#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8

# In[1]:


import xalpha as xa
import pandas as pd

xa.set_display("notebook")


# 我们探索下 xalpha 的交易模拟功能，以回测一系列主动基虚拟交易为例

# ## 基金池
# 
# ### 绝对收益
# * 广发趋势优选 000215
# * 安信稳健增值  001316
# * 海富通阿尔法 519062
# 
# ### 债基混合
# * 鹏华丰禄 003547 0 股票仓位
# * 易方达丰和 002969 15 股票仓位
# * 易方达裕翔 002351 25 股票仓位
# * 易方达安心回馈 001182 40 股票仓位
# 
# ### 股基混合
# * 519697 交银优势行业
# * 519732 交银双息
# * 163415 兴权商业模式优选
# 
# ### 进攻纯股基
# * 001178 前海再融资
# * 001938 中欧时代先锋
# * 000751 嘉实新兴产业
# 

# In[2]:


fundlist = [
    "000215",
    "001316",
    "519062",
    "003547",
    "002969",
    "002351",
    "001182",
    "519697",
    "519732",
    "163415",
    "001178",
    "001938",
    "000751",
]


# In[3]:


infolist = [xa.fundinfo(code) for code in fundlist]


# In[4]:


startdate = [f.price.iloc[0].date for f in infolist]
startdate
# 看一下这些基金是从什么时候创建的


# 那么我们从20170101开始一揽子买入, 先写个账单

# In[5]:


df = pd.DataFrame([[1000 for _ in fundlist]], columns=fundlist)


# In[6]:


df["date"] = pd.datetime(2017, 1, 1)
df


# In[7]:


sys = xa.mul(status=df)  # 获取模拟交易组合


# In[8]:


sys.summary()
# 可以看出至今收益贡献最大的是交银双息和嘉实新兴


# 你还可以查看任意天数的投资概览
# 

# In[9]:


sys.summary("2018-11-01")  # 熊市时刻，还是保持了相当的正收益


# In[10]:


# 计算一下截止今天的投资内部收益率
sys.xirrrate()  # 年化18%


# In[11]:


# 计算一下 2018年的内部收益率
sys.xirrrate(date="2018-12-31", startdate="2018-01-01")


# In[12]:


sys.v_positions()


# In[13]:


# 按大类分布的扇形图
sys.v_category_positions()


# In[14]:


## 底层股票持仓透视, 你其实可以通过这种方式来跟踪机构的股票池和抱团情况
sys.get_stock_holdings()


# In[15]:


sys.get_stock_holdings(date="2019-12-01", threhold=50)
# 可以调整透视的时间和股票阈值
# 可以看到2020以来格力平安等遭到组合的减持


# In[16]:


# 我们可以查看整个组合最底层具体的股票，债券，现金的仓位分布情况
sys.get_portfolio()
# 可以看到基本上股债平衡


# In[15]:


# 可以查看单只的买入卖出情况
sys.fundtradeobj[1].v_tradecost()
# 图上的蓝点对应一次现金分红
# 关于如何设定账单，以控制每次分红选择分红再投入还是现金分红，请参考文档
# 具体针对该例子，如何实现分红再投入的比较，请参考该 issue: https://github.com/refraction-ray/xalpha/issues/34


# 做成封闭现金流系统则有更多可能性

# In[11]:


sysfix = xa.mulfix(status=df, totmoney=14000)
# 做成有14000初始基金的封闭组合


# In[12]:


sysfix.bcmkset(xa.indexinfo("SH000300"), start="2017-01-01")  # 设定比较基准为沪深300
# 这一过程会生成计算封闭组合每日净值情况，耗时较长，请耐心等待


# In[13]:


sysfix.v_netvalue()
# 吊打300，毕竟马后炮的最强基金


# In[24]:


sysfix.summary()
# 我们看到此时出现了货币基金选项，这是因为默认现金分红会智能处理帮你买入货币基金


# 我们可以进一步进行指标分析

# In[25]:


sysfix.beta(), sysfix.alpha(), sysfix.sharpe()


# In[9]:


sysfix.total_annualized_returns(), sysfix.algorithm_volatility()


# In[29]:


sysfix.max_drawdown()
# 最大回撤8%发生在今年，竟然不是18年，是不是说明马后炮组合的优势再减弱？


# In[ ]: