trade_df.sort_values(["trade_direction", "trade_date"])  # 买在上，卖在下for _record_info in trade_df.to_dict(orient="records"):buy_hold_record_list = [_ for _ in buy_hold_record_list if _ is not None]if _record_info['trade_direction'].strip() == "buy":  # 记录买入buy_hold_record_list.append(_record_info)elif _record_info['trade_direction'].strip() == "sell":  # 记录卖出del_buy_index = []for _buy_index, buy_record in enumerate(deepcopy(buy_hold_record_list)):  # 循环每一个买入记录if buy_record['trade_code'] != _record_info['trade_code']:continue# 当前 buy_record 足够卖出trade_amount = min(_record_info['trade_amount'], buy_record['trade_amount'])  # 当前撮合数量history_trade_record.append({"trade_code": _record_info['trade_code'],  # 代码"buy_date": buy_record['trade_date'],  # 买入时间"buy_price": buy_record['trade_price'],  # 买入时均价"buy_fee": buy_record['fee'],  # 买入手续费"sell_date": _record_info['trade_date'],  # 卖出时间"sell_price": _record_info['trade_price'],  # 卖出时价格"sell_fee": _record_info['fee'],  # 卖出手续费"amount": trade_amount,  # 交易数量# 收益 = 成交量 * (卖出单价 - 买入单价) - (买入手续费+卖出手续费)"trade_return": trade_amount * (_record_info['trade_price'] - buy_record['trade_price']) - (buy_record['fee'] + _record_info['fee']),})# 买单损耗buy_hold_record_list[_buy_index].update({"trade_amount": buy_hold_record_list[_buy_index]['trade_amount'] - trade_amount,})if buy_hold_record_list[_buy_index]["trade_amount"] == 0:del_buy_index.append(_buy_index)_record_info['trade_amount'] = _record_info['trade_amount'] - trade_amountif _record_info['trade_amount'] == 0:breakfor _del_i in del_buy_index:  # 替换del_buy_index中的内容为空buy_hold_record_list[_del_i] = Noneelse:logger.error(f"交易没有方向! {_record_info}")return buy_hold_record_list, history_trade_record

示例程序

比如对于保存成文件的交易记录trade_info.csv：

import pandas as pdtrade_record = pd.read_csv("trade_info.csv")
buy_hold_record_list, history_trade_record = _reform_trade_detail(trade_record)

得到结果：

• history_trade_record：成交记录

  	trade_code	buy_date	buy_price	buy_fee	sell_date	sell_price	sell_fee	amount	trade_return
  0	000001.SZ	2022/8/10	12.06	0.2	2022/9/1	12.59	5.01	500	259.79
  1	000002.SZ	2022/8/19	17.01	0.3	2022/9/13	18.18	5.1	1000	1164.6

• buy_hold_record_list：当前持仓情况

  	trade_code	trade_date	trade_price	trade_amount	trade_direction	fee
  0	000001.SZ	2022/8/10	12.06	500	buy	0.2
  1	000001.SZ	2022/9/1	12.61	2000	buy	0.5
  2	000004.SZ	2022/9/15	9.82	500	buy	0.6