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fastapi定时任务，增量构建可转债交易数据入mongo和qlib

news 来源：原创 2024/5/21 11:12:30

百天计划之第35篇，关于”AI量化投资研究平台“搭建。

今天继续可转债日频交易数据的构建。

01 取bond_daily表里的最新日期

交易数据是需要每天更新的，一个简单的办法是查询上次更新的日期，然后从这一天开始更新。

这种设计有一个好处是，可以把其中某一个标的数据清空后，我们的程序会从头开始构建数据。

这里的逻辑比较简单，特定的daily表中，倒序查trade_date字段，如果没有查到记录，那么取”19900101“。

def get_daily_last_date(code, tb_name, code_field='ts_code', date_field='trade_date'):
    # 查询最新date
    items = get_db()[tb_name].find({code_field: code}, {'_id': 0, date_field: 1}).sort(key_or_list=date_field,
                                                                                   direction=pymongo.DESCENDING).limit(
        1)
    items = list(items)
    if items and len(items) > 0:
        start_date = items[0][date_field]
    else:
        start_date = '19900101'
    return start_date

02 把日频数据更新加到定时器

我们定时更新的频率是24小时，在收盘之后更新即可。

昨天贴过”异步定时器“的代码，其实比较简单，就是添加一个持续运行的异步任务，sleep(seconds)，如果当前函数在执行，就不重复执行，否则到点会持续触发。

seconds = 24 * 60 * 60  # 24小时*60分钟*60秒
@app.on_event('startup')
@repeat_task(seconds=seconds, wait_first=False)
def repeat_task_update_bond_daily() -> None:
    logger.info('触发重复任务: 更新转债daily数据。====================================================')
    update_all_bond_daily()

03 把数据构建到qlib数据库

y也许有人会问了，daily数据都进入到mongo数据库了，为何还需要qlib数据库。

这里有一个场景：

查询2020年9月3号，MACD指标大于0的转债列表。

这个查询若是基于mongo，需要把所有转债数据读出，计算所有转债的MACD指标，然后筛选MACD>0，可以做到，但性能不高，每天查询都需要大量的计算。

qlib从本地文件加载数据，多线程并发同时有cache机制。

由qib数据库来支撑这种临时性的查询，性能会好很多。

mongo到qlib分两步走：

初次构建：

1、把数据按code下载到本地code.csv。

2、使用qlib的dump工具构建。

更新：

与mongo建库不同在于，如果每天去qlib里查最近的日期比较麻烦，我们就是按日期统一查询增量数据。

1、一次把增量数据读出，groupby(code)后存成csv。

2、使用qlib的update dump工具更新。

路径规划，使用pathlib很方便：

from pathlib import Path

DATA_DIR = Path(__file__).parent.parent.joinpath("data")

DATA_DIR_QLIB = DATA_DIR.joinpath('qlib_data')
DATA_DIR_QLIB_BOND = DATA_DIR_QLIB.joinpath('bond')

DATA_DIR_CSV = DATA_DIR.joinpath('csv')
DATA_DIR_CSV_BOND = DATA_DIR_CSV.joinpath('bond')

dirs = [DATA_DIR, DATA_DIR_QLIB, DATA_DIR_QLIB_BOND, DATA_DIR_CSV, DATA_DIR_CSV_BOND]
for dir in dirs:
    dir.mkdir(exist_ok=True, parents=True)

可以在daily更新之后，再统一update一次qlib的增量数据。

def update_all(start_date):
    def to_csv(x):
        code = list(x['ts_code'])[0]
        print(code, x)
        x.to_csv('{}/{}.csv'.format(DATA_DIR_CSV_BOND_UPDATE, code), index=False)

    items = list(get_db()['bond_daily'].find({'trade_date': {'$gte': start_date}},
                                             {'open': 1, 'high': 1, 'low': 1, 'close': 1, 'vol': 1,
                                              'trade_date': 1, 'amount': 1, 'ts_code': 1,
                                              '_id': 0}))
    df = pd.DataFrame(items)
    df.rename(columns={'trade_date': 'date', 'vol': 'volume'}, inplace=True)
    print(df)

    df.groupby('ts_code').apply(lambda x: to_csv(x))
    dump = DumpDataUpdate(csv_path=DATA_DIR_CSV_BOND_UPDATE, qlib_dir=DATA_DIR_QLIB_BOND)
    dump.dump()

04 额外数据

转债的入门级且有效的策略是”双低轮动“策略。

双低转债具体是指：价格低、溢价率低。

策略背后的逻辑：

价格低，转债的”债性“强，正股下跌的时候抗跌；

转股溢价率低，转债的”股性“强，正股上涨的时候能跟得上。

双低值=可转债价格+转股溢价率*100。按这个又低值从低到高即可。

需要做一些排除：

一年内到期，因为这相当是一个短期债，价值有限。

已经公告强赎，强赎就是人家已经要强制回收或者强制转股了，没有投资的价值。

转债的价格已经有了。

转股溢价率=可转债面值÷转股值-1。