diff --git a/.travis.yml b/.travis.yml index 72ee00949..b2c6966e3 100644 --- a/.travis.yml +++ b/.travis.yml @@ -70,3 +70,4 @@ after_success: branches: only: - master + - lazy-mainline diff --git a/etc/requirements.txt b/etc/requirements.txt index 603425687..ac4c2b88a 100644 --- a/etc/requirements.txt +++ b/etc/requirements.txt @@ -54,3 +54,5 @@ toolz==0.7.4 # Asset writer and finder sqlalchemy==1.0.8 + +intervaltree==2.1.0 diff --git a/etc/requirements_dev.txt b/etc/requirements_dev.txt index c28726ccd..b88bd61b9 100644 --- a/etc/requirements_dev.txt +++ b/etc/requirements_dev.txt @@ -59,5 +59,8 @@ futures==3.0.5 requests-futures==0.9.7 piprot==0.9.6 +# For mocking out requests fetches +responses==0.4.0 + # For asset db management alembic==0.7.7 diff --git a/etc/requirements_py2.txt b/etc/requirements_py2.txt new file mode 100644 index 000000000..1d2aa0f47 --- /dev/null +++ b/etc/requirements_py2.txt @@ -0,0 +1,2 @@ +# Caching and other utilities +functools32==3.2.3.post2 diff --git a/scripts/generate_new_sample_saved_state.py b/scripts/generate_new_sample_saved_state.py deleted file mode 100644 index 1119851e4..000000000 --- a/scripts/generate_new_sample_saved_state.py +++ /dev/null @@ -1,143 +0,0 @@ -# -# Copyright 2015 Quantopian, Inc. -# -# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); -# you may not use this file except in compliance with the License. -# You may obtain a copy of the License at -# -# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 -# -# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software -# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, -# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. -# See the License for the specific language governing permissions and -# limitations under the License. - -import datetime -import logbook -import os -import pickle -import pytz - -import sys -sys.path.insert(0, '.') # noqa - -from zipline.finance.blotter import Blotter, Order -from zipline.finance.commission import PerShare, PerTrade, PerDollar -from zipline.finance.performance.period import PerformancePeriod -from zipline.finance.performance.position import Position -from zipline.finance.performance.position_tracker import PositionTracker -from zipline.finance.performance.tracker import PerformanceTracker -from zipline.finance.risk.cumulative import RiskMetricsCumulative -from zipline.finance.risk.period import RiskMetricsPeriod -from zipline.finance.risk.report import RiskReport -from zipline.finance.slippage import ( - FixedSlippage, - Transaction, - VolumeShareSlippage -) -from zipline.protocol import Account -from zipline.protocol import Portfolio -from zipline.protocol import Position as ProtocolPosition - - -from zipline.finance.trading import SimulationParameters - -from zipline.utils import factory -from zipline.utils.serialization_utils import VERSION_LABEL - -base_state_dir = 'tests/resources/saved_state_archive' -if not os.path.exists(base_state_dir): - os.makedirs(base_state_dir) - - -sim_params_daily = SimulationParameters( - datetime.datetime(2013, 6, 19, tzinfo=pytz.UTC), - datetime.datetime(2013, 6, 19, tzinfo=pytz.UTC), - 10000, - emission_rate='daily') - - -sim_params_minute = SimulationParameters( - datetime.datetime(2013, 6, 19, tzinfo=pytz.UTC), - datetime.datetime(2013, 6, 19, tzinfo=pytz.UTC), - 10000, - emission_rate='minute') - - -returns = factory.create_returns_from_list( - [1.0], sim_params_daily) - - -argument_list = [ - (Blotter, ()), - (Order, (datetime.datetime(2013, 6, 19), 8554, 100)), - (PerShare, ()), - (PerTrade, ()), - (PerDollar, ()), - (PerformancePeriod, (10000,)), - (Position, (8554,)), - (PositionTracker, ()), - (PerformanceTracker, (sim_params_minute,)), - (RiskMetricsCumulative, (sim_params_minute,)), - (RiskMetricsPeriod, (returns.index[0], returns.index[0], returns)), - (RiskReport, (returns, sim_params_minute)), - (FixedSlippage, ()), - (Transaction, (8554, 10, datetime.datetime(2013, 6, 19), 100, "0000")), - (VolumeShareSlippage, ()), - (Account, ()), - (Portfolio, ()), - (ProtocolPosition, (8554,)) -] - - -def write_state_to_disk(cls, state, emission_rate=None): - state_dir = cls.__module__ + '.' + cls.__name__ - - full_dir = base_state_dir + '/' + state_dir - - if not os.path.exists(full_dir): - os.makedirs(full_dir) - - if emission_rate is not None: - name = 'State_Version_' + emission_rate + \ - str(state['obj_state'][VERSION_LABEL]) - else: - name = 'State_Version_' + str(state['obj_state'][VERSION_LABEL]) - - full_path = full_dir + '/' + name - - f = open(full_path, 'w') - - pickle.dump(state, f) - - f.close() - - -def generate_object_state(cls, initargs): - - obj = cls(*initargs) - state = obj.__getstate__() - if hasattr(obj, '__getinitargs__'): - initargs = obj.__getinitargs__() - else: - initargs = None - if hasattr(obj, '__getnewargs__'): - newargs = obj.__getnewargs__() - else: - newargs = None - - on_disk_state = { - 'obj_state': state, - 'initargs': initargs, - 'newargs': newargs - } - - write_state_to_disk(cls, on_disk_state) - - -if __name__ == "__main__": - logbook.StderrHandler().push_application() - - for args in argument_list: - generate_object_state(*args) diff --git a/setup.py b/setup.py index 07ccb62f9..3d8ed36c8 100644 --- a/setup.py +++ b/setup.py @@ -14,6 +14,7 @@ # See the License for the specific language governing permissions and # limitations under the License. from __future__ import print_function +from functools import partial import os import re import sys @@ -89,6 +90,12 @@ def build_extensions(self): Extension('zipline.lib.rank', ['zipline/lib/rank.pyx']), Extension('zipline.data._equities', ['zipline/data/_equities.pyx']), Extension('zipline.data._adjustments', ['zipline/data/_adjustments.pyx']), + Extension('zipline._protocol', ['zipline/_protocol.pyx']), + Extension('zipline.gens.sim_engine', ['zipline/gens/sim_engine.pyx']), + Extension( + 'zipline.data._minute_bar_internal', + ['zipline/data/_minute_bar_internal.pyx'] + ) ] @@ -156,19 +163,27 @@ def _with_bounds(req): REQ_PATTERN = re.compile("([^=<>]+)([<=>]{1,2})(.*)") -def _conda_format(req): +def _conda_format(req, selector=None): match = REQ_PATTERN.match(req) if match and match.group(1).lower() == 'numpy': - return 'numpy x.x' + line = 'numpy x.x' + else: + line = REQ_PATTERN.sub( + lambda m: '%s %s%s' % (m.group(1).lower(), m.group(2), m.group(3)), + req, + 1, + ) - return REQ_PATTERN.sub( - lambda m: '%s %s%s' % (m.group(1).lower(), m.group(2), m.group(3)), - req, - 1, - ) + if selector is not None: + line += ' # [%s]' % selector + + return line -def read_requirements(path, strict_bounds, conda_format=False): +def read_requirements(path, + strict_bounds, + conda_format=False, + conda_selector=None): """ Read a requirements.txt file, expressed as a path relative to Zipline root. @@ -183,15 +198,22 @@ def read_requirements(path, strict_bounds, conda_format=False): reqs = map(_with_bounds, reqs) if conda_format: - reqs = map(_conda_format, reqs) + reqs = map(partial(_conda_format, selector=conda_selector), reqs) return list(reqs) def install_requires(strict_bounds=False, conda_format=False): - return read_requirements('etc/requirements.txt', + reqs = read_requirements('etc/requirements.txt', strict_bounds=strict_bounds, conda_format=conda_format) + if sys.version_info.major == 2 or conda_format: + reqs += read_requirements('etc/requirements_py2.txt', + strict_bounds=strict_bounds, + conda_format=conda_format, + conda_selector='py2k') + + return reqs def extras_requires(conda_format=False): diff --git a/tests/data/test_minute_bars.py b/tests/data/test_minute_bars.py index 443c8f8e1..e13c2847e 100644 --- a/tests/data/test_minute_bars.py +++ b/tests/data/test_minute_bars.py @@ -47,7 +47,7 @@ TEST_CALENDAR_START = Timestamp('2015-06-01', tz='UTC') -TEST_CALENDAR_STOP = Timestamp('2015-06-30', tz='UTC') +TEST_CALENDAR_STOP = Timestamp('2015-12-31', tz='UTC') class BcolzMinuteBarTestCase(TestCase): @@ -637,3 +637,149 @@ def test_unadjusted_minutes(self): for i, col in enumerate(columns): for j, sid in enumerate(sids): assert_almost_equal(data[sid][col], arrays[i][j]) + + def test_unadjusted_minutes_early_close(self): + """ + Test unadjusted minute window, ensuring that early closes are filtered + out. + """ + day_before_thanksgiving = Timestamp('2015-11-25', tz='UTC') + xmas_eve = Timestamp('2015-12-24', tz='UTC') + market_day_after_xmas = Timestamp('2015-12-28', tz='UTC') + + minutes = [self.market_closes[day_before_thanksgiving] - + Timedelta('2 min'), + self.market_closes[xmas_eve] - Timedelta('1 min'), + self.market_opens[market_day_after_xmas] + + Timedelta('1 min')] + sids = [1, 2] + data_1 = DataFrame( + data={ + 'open': [ + 15.0, 15.1, 15.2], + 'high': [17.0, 17.1, 17.2], + 'low': [11.0, 11.1, 11.3], + 'close': [14.0, 14.1, 14.2], + 'volume': [1000, 1001, 1002], + }, + index=minutes) + self.writer.write(sids[0], data_1) + + data_2 = DataFrame( + data={ + 'open': [25.0, 25.1, 25.2], + 'high': [27.0, 27.1, 27.2], + 'low': [21.0, 21.1, 21.2], + 'close': [24.0, 24.1, 24.2], + 'volume': [2000, 2001, 2002], + }, + index=minutes) + self.writer.write(sids[1], data_2) + + reader = BcolzMinuteBarReader(self.dest) + + columns = ['open', 'high', 'low', 'close', 'volume'] + sids = [sids[0], sids[1]] + arrays = reader.unadjusted_window( + columns, minutes[0], minutes[-1], sids) + + data = {sids[0]: data_1, sids[1]: data_2} + + start_minute_loc = self.env.market_minutes.get_loc(minutes[0]) + minute_locs = [self.env.market_minutes.get_loc(minute) - + start_minute_loc + for minute in minutes] + + for i, col in enumerate(columns): + for j, sid in enumerate(sids): + assert_almost_equal(data[sid].loc[minutes, col], + arrays[i][j][minute_locs]) + + def test_adjust_non_trading_minutes(self): + start_day = Timestamp('2015-06-01', tz='UTC') + end_day = Timestamp('2015-06-02', tz='UTC') + + sid = 1 + cols = { + 'open': arange(1, 781), + 'high': arange(1, 781), + 'low': arange(1, 781), + 'close': arange(1, 781), + 'volume': arange(1, 781) + } + dts = array(self.env.minutes_for_days_in_range(start_day, end_day)) + self.writer.write_cols(sid, dts, cols) + + self.assertEqual( + self.reader.get_value( + sid, + Timestamp('2015-06-01 20:00:00', tz='UTC'), + 'open'), + 390) + self.assertEqual( + self.reader.get_value( + sid, + Timestamp('2015-06-02 20:00:00', tz='UTC'), + 'open'), + 780) + + self.assertEqual( + self.reader.get_value( + sid, + Timestamp('2015-06-02', tz='UTC'), + 'open'), + 390) + self.assertEqual( + self.reader.get_value( + sid, + Timestamp('2015-06-02 20:01:00', tz='UTC'), + 'open'), + 780) + + def test_adjust_non_trading_minutes_half_days(self): + # half day + start_day = Timestamp('2015-11-27', tz='UTC') + end_day = Timestamp('2015-11-30', tz='UTC') + + sid = 1 + cols = { + 'open': arange(1, 601), + 'high': arange(1, 601), + 'low': arange(1, 601), + 'close': arange(1, 601), + 'volume': arange(1, 601) + } + dts = array(self.env.minutes_for_days_in_range(start_day, end_day)) + self.writer.write_cols(sid, dts, cols) + + self.assertEqual( + self.reader.get_value( + sid, + Timestamp('2015-11-27 18:00:00', tz='UTC'), + 'open'), + 210) + self.assertEqual( + self.reader.get_value( + sid, + Timestamp('2015-11-30 21:00:00', tz='UTC'), + 'open'), + 600) + + self.assertEqual( + self.reader.get_value( + sid, + Timestamp('2015-11-27 18:01:00', tz='UTC'), + 'open'), + 210) + self.assertEqual( + self.reader.get_value( + sid, + Timestamp('2015-11-30', tz='UTC'), + 'open'), + 210) + self.assertEqual( + self.reader.get_value( + sid, + Timestamp('2015-11-30 21:01:00', tz='UTC'), + 'open'), + 600) diff --git a/tests/finance/test_cancel_policy.py b/tests/finance/test_cancel_policy.py new file mode 100644 index 000000000..f93b78b8f --- /dev/null +++ b/tests/finance/test_cancel_policy.py @@ -0,0 +1,34 @@ +# +# Copyright 2016 Quantopian, Inc. +# +# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); +# you may not use this file except in compliance with the License. +# You may obtain a copy of the License at +# +# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 +# +# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software +# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, +# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. +# See the License for the specific language governing permissions and +# limitations under the License. +from unittest import TestCase + +from zipline.finance.cancel_policy import NeverCancel, EODCancel +from zipline.gens.sim_engine import ( + BAR, + DAY_END +) + + +class CancelPolicyTestCase(TestCase): + + def test_eod_cancel(self): + cancel_policy = EODCancel() + self.assertTrue(cancel_policy.should_cancel(DAY_END)) + self.assertFalse(cancel_policy.should_cancel(BAR)) + + def test_never_cancel(self): + cancel_policy = NeverCancel() + self.assertFalse(cancel_policy.should_cancel(DAY_END)) + self.assertFalse(cancel_policy.should_cancel(BAR)) diff --git a/tests/finance/test_slippage.py b/tests/finance/test_slippage.py index d0aa10cff..b4620003d 100644 --- a/tests/finance/test_slippage.py +++ b/tests/finance/test_slippage.py @@ -24,132 +24,264 @@ from nose_parameterized import parameterized +import numpy as np import pandas as pd +from pandas.tslib import normalize_date +from testfixtures import TempDirectory from zipline.finance.slippage import VolumeShareSlippage +from zipline.finance.trading import TradingEnvironment, SimulationParameters -from zipline.protocol import Event, DATASOURCE_TYPE +from zipline.protocol import DATASOURCE_TYPE from zipline.finance.blotter import Order +from zipline.data.minute_bars import BcolzMinuteBarReader +from zipline.data.data_portal import DataPortal +from zipline.protocol import BarData +from zipline.testing.core import write_bcolz_minute_data + class SlippageTestCase(TestCase): - def test_volume_share_slippage(self): - event = Event( - {'volume': 200, - 'type': 4, - 'price': 3.0, - 'datetime': datetime.datetime( - 2006, 1, 5, 14, 31, tzinfo=pytz.utc), - 'high': 3.15, - 'low': 2.85, - 'sid': 133, - 'source_id': 'test_source', - 'close': 3.0, - 'dt': - datetime.datetime(2006, 1, 5, 14, 31, tzinfo=pytz.utc), - 'open': 3.0} + @classmethod + def setUpClass(cls): + cls.tempdir = TempDirectory() + cls.env = TradingEnvironment() + + cls.sim_params = SimulationParameters( + period_start=pd.Timestamp("2006-01-05 14:31", tz="utc"), + period_end=pd.Timestamp("2006-01-05 14:36", tz="utc"), + capital_base=1.0e5, + data_frequency="minute", + emission_rate='daily', + env=cls.env ) - slippage_model = VolumeShareSlippage() + cls.sids = [133] - open_orders = [ - Order(dt=datetime.datetime(2006, 1, 5, 14, 30, tzinfo=pytz.utc), - amount=100, - filled=0, - sid=133) - ] + cls.minutes = pd.DatetimeIndex( + start=pd.Timestamp("2006-01-05 14:31", tz="utc"), + end=pd.Timestamp("2006-01-05 14:35", tz="utc"), + freq="1min" + ) - orders_txns = list(slippage_model.simulate( - event, - open_orders - )) + assets = { + 133: pd.DataFrame({ + "open": np.array([3.0, 3.0, 3.5, 4.0, 3.5]), + "high": np.array([3.15, 3.15, 3.15, 3.15, 3.15]), + "low": np.array([2.85, 2.85, 2.85, 2.85, 2.85]), + "close": np.array([3.0, 3.5, 4.0, 3.5, 3.0]), + "volume": [2000, 2000, 2000, 2000, 2000], + "dt": cls.minutes + }).set_index("dt") + } - self.assertEquals(len(orders_txns), 1) - _, txn = orders_txns[0] + write_bcolz_minute_data( + cls.env, + pd.date_range( + start=normalize_date(cls.minutes[0]), + end=normalize_date(cls.minutes[-1]) + ), + cls.tempdir.path, + assets + ) - expected_txn = { - 'price': float(3.01875), - 'dt': datetime.datetime( - 2006, 1, 5, 14, 31, tzinfo=pytz.utc), - 'amount': int(50), - 'sid': int(133), - 'commission': None, - 'type': DATASOURCE_TYPE.TRANSACTION, - 'order_id': open_orders[0].id - } + cls.env.write_data(equities_data={ + 133: { + "start_date": pd.Timestamp("2006-01-05", tz='utc'), + "end_date": pd.Timestamp("2006-01-07", tz='utc') + } + }) - self.assertIsNotNone(txn) + cls.ASSET133 = cls.env.asset_finder.retrieve_asset(133) - # TODO: Make expected_txn an Transaction object and ensure there - # is a __eq__ for that class. - self.assertEquals(expected_txn, txn.__dict__) + cls.data_portal = DataPortal( + cls.env, + equity_minute_reader=BcolzMinuteBarReader(cls.tempdir.path), + ) - def test_orders_limit(self): + @classmethod + def tearDownClass(cls): + cls.tempdir.cleanup() + del cls.env + + def test_volume_share_slippage(self): + tempdir = TempDirectory() + + try: + assets = { + 133: pd.DataFrame({ + "open": [3.00], + "high": [3.15], + "low": [2.85], + "close": [3.00], + "volume": [200], + "dt": [self.minutes[0]] + }).set_index("dt") + } + + write_bcolz_minute_data( + self.env, + pd.date_range( + start=normalize_date(self.minutes[0]), + end=normalize_date(self.minutes[-1]) + ), + tempdir.path, + assets + ) + + equity_minute_reader = BcolzMinuteBarReader(tempdir.path) + + data_portal = DataPortal( + self.env, + equity_minute_reader=equity_minute_reader, + ) + + slippage_model = VolumeShareSlippage() + + open_orders = [ + Order( + dt=datetime.datetime(2006, 1, 5, 14, 30, tzinfo=pytz.utc), + amount=100, + filled=0, + sid=self.ASSET133 + ) + ] + + bar_data = BarData(data_portal, + lambda: self.minutes[0], + 'minute') + + orders_txns = list(slippage_model.simulate( + bar_data, + self.ASSET133, + open_orders, + )) + + self.assertEquals(len(orders_txns), 1) + _, txn = orders_txns[0] + + expected_txn = { + 'price': float(3.0001875), + 'dt': datetime.datetime( + 2006, 1, 5, 14, 31, tzinfo=pytz.utc), + 'amount': int(5), + 'sid': int(133), + 'commission': None, + 'type': DATASOURCE_TYPE.TRANSACTION, + 'order_id': open_orders[0].id + } + + self.assertIsNotNone(txn) - events = self.gen_trades() + # TODO: Make expected_txn an Transaction object and ensure there + # is a __eq__ for that class. + self.assertEquals(expected_txn, txn.__dict__) + open_orders = [ + Order( + dt=datetime.datetime(2006, 1, 5, 14, 30, tzinfo=pytz.utc), + amount=100, + filled=0, + sid=self.ASSET133 + ) + ] + + # Set bar_data to be a minute ahead of last trade. + # Volume share slippage should not execute when there is no trade. + bar_data = BarData(data_portal, + lambda: self.minutes[1], + 'minute') + + orders_txns = list(slippage_model.simulate( + bar_data, + self.ASSET133, + open_orders, + )) + + self.assertEquals(len(orders_txns), 0) + + finally: + tempdir.cleanup() + + def test_orders_limit(self): slippage_model = VolumeShareSlippage() + slippage_model.data_portal = self.data_portal # long, does not trade - open_orders = [ Order(**{ 'dt': datetime.datetime(2006, 1, 5, 14, 30, tzinfo=pytz.utc), 'amount': 100, 'filled': 0, - 'sid': 133, + 'sid': self.ASSET133, 'limit': 3.5}) ] + bar_data = BarData(self.data_portal, + lambda: self.minutes[3], + self.sim_params.data_frequency) + orders_txns = list(slippage_model.simulate( - events[3], - open_orders + bar_data, + self.ASSET133, + open_orders, )) + self.assertEquals(len(orders_txns), 0) # long, does not trade - impacted price worse than limit price - open_orders = [ Order(**{ 'dt': datetime.datetime(2006, 1, 5, 14, 30, tzinfo=pytz.utc), 'amount': 100, 'filled': 0, - 'sid': 133, + 'sid': self.ASSET133, 'limit': 3.5}) ] + bar_data = BarData(self.data_portal, + lambda: self.minutes[3], + self.sim_params.data_frequency) + orders_txns = list(slippage_model.simulate( - events[3], - open_orders + bar_data, + self.ASSET133, + open_orders, )) self.assertEquals(len(orders_txns), 0) # long, does trade - open_orders = [ Order(**{ 'dt': datetime.datetime(2006, 1, 5, 14, 30, tzinfo=pytz.utc), 'amount': 100, 'filled': 0, - 'sid': 133, + 'sid': self.ASSET133, 'limit': 3.6}) ] + bar_data = BarData(self.data_portal, + lambda: self.minutes[3], + self.sim_params.data_frequency) + orders_txns = list(slippage_model.simulate( - events[3], - open_orders + bar_data, + self.ASSET133, + open_orders, )) self.assertEquals(len(orders_txns), 1) txn = orders_txns[0][1] expected_txn = { - 'price': float(3.500875), + 'price': float(3.50021875), 'dt': datetime.datetime( 2006, 1, 5, 14, 34, tzinfo=pytz.utc), - 'amount': int(100), + # we ordered 100 shares, but default volume slippage only allows + # for 2.5% of the volume. 2.5% * 2000 = 50 shares + 'amount': int(50), 'sid': int(133), 'order_id': open_orders[0].id } @@ -160,67 +292,77 @@ def test_orders_limit(self): self.assertEquals(value, txn[key]) # short, does not trade - open_orders = [ Order(**{ 'dt': datetime.datetime(2006, 1, 5, 14, 30, tzinfo=pytz.utc), 'amount': -100, 'filled': 0, - 'sid': 133, + 'sid': self.ASSET133, 'limit': 3.5}) ] + bar_data = BarData(self.data_portal, + lambda: self.minutes[0], + self.sim_params.data_frequency) + orders_txns = list(slippage_model.simulate( - events[0], - open_orders + bar_data, + self.ASSET133, + open_orders, )) - expected_txn = {} - self.assertEquals(len(orders_txns), 0) # short, does not trade - impacted price worse than limit price - open_orders = [ Order(**{ 'dt': datetime.datetime(2006, 1, 5, 14, 30, tzinfo=pytz.utc), 'amount': -100, 'filled': 0, - 'sid': 133, + 'sid': self.ASSET133, 'limit': 3.5}) ] + bar_data = BarData(self.data_portal, + lambda: self.minutes[0], + self.sim_params.data_frequency) + orders_txns = list(slippage_model.simulate( - events[1], - open_orders + bar_data, + self.ASSET133, + open_orders, )) self.assertEquals(len(orders_txns), 0) # short, does trade - open_orders = [ Order(**{ 'dt': datetime.datetime(2006, 1, 5, 14, 30, tzinfo=pytz.utc), 'amount': -100, 'filled': 0, - 'sid': 133, + 'sid': self.ASSET133, 'limit': 3.4}) ] + bar_data = BarData(self.data_portal, + lambda: self.minutes[1], + self.sim_params.data_frequency) + orders_txns = list(slippage_model.simulate( - events[1], - open_orders + bar_data, + self.ASSET133, + open_orders, )) self.assertEquals(len(orders_txns), 1) _, txn = orders_txns[0] expected_txn = { - 'price': float(3.499125), + 'price': float(3.49978125), 'dt': datetime.datetime( 2006, 1, 5, 14, 32, tzinfo=pytz.utc), - 'amount': int(-100), + 'amount': int(-50), 'sid': int(133) } @@ -275,9 +417,9 @@ def test_orders_limit(self): }, 'expected': { 'transaction': { - 'price': 4.001, + 'price': 4.00025, 'dt': pd.Timestamp('2006-01-05 14:31', tz='UTC'), - 'amount': 100, + 'amount': 50, 'sid': 133, } } @@ -346,9 +488,9 @@ def test_orders_limit(self): }, 'expected': { 'transaction': { - 'price': 2.99925, + 'price': 2.9998125, 'dt': pd.Timestamp('2006-01-05 14:31', tz='UTC'), - 'amount': -100, + 'amount': -50, 'sid': 133, } } @@ -360,113 +502,181 @@ def test_orders_limit(self): for name, case in STOP_ORDER_CASES.items() ]) def test_orders_stop(self, name, order_data, event_data, expected): - order = Order(**order_data) - event = Event(initial_values=event_data) - - slippage_model = VolumeShareSlippage() - + tempdir = TempDirectory() try: - _, txn = next(slippage_model.simulate(event, [order])) - except StopIteration: - txn = None - - if expected['transaction'] is None: - self.assertIsNone(txn) - else: - self.assertIsNotNone(txn) + data = order_data + data['sid'] = self.ASSET133 + + order = Order(**data) + + assets = { + 133: pd.DataFrame({ + "open": [event_data["open"]], + "high": [event_data["high"]], + "low": [event_data["low"]], + "close": [event_data["close"]], + "volume": [event_data["volume"]], + "dt": [pd.Timestamp('2006-01-05 14:31', tz='UTC')] + }).set_index("dt") + } - for key, value in expected['transaction'].items(): - self.assertEquals(value, txn[key]) + write_bcolz_minute_data( + self.env, + pd.date_range( + start=normalize_date(self.minutes[0]), + end=normalize_date(self.minutes[-1]) + ), + tempdir.path, + assets + ) + + equity_minute_reader = BcolzMinuteBarReader(tempdir.path) + + data_portal = DataPortal( + self.env, + equity_minute_reader=equity_minute_reader, + ) + + slippage_model = VolumeShareSlippage() + + try: + dt = pd.Timestamp('2006-01-05 14:31', tz='UTC') + bar_data = BarData(data_portal, + lambda: dt, + 'minute') + _, txn = next(slippage_model.simulate( + bar_data, + self.ASSET133, + [order], + )) + except StopIteration: + txn = None + + if expected['transaction'] is None: + self.assertIsNone(txn) + else: + self.assertIsNotNone(txn) + + for key, value in expected['transaction'].items(): + self.assertEquals(value, txn[key]) + finally: + tempdir.cleanup() def test_orders_stop_limit(self): - - events = self.gen_trades() slippage_model = VolumeShareSlippage() + slippage_model.data_portal = self.data_portal # long, does not trade - open_orders = [ Order(**{ 'dt': datetime.datetime(2006, 1, 5, 14, 30, tzinfo=pytz.utc), 'amount': 100, 'filled': 0, - 'sid': 133, + 'sid': self.ASSET133, 'stop': 4.0, 'limit': 3.0}) ] + bar_data = BarData(self.data_portal, + lambda: self.minutes[2], + self.sim_params.data_frequency) + orders_txns = list(slippage_model.simulate( - events[2], - open_orders + bar_data, + self.ASSET133, + open_orders, )) self.assertEquals(len(orders_txns), 0) + bar_data = BarData(self.data_portal, + lambda: self.minutes[3], + self.sim_params.data_frequency) + orders_txns = list(slippage_model.simulate( - events[3], - open_orders + bar_data, + self.ASSET133, + open_orders, )) self.assertEquals(len(orders_txns), 0) # long, does not trade - impacted price worse than limit price - open_orders = [ Order(**{ 'dt': datetime.datetime(2006, 1, 5, 14, 30, tzinfo=pytz.utc), 'amount': 100, 'filled': 0, - 'sid': 133, + 'sid': self.ASSET133, 'stop': 4.0, 'limit': 3.5}) ] + bar_data = BarData(self.data_portal, + lambda: self.minutes[2], + self.sim_params.data_frequency) + orders_txns = list(slippage_model.simulate( - events[2], - open_orders + bar_data, + self.ASSET133, + open_orders, )) self.assertEquals(len(orders_txns), 0) + bar_data = BarData(self.data_portal, + lambda: self.minutes[3], + self.sim_params.data_frequency) + orders_txns = list(slippage_model.simulate( - events[3], - open_orders + bar_data, + self.ASSET133, + open_orders, )) self.assertEquals(len(orders_txns), 0) # long, does trade - open_orders = [ Order(**{ 'dt': datetime.datetime(2006, 1, 5, 14, 30, tzinfo=pytz.utc), 'amount': 100, 'filled': 0, - 'sid': 133, + 'sid': self.ASSET133, 'stop': 4.0, 'limit': 3.6}) ] + bar_data = BarData(self.data_portal, + lambda: self.minutes[2], + self.sim_params.data_frequency) + orders_txns = list(slippage_model.simulate( - events[2], - open_orders + bar_data, + self.ASSET133, + open_orders, )) self.assertEquals(len(orders_txns), 0) + bar_data = BarData(self.data_portal, + lambda: self.minutes[3], + self.sim_params.data_frequency) + orders_txns = list(slippage_model.simulate( - events[3], - open_orders + bar_data, + self.ASSET133, + open_orders, )) self.assertEquals(len(orders_txns), 1) _, txn = orders_txns[0] expected_txn = { - 'price': float(3.500875), + 'price': float(3.50021875), 'dt': datetime.datetime( 2006, 1, 5, 14, 34, tzinfo=pytz.utc), - 'amount': int(100), + 'amount': int(50), 'sid': int(133) } @@ -480,166 +690,113 @@ def test_orders_stop_limit(self): 'dt': datetime.datetime(2006, 1, 5, 14, 30, tzinfo=pytz.utc), 'amount': -100, 'filled': 0, - 'sid': 133, + 'sid': self.ASSET133, 'stop': 3.0, 'limit': 4.0}) ] + bar_data = BarData(self.data_portal, + lambda: self.minutes[0], + self.sim_params.data_frequency) + orders_txns = list(slippage_model.simulate( - events[0], - open_orders + bar_data, + self.ASSET133, + open_orders, )) self.assertEquals(len(orders_txns), 0) + bar_data = BarData(self.data_portal, + lambda: self.minutes[1], + self.sim_params.data_frequency) + orders_txns = list(slippage_model.simulate( - events[1], - open_orders + bar_data, + self.ASSET133, + open_orders, )) self.assertEquals(len(orders_txns), 0) # short, does not trade - impacted price worse than limit price - open_orders = [ Order(**{ 'dt': datetime.datetime(2006, 1, 5, 14, 30, tzinfo=pytz.utc), 'amount': -100, 'filled': 0, - 'sid': 133, + 'sid': self.ASSET133, 'stop': 3.0, 'limit': 3.5}) ] + bar_data = BarData(self.data_portal, + lambda: self.minutes[0], + self.sim_params.data_frequency) + orders_txns = list(slippage_model.simulate( - events[0], - open_orders + bar_data, + self.ASSET133, + open_orders, )) self.assertEquals(len(orders_txns), 0) + bar_data = BarData(self.data_portal, + lambda: self.minutes[1], + self.sim_params.data_frequency) + orders_txns = list(slippage_model.simulate( - events[1], - open_orders + bar_data, + self.ASSET133, + open_orders, )) self.assertEquals(len(orders_txns), 0) # short, does trade - open_orders = [ Order(**{ 'dt': datetime.datetime(2006, 1, 5, 14, 30, tzinfo=pytz.utc), 'amount': -100, 'filled': 0, - 'sid': 133, + 'sid': self.ASSET133, 'stop': 3.0, 'limit': 3.4}) ] + bar_data = BarData(self.data_portal, + lambda: self.minutes[0], + self.sim_params.data_frequency) + orders_txns = list(slippage_model.simulate( - events[0], - open_orders + bar_data, + self.ASSET133, + open_orders, )) self.assertEquals(len(orders_txns), 0) + bar_data = BarData(self.data_portal, + lambda: self.minutes[1], + self.sim_params.data_frequency) + orders_txns = list(slippage_model.simulate( - events[1], - open_orders + bar_data, + self.ASSET133, + open_orders, )) self.assertEquals(len(orders_txns), 1) _, txn = orders_txns[0] expected_txn = { - 'price': float(3.499125), + 'price': float(3.49978125), 'dt': datetime.datetime( 2006, 1, 5, 14, 32, tzinfo=pytz.utc), - 'amount': int(-100), + 'amount': int(-50), 'sid': int(133) } for key, value in expected_txn.items(): self.assertEquals(value, txn[key]) - - def gen_trades(self): - # create a sequence of trades - events = [ - Event({ - 'volume': 2000, - 'type': 4, - 'price': 3.0, - 'datetime': datetime.datetime( - 2006, 1, 5, 14, 31, tzinfo=pytz.utc), - 'high': 3.15, - 'low': 2.85, - 'sid': 133, - 'source_id': 'test_source', - 'close': 3.0, - 'dt': - datetime.datetime(2006, 1, 5, 14, 31, tzinfo=pytz.utc), - 'open': 3.0 - }), - Event({ - 'volume': 2000, - 'type': 4, - 'price': 3.5, - 'datetime': datetime.datetime( - 2006, 1, 5, 14, 32, tzinfo=pytz.utc), - 'high': 3.15, - 'low': 2.85, - 'sid': 133, - 'source_id': 'test_source', - 'close': 3.5, - 'dt': - datetime.datetime(2006, 1, 5, 14, 32, tzinfo=pytz.utc), - 'open': 3.0 - }), - Event({ - 'volume': 2000, - 'type': 4, - 'price': 4.0, - 'datetime': datetime.datetime( - 2006, 1, 5, 14, 33, tzinfo=pytz.utc), - 'high': 3.15, - 'low': 2.85, - 'sid': 133, - 'source_id': 'test_source', - 'close': 4.0, - 'dt': - datetime.datetime(2006, 1, 5, 14, 33, tzinfo=pytz.utc), - 'open': 3.5 - }), - Event({ - 'volume': 2000, - 'type': 4, - 'price': 3.5, - 'datetime': datetime.datetime( - 2006, 1, 5, 14, 34, tzinfo=pytz.utc), - 'high': 3.15, - 'low': 2.85, - 'sid': 133, - 'source_id': 'test_source', - 'close': 3.5, - 'dt': - datetime.datetime(2006, 1, 5, 14, 34, tzinfo=pytz.utc), - 'open': 4.0 - }), - Event({ - 'volume': 2000, - 'type': 4, - 'price': 3.0, - 'datetime': datetime.datetime( - 2006, 1, 5, 14, 35, tzinfo=pytz.utc), - 'high': 3.15, - 'low': 2.85, - 'sid': 133, - 'source_id': 'test_source', - 'close': 3.0, - 'dt': - datetime.datetime(2006, 1, 5, 14, 35, tzinfo=pytz.utc), - 'open': 3.5 - }) - ] - return events diff --git a/tests/history/generate_csvs.py b/tests/history/generate_csvs.py new file mode 100644 index 000000000..6ce8de94f --- /dev/null +++ b/tests/history/generate_csvs.py @@ -0,0 +1,166 @@ +# +# Copyright 2015 Quantopian, Inc. +# +# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); +# you may not use this file except in compliance with the License. +# You may obtain a copy of the License at +# +# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 +# +# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software +# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, +# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. +# See the License for the specific language governing permissions and +# limitations under the License. + +import random +import numpy as np +import pandas as pd + +from zipline.finance.trading import TradingEnvironment +from zipline.data.us_equity_minutes import BcolzMinuteBarWriter + + +def generate_daily_test_data(first_day, + last_day, + starting_open, + starting_volume, + multipliers_list, + path): + + days = TradingEnvironment.instance().days_in_range(first_day, last_day) + + days_count = len(days) + o = np.zeros(days_count, dtype=np.uint32) + h = np.zeros(days_count, dtype=np.uint32) + l = np.zeros(days_count, dtype=np.uint32) + c = np.zeros(days_count, dtype=np.uint32) + v = np.zeros(days_count, dtype=np.uint32) + + last_open = starting_open * 1000 + last_volume = starting_volume + + for idx in range(days_count): + new_open = last_open + round((random.random() * 5), 2) + + o[idx] = new_open + h[idx] = new_open + round((random.random() * 10000), 2) + l[idx] = new_open - round((random.random() * 10000), 2) + c[idx] = (h[idx] + l[idx]) / 2 + v[idx] = int(last_volume + (random.randrange(-10, 10) * 1e4)) + + last_open = o[idx] + last_volume = v[idx] + + # now deal with multipliers + if len(multipliers_list) > 0: + range_start = 0 + + for multiplier_info in multipliers_list: + range_end = days.searchsorted(multiplier_info[0]) + + # dividing by the multiplier because we're going backwards + # and generating the original data that will then be adjusted. + o[range_start:range_end] /= multiplier_info[1] + h[range_start:range_end] /= multiplier_info[1] + l[range_start:range_end] /= multiplier_info[1] + c[range_start:range_end] /= multiplier_info[1] + v[range_start:range_end] *= multiplier_info[1] + + range_start = range_end + + df = pd.DataFrame({ + "open": o, + "high": h, + "low": l, + "close": c, + "volume": v + }, columns=[ + "open", + "high", + "low", + "close", + "volume" + ], index=days) + + df.to_csv(path, index_label="day") + + +def generate_minute_test_data(first_day, + last_day, + starting_open, + starting_volume, + multipliers_list, + path): + """ + Utility method to generate fake minute-level CSV data. + :param first_day: first trading day + :param last_day: last trading day + :param starting_open: first open value, raw value. + :param starting_volume: first volume value, raw value. + :param multipliers_list: ordered list of pd.Timestamp -> float, one per day + in the range + :param path: path to save the CSV + :return: None + """ + + full_minutes = BcolzMinuteBarWriter.full_minutes_for_days( + first_day, last_day) + minutes_count = len(full_minutes) + + minutes = TradingEnvironment.instance().minutes_for_days_in_range( + first_day, last_day) + + o = np.zeros(minutes_count, dtype=np.uint32) + h = np.zeros(minutes_count, dtype=np.uint32) + l = np.zeros(minutes_count, dtype=np.uint32) + c = np.zeros(minutes_count, dtype=np.uint32) + v = np.zeros(minutes_count, dtype=np.uint32) + + last_open = starting_open * 1000 + last_volume = starting_volume + + for minute in minutes: + # ugly, but works + idx = full_minutes.searchsorted(minute) + + new_open = last_open + round((random.random() * 5), 2) + + o[idx] = new_open + h[idx] = new_open + round((random.random() * 10000), 2) + l[idx] = new_open - round((random.random() * 10000), 2) + c[idx] = (h[idx] + l[idx]) / 2 + v[idx] = int(last_volume + (random.randrange(-10, 10) * 1e4)) + + last_open = o[idx] + last_volume = v[idx] + + # now deal with multipliers + if len(multipliers_list) > 0: + for idx, multiplier_info in enumerate(multipliers_list): + start_idx = idx * 390 + end_idx = start_idx + 390 + + # dividing by the multipler because we're going backwards + # and generating the original data that will then be adjusted. + o[start_idx:end_idx] /= multiplier_info[1] + h[start_idx:end_idx] /= multiplier_info[1] + l[start_idx:end_idx] /= multiplier_info[1] + c[start_idx:end_idx] /= multiplier_info[1] + v[start_idx:end_idx] *= multiplier_info[1] + + df = pd.DataFrame({ + "open": o, + "high": h, + "low": l, + "close": c, + "volume": v + }, columns=[ + "open", + "high", + "low", + "close", + "volume" + ], index=minutes) + + df.to_csv(path, index_label="minute") diff --git a/tests/history_cases.py b/tests/history_cases.py deleted file mode 100644 index 8fa94b113..000000000 --- a/tests/history_cases.py +++ /dev/null @@ -1,647 +0,0 @@ -""" -Test case definitions for history tests. -""" - -import pandas as pd -import numpy as np - -from zipline.finance.trading import TradingEnvironment, noop_load -from zipline.history.history import HistorySpec -from zipline.protocol import BarData -from zipline.testing import to_utc - -_cases_env = TradingEnvironment(load=noop_load) - - -def mixed_frequency_expected_index(count, frequency): - """ - Helper for enumerating expected indices for test_mixed_frequency. - """ - minute = MIXED_FREQUENCY_MINUTES[count] - - if frequency == '1d': - return [_cases_env.previous_open_and_close(minute)[1], minute] - elif frequency == '1m': - return [_cases_env.previous_market_minute(minute), minute] - - -def mixed_frequency_expected_data(count, frequency): - """ - Helper for enumerating expected data test_mixed_frequency. - """ - if frequency == '1d': - # First day of this test is July 3rd, which is a half day. - if count < 210: - return [np.nan, count] - else: - return [209, count] - elif frequency == '1m': - if count == 0: - return [np.nan, count] - else: - return [count - 1, count] - - -MIXED_FREQUENCY_MINUTES = _cases_env.market_minute_window( - to_utc('2013-07-03 9:31AM'), 600, -) -ONE_MINUTE_PRICE_ONLY_SPECS = [ - HistorySpec(1, '1m', 'price', True, _cases_env, data_frequency='minute'), -] -DAILY_OPEN_CLOSE_SPECS = [ - HistorySpec(3, '1d', 'open_price', False, _cases_env, - data_frequency='minute'), - HistorySpec(3, '1d', 'close_price', False, _cases_env, - data_frequency='minute'), -] -ILLIQUID_PRICES_SPECS = [ - HistorySpec(3, '1m', 'price', False, _cases_env, data_frequency='minute'), - HistorySpec(5, '1m', 'price', True, _cases_env, data_frequency='minute'), -] -MIXED_FREQUENCY_SPECS = [ - HistorySpec(1, '1m', 'price', False, _cases_env, data_frequency='minute'), - HistorySpec(2, '1m', 'price', False, _cases_env, data_frequency='minute'), - HistorySpec(2, '1d', 'price', False, _cases_env, data_frequency='minute'), -] -MIXED_FIELDS_SPECS = [ - HistorySpec(3, '1m', 'price', True, _cases_env, data_frequency='minute'), - HistorySpec(3, '1m', 'open_price', True, _cases_env, - data_frequency='minute'), - HistorySpec(3, '1m', 'close_price', True, _cases_env, - data_frequency='minute'), - HistorySpec(3, '1m', 'high', True, _cases_env, data_frequency='minute'), - HistorySpec(3, '1m', 'low', True, _cases_env, data_frequency='minute'), - HistorySpec(3, '1m', 'volume', True, _cases_env, data_frequency='minute'), -] - - -HISTORY_CONTAINER_TEST_CASES = { - # June 2013 - # Su Mo Tu We Th Fr Sa - # 1 - # 2 3 4 5 6 7 8 - # 9 10 11 12 13 14 15 - # 16 17 18 19 20 21 22 - # 23 24 25 26 27 28 29 - # 30 - - 'test one minute price only': { - # A list of HistorySpec objects. - 'specs': ONE_MINUTE_PRICE_ONLY_SPECS, - # Sids for the test. - 'sids': [1], - # Start date for test. - 'dt': to_utc('2013-06-21 9:31AM'), - # Sequency of updates to the container - 'updates': [ - BarData( - { - 1: { - 'price': 5, - 'dt': to_utc('2013-06-21 9:31AM'), - }, - }, - ), - BarData( - { - 1: { - 'price': 6, - 'dt': to_utc('2013-06-21 9:32AM'), - }, - }, - ), - ], - # Expected results - 'expected': { - ONE_MINUTE_PRICE_ONLY_SPECS[0].key_str: [ - pd.DataFrame( - data={ - 1: [5], - }, - index=[ - to_utc('2013-06-21 9:31AM'), - ], - ), - pd.DataFrame( - data={ - 1: [6], - }, - index=[ - to_utc('2013-06-21 9:32AM'), - ], - ), - ], - }, - }, - - 'test daily open close': { - # A list of HistorySpec objects. - 'specs': DAILY_OPEN_CLOSE_SPECS, - - # Sids for the test. - 'sids': [1], - - # Start date for test. - 'dt': to_utc('2013-06-21 9:31AM'), - - # Sequence of updates to the container - 'updates': [ - BarData( - { - 1: { - 'open_price': 10, - 'close_price': 11, - 'dt': to_utc('2013-06-21 10:00AM'), - }, - }, - ), - BarData( - { - 1: { - 'open_price': 12, - 'close_price': 13, - 'dt': to_utc('2013-06-21 3:30PM'), - }, - }, - ), - BarData( - { - 1: { - 'open_price': 14, - 'close_price': 15, - # Wait a full market day before the next bar. - # We should end up with nans for Monday the 24th. - 'dt': to_utc('2013-06-25 9:31AM'), - }, - }, - ), - ], - - # Dictionary mapping spec_key -> list of expected outputs - 'expected': { - # open - DAILY_OPEN_CLOSE_SPECS[0].key_str: [ - pd.DataFrame( - data={ - 1: [np.nan, np.nan, 10] - }, - index=[ - to_utc('2013-06-19 4:00PM'), - to_utc('2013-06-20 4:00PM'), - to_utc('2013-06-21 10:00AM'), - ], - ), - - pd.DataFrame( - data={ - 1: [np.nan, np.nan, 10] - }, - index=[ - to_utc('2013-06-19 4:00PM'), - to_utc('2013-06-20 4:00PM'), - to_utc('2013-06-21 3:30PM'), - ], - ), - - pd.DataFrame( - data={ - 1: [10, np.nan, 14] - }, - index=[ - to_utc('2013-06-21 4:00PM'), - to_utc('2013-06-24 4:00PM'), - to_utc('2013-06-25 9:31AM'), - ], - ), - ], - # close - DAILY_OPEN_CLOSE_SPECS[1].key_str: [ - pd.DataFrame( - data={ - 1: [np.nan, np.nan, 11] - }, - index=[ - to_utc('2013-06-19 4:00PM'), - to_utc('2013-06-20 4:00PM'), - to_utc('2013-06-21 10:00AM'), - ], - ), - - pd.DataFrame( - data={ - 1: [np.nan, np.nan, 13] - }, - index=[ - to_utc('2013-06-19 4:00PM'), - to_utc('2013-06-20 4:00PM'), - to_utc('2013-06-21 3:30PM'), - ], - ), - - pd.DataFrame( - data={ - 1: [13, np.nan, 15] - }, - index=[ - to_utc('2013-06-21 4:00PM'), - to_utc('2013-06-24 4:00PM'), - to_utc('2013-06-25 9:31AM'), - ], - ), - ], - }, - }, - 'test illiquid prices': { - - # A list of HistorySpec objects. - 'specs': ILLIQUID_PRICES_SPECS, - - # Sids for the test. - 'sids': [1], - - # Start date for test. - 'dt': to_utc('2013-06-28 9:31AM'), - - # Sequence of updates to the container - 'updates': [ - BarData( - { - 1: { - 'price': 10, - 'dt': to_utc('2013-06-28 9:31AM'), - }, - }, - ), - BarData( - { - 1: { - 'price': 11, - 'dt': to_utc('2013-06-28 9:32AM'), - }, - }, - ), - BarData( - { - 1: { - 'price': 12, - 'dt': to_utc('2013-06-28 9:33AM'), - }, - }, - ), - BarData( - { - 1: { - 'price': 13, - # Note: Skipping 9:34 to simulate illiquid bar/missing - # data. - 'dt': to_utc('2013-06-28 9:35AM'), - }, - }, - ), - ], - - # Dictionary mapping spec_key -> list of expected outputs - 'expected': { - ILLIQUID_PRICES_SPECS[0].key_str: [ - pd.DataFrame( - data={ - 1: [np.nan, np.nan, 10], - }, - index=[ - to_utc('2013-06-27 3:59PM'), - to_utc('2013-06-27 4:00PM'), - to_utc('2013-06-28 9:31AM'), - ], - ), - - pd.DataFrame( - data={ - 1: [np.nan, 10, 11], - }, - index=[ - to_utc('2013-06-27 4:00PM'), - to_utc('2013-06-28 9:31AM'), - to_utc('2013-06-28 9:32AM'), - ], - ), - - pd.DataFrame( - data={ - 1: [10, 11, 12], - }, - index=[ - to_utc('2013-06-28 9:31AM'), - to_utc('2013-06-28 9:32AM'), - to_utc('2013-06-28 9:33AM'), - ], - ), - - # Since there's no update for 9:34, this is called at 9:35. - pd.DataFrame( - data={ - 1: [12, np.nan, 13], - }, - index=[ - to_utc('2013-06-28 9:33AM'), - to_utc('2013-06-28 9:34AM'), - to_utc('2013-06-28 9:35AM'), - ], - ), - ], - - ILLIQUID_PRICES_SPECS[1].key_str: [ - pd.DataFrame( - data={ - 1: [np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, 10], - }, - index=[ - to_utc('2013-06-27 3:57PM'), - to_utc('2013-06-27 3:58PM'), - to_utc('2013-06-27 3:59PM'), - to_utc('2013-06-27 4:00PM'), - to_utc('2013-06-28 9:31AM'), - ], - ), - - pd.DataFrame( - data={ - 1: [np.nan, np.nan, np.nan, 10, 11], - }, - index=[ - to_utc('2013-06-27 3:58PM'), - to_utc('2013-06-27 3:59PM'), - to_utc('2013-06-27 4:00PM'), - to_utc('2013-06-28 9:31AM'), - to_utc('2013-06-28 9:32AM'), - ], - ), - - pd.DataFrame( - data={ - 1: [np.nan, np.nan, 10, 11, 12], - }, - index=[ - to_utc('2013-06-27 3:59PM'), - to_utc('2013-06-27 4:00PM'), - to_utc('2013-06-28 9:31AM'), - to_utc('2013-06-28 9:32AM'), - to_utc('2013-06-28 9:33AM'), - ], - ), - - # Since there's no update for 9:34, this is called at 9:35. - # The 12 value from 9:33 should be forward-filled. - pd.DataFrame( - data={ - 1: [10, 11, 12, 12, 13], - }, - index=[ - to_utc('2013-06-28 9:31AM'), - to_utc('2013-06-28 9:32AM'), - to_utc('2013-06-28 9:33AM'), - to_utc('2013-06-28 9:34AM'), - to_utc('2013-06-28 9:35AM'), - ], - ), - ], - }, - }, - - 'test mixed frequencies': { - - # A list of HistorySpec objects. - 'specs': MIXED_FREQUENCY_SPECS, - - # Sids for the test. - 'sids': [1], - - # Start date for test. - # July 2013 - # Su Mo Tu We Th Fr Sa - # 1 2 3 4 5 6 - # 7 8 9 10 11 12 13 - # 14 15 16 17 18 19 20 - # 21 22 23 24 25 26 27 - # 28 29 30 31 - 'dt': to_utc('2013-07-03 9:31AM'), - - # Sequence of updates to the container - 'updates': [ - BarData( - { - 1: { - 'price': count, - 'dt': dt, - } - } - ) - for count, dt in enumerate(MIXED_FREQUENCY_MINUTES) - ], - - # Dictionary mapping spec_key -> list of expected outputs. - 'expected': { - - MIXED_FREQUENCY_SPECS[0].key_str: [ - pd.DataFrame( - data={ - 1: [count], - }, - index=[minute], - ) - for count, minute in enumerate(MIXED_FREQUENCY_MINUTES) - ], - - MIXED_FREQUENCY_SPECS[1].key_str: [ - pd.DataFrame( - data={ - 1: mixed_frequency_expected_data(count, '1m'), - }, - index=mixed_frequency_expected_index(count, '1m'), - ) - for count in range(len(MIXED_FREQUENCY_MINUTES)) - ], - - MIXED_FREQUENCY_SPECS[2].key_str: [ - pd.DataFrame( - data={ - 1: mixed_frequency_expected_data(count, '1d'), - }, - index=mixed_frequency_expected_index(count, '1d'), - ) - for count in range(len(MIXED_FREQUENCY_MINUTES)) - ] - }, - }, - - 'test multiple fields and sids': { - - # A list of HistorySpec objects. - 'specs': MIXED_FIELDS_SPECS, - - # Sids for the test. - 'sids': [1, 10], - - # Start date for test. - 'dt': to_utc('2013-06-28 9:31AM'), - - # Sequence of updates to the container - 'updates': [ - BarData( - { - 1: { - 'dt': dt, - 'price': count, - 'open_price': count, - 'close_price': count, - 'high': count, - 'low': count, - 'volume': count, - }, - 10: { - 'dt': dt, - 'price': count * 10, - 'open_price': count * 10, - 'close_price': count * 10, - 'high': count * 10, - 'low': count * 10, - 'volume': count * 10, - }, - }, - ) - for count, dt in enumerate([ - to_utc('2013-06-28 9:31AM'), - to_utc('2013-06-28 9:32AM'), - to_utc('2013-06-28 9:33AM'), - # NOTE: No update for 9:34 - to_utc('2013-06-28 9:35AM'), - ]) - ], - - # Dictionary mapping spec_key -> list of expected outputs - 'expected': dict( - - # Build a dict from a list of tuples. Doing it this way because - # there are two distinct cases we want to test: forward-fillable - # fields and non-forward-fillable fields. - [ - ( - # Non forward-fill fields - key, - [ - pd.DataFrame( - data={ - 1: [np.nan, np.nan, 0], - 10: [np.nan, np.nan, 0], - }, - index=[ - to_utc('2013-06-27 3:59PM'), - to_utc('2013-06-27 4:00PM'), - to_utc('2013-06-28 9:31AM'), - ], - - ), - pd.DataFrame( - data={ - 1: [np.nan, 0, 1], - 10: [np.nan, 0, 10], - }, - index=[ - to_utc('2013-06-27 4:00PM'), - to_utc('2013-06-28 9:31AM'), - to_utc('2013-06-28 9:32AM'), - ], - ), - - pd.DataFrame( - data={ - 1: [0, 1, 2], - 10: [0, 10, 20], - }, - index=[ - to_utc('2013-06-28 9:31AM'), - to_utc('2013-06-28 9:32AM'), - to_utc('2013-06-28 9:33AM'), - ], - - ), - pd.DataFrame( - data={ - 1: [2, np.nan, 3], - 10: [20, np.nan, 30], - }, - index=[ - to_utc('2013-06-28 9:33AM'), - to_utc('2013-06-28 9:34AM'), - to_utc('2013-06-28 9:35AM'), - ], - # For volume, when we are missing data, we replace - # it with 0s to show that no trades occured. - ).fillna(0 if 'volume' in key else np.nan), - ], - ) - for key in [spec.key_str for spec in MIXED_FIELDS_SPECS - if spec.field not in HistorySpec.FORWARD_FILLABLE] - ] + - - # Concatenate the expected results for non-ffillable with - # expected result for ffillable. - [ - ( - # Forward-fillable fields - key, - [ - pd.DataFrame( - data={ - 1: [np.nan, np.nan, 0], - 10: [np.nan, np.nan, 0], - }, - index=[ - to_utc('2013-06-27 3:59PM'), - to_utc('2013-06-27 4:00PM'), - to_utc('2013-06-28 9:31AM'), - ], - ), - - pd.DataFrame( - data={ - 1: [np.nan, 0, 1], - 10: [np.nan, 0, 10], - }, - index=[ - to_utc('2013-06-27 4:00PM'), - to_utc('2013-06-28 9:31AM'), - to_utc('2013-06-28 9:32AM'), - ], - ), - - pd.DataFrame( - data={ - 1: [0, 1, 2], - 10: [0, 10, 20], - }, - index=[ - to_utc('2013-06-28 9:31AM'), - to_utc('2013-06-28 9:32AM'), - to_utc('2013-06-28 9:33AM'), - ], - ), - - pd.DataFrame( - data={ - 1: [2, 2, 3], - 10: [20, 20, 30], - }, - index=[ - to_utc('2013-06-28 9:33AM'), - to_utc('2013-06-28 9:34AM'), - to_utc('2013-06-28 9:35AM'), - ], - ), - ], - ) - for key in [spec.key_str for spec in MIXED_FIELDS_SPECS - if spec.field in HistorySpec.FORWARD_FILLABLE] - ] - ), - }, -} diff --git a/tests/pipeline/test_pipeline_algo.py b/tests/pipeline/test_pipeline_algo.py index b4f59536b..df0ca7a75 100644 --- a/tests/pipeline/test_pipeline_algo.py +++ b/tests/pipeline/test_pipeline_algo.py @@ -1,6 +1,7 @@ """ Tests for Algorithms using the Pipeline API. """ +import os from unittest import TestCase from os.path import ( dirname, @@ -22,8 +23,6 @@ concat, DataFrame, date_range, - DatetimeIndex, - Panel, read_csv, Series, Timestamp, @@ -37,6 +36,7 @@ pipeline_output, get_datetime, ) +from zipline.data.data_portal import DataPortal from zipline.errors import ( AttachPipelineAfterInitialize, PipelineOutputDuringInitialize, @@ -59,8 +59,10 @@ ) from zipline.testing import ( make_simple_equity_info, - str_to_seconds, + str_to_seconds ) +from zipline.testing.core import DailyBarWriterFromDataFrames, \ + create_empty_splits_mergers_frame, FakeDataPortal from zipline.utils.tradingcalendar import ( trading_day, trading_days, @@ -89,6 +91,14 @@ def rolling_vwap(df, length): class ClosesOnly(TestCase): + @classmethod + def setUpClass(cls): + cls.tempdir = TempDirectory() + + @classmethod + def tearDownClass(cls): + cls.tempdir.cleanup() + def setUp(self): self.env = env = trading.TradingEnvironment() self.dates = date_range( @@ -132,6 +142,33 @@ def setUp(self): dtype=float, ) + # Create a data portal holding the data in self.closes + data = {} + for sid in sids: + data[sid] = DataFrame({ + "open": self.closes[sid].values, + "high": self.closes[sid].values, + "low": self.closes[sid].values, + "close": self.closes[sid].values, + "volume": self.closes[sid].values, + "day": [day.value for day in self.dates] + }) + + path = os.path.join(self.tempdir.path, "testdaily.bcolz") + + DailyBarWriterFromDataFrames(data).write( + path, + self.dates, + data + ) + + daily_bar_reader = BcolzDailyBarReader(path) + + self.data_portal = DataPortal( + self.env, + equity_daily_reader=daily_bar_reader, + ) + # Add a split for 'A' on its second date. self.split_asset = self.assets[0] self.split_date = self.split_asset.start_date + trading_day @@ -189,7 +226,7 @@ def late_attach(context, data): ) with self.assertRaises(AttachPipelineAfterInitialize): - algo.run(source=self.closes) + algo.run(self.data_portal) def barf(context, data): raise AssertionError("Shouldn't make it past before_trading_start") @@ -206,7 +243,7 @@ def barf(context, data): ) with self.assertRaises(AttachPipelineAfterInitialize): - algo.run(source=self.closes) + algo.run(self.data_portal) def test_pipeline_output_after_initialize(self): """ @@ -235,7 +272,7 @@ def before_trading_start(context, data): ) with self.assertRaises(PipelineOutputDuringInitialize): - algo.run(source=self.closes) + algo.run(self.data_portal) def test_get_output_nonexistent_pipeline(self): """ @@ -263,7 +300,7 @@ def before_trading_start(context, data): ) with self.assertRaises(NoSuchPipeline): - algo.run(source=self.closes) + algo.run(self.data_portal) @parameterized.expand([('default', None), ('day', 1), @@ -313,8 +350,7 @@ def handle_data(context, data): ) # Run for a week in the middle of our data. - algo.run(source=self.closes.loc[self.first_asset_start: - self.last_asset_end]) + algo.run(self.data_portal) class MockDailyBarSpotReader(object): @@ -395,16 +431,7 @@ def create_adjustment_reader(cls, tempdir): 'sid': cls.AAPL, } ]) - mergers = DataFrame( - { - # Hackery to make the dtypes correct on an empty frame. - 'effective_date': array([], dtype=int), - 'ratio': array([], dtype=float), - 'sid': array([], dtype=int), - }, - index=DatetimeIndex([]), - columns=['effective_date', 'ratio', 'sid'], - ) + mergers = create_empty_splits_mergers_frame() dividends = DataFrame({ 'sid': array([], dtype=uint32), 'amount': array([], dtype=float64), @@ -416,9 +443,6 @@ def create_adjustment_reader(cls, tempdir): writer.write(splits, mergers, dividends) return SQLiteAdjustmentReader(dbpath) - def make_source(self): - return Panel(self.raw_data).tz_localize('UTC', axis=1) - def compute_expected_vwaps(self, window_lengths): AAPL, MSFT, BRK_A = self.AAPL, self.MSFT, self.BRK_A @@ -532,7 +556,6 @@ def handle_data(context, data): BRK_A: True, } for asset in assets: - should_pass_filter = expect_over_300[asset] if set_screen and not should_pass_filter: self.assertNotIn(asset, results.index) @@ -562,7 +585,7 @@ def handle_data(context, data): ) algo.run( - source=self.make_source(), + FakeDataPortal(), # Yes, I really do want to use the start and end dates I passed to # TradingAlgorithm. overwrite_sim_params=False, @@ -602,7 +625,7 @@ def before_trading_start(context, data): ) algo.run( - source=self.make_source(), + FakeDataPortal(), overwrite_sim_params=False, ) diff --git a/tests/resources/__init__.py b/tests/resources/__init__.py new file mode 100644 index 000000000..e69de29bb diff --git a/tests/resources/fetcher_inputs/__init__.py b/tests/resources/fetcher_inputs/__init__.py new file mode 100644 index 000000000..e69de29bb diff --git a/tests/resources/fetcher_inputs/fetcher_test_data.py b/tests/resources/fetcher_inputs/fetcher_test_data.py new file mode 100644 index 000000000..f07f3dfb1 --- /dev/null +++ b/tests/resources/fetcher_inputs/fetcher_test_data.py @@ -0,0 +1,715 @@ +MULTI_SIGNAL_CSV_DATA = """ +symbol,date,signal +ibm,1/1/06,1 +ibm,2/1/06,0 +ibm,3/1/06,0 +ibm,4/1/06,0 +ibm,5/1/06,1 +ibm,6/1/06,1 +ibm,7/1/06,1 +ibm,8/1/06,1 +ibm,9/1/06,0 +ibm,10/1/06,1 +ibm,11/1/06,1 +ibm,12/1/06,5 +ibm,1/1/07,1 +ibm,2/1/07,0 +ibm,3/1/07,1 +ibm,4/1/07,0 +ibm,5/1/07,1 +dell,1/1/06,1 +dell,2/1/06,0 +dell,3/1/06,0 +dell,4/1/06,0 +dell,5/1/06,1 +dell,6/1/06,1 +dell,7/1/06,1 +dell,8/1/06,1 +dell,9/1/06,0 +dell,10/1/06,1 +dell,11/1/06,1 +dell,12/1/06,5 +dell,1/1/07,1 +dell,2/1/07,0 +dell,3/1/07,1 +dell,4/1/07,0 +dell,5/1/07,1 +""".strip() + +AAPL_CSV_DATA = """ +symbol,date,signal +aapl,1/1/06,1 +aapl,2/1/06,0 +aapl,3/1/06,0 +aapl,4/1/06,0 +aapl,5/1/06,1 +aapl,6/1/06,1 +aapl,7/1/06,1 +aapl,8/1/06,1 +aapl,9/1/06,0 +aapl,10/1/06,1 +aapl,11/1/06,1 +aapl,12/1/06,5 +aapl,1/1/07,1 +aapl,2/1/07,0 +aapl,3/1/07,1 +aapl,4/1/07,0 +aapl,5/1/07,1 +""".strip() + +# times are expected in UTC +AAPL_MINUTE_CSV_DATA = """ +symbol,date,signal +aapl,1/4/06 5:31AM, 1 +aapl,1/4/06 11:30AM, 2 +aapl,1/5/06 5:31AM, 1 +aapl,1/5/06 11:30AM, 3 +aapl,1/9/06 5:31AM, 1 +aapl,1/9/06 11:30AM, 4 +""".strip() + +IBM_CSV_DATA = """ +symbol,date,signal +ibm,1/1/06,1 +ibm,2/1/06,0 +ibm,3/1/06,0 +ibm,4/1/06,0 +ibm,5/1/06,1 +ibm,6/1/06,1 +ibm,7/1/06,1 +ibm,8/1/06,1 +ibm,9/1/06,0 +ibm,10/1/06,1 +ibm,11/1/06,1 +ibm,12/1/06,5 +ibm,1/1/07,1 +ibm,2/1/07,0 +ibm,3/1/07,1 +ibm,4/1/07,0 +ibm,5/1/07,1 +""".strip() + +ANNUAL_AAPL_CSV_DATA = """ +symbol,date,signal +aapl,1/2/06,1 +aapl,1/15/06,1 +aapl,3/1/06,1 +aapl,3/15/06,1 +aapl,6/1/06,1 +aapl,6/15/06,1 +aapl,9/1/06,1 +aapl,9/15/06,1 +aapl,12/1/06,1 +aapl,12/15/06,1 +""".strip() + +AAPL_IBM_CSV_DATA = """ +symbol,date,signal +aapl,1/1/06,1 +aapl,2/1/06,0 +aapl,3/1/06,0 +aapl,4/1/06,0 +aapl,5/1/06,1 +aapl,6/1/06,1 +aapl,7/1/06,1 +aapl,8/1/06,1 +aapl,9/1/06,0 +aapl,10/1/06,1 +aapl,11/1/06,1 +aapl,12/1/06,5 +aapl,1/1/07,1 +aapl,2/1/07,0 +aapl,3/1/07,1 +aapl,4/1/07,0 +aapl,5/1/07,1 +ibm,1/1/06,1 +ibm,2/1/06,0 +ibm,3/1/06,0 +ibm,4/1/06,0 +ibm,5/1/06,1 +ibm,6/1/06,1 +ibm,7/1/06,1 +ibm,8/1/06,1 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a/tests/resources/saved_state_archive/zipline.protocol.Portfolio/State_Version_1 +++ /dev/null @@ -1,38 +0,0 @@ -(dp0 -S'obj_state' -p1 -(dp2 -S'_stateversion_' -p3 -I1 -sS'portfolio_value' -p4 -F0.0 -sS'cash' -p5 -F0.0 -sS'starting_cash' -p6 -F0.0 -sS'returns' -p7 -F0.0 -sS'capital_used' -p8 -F0.0 -sS'pnl' -p9 -F0.0 -sS'positions' -p10 -(dp11 -sS'positions_value' -p12 -F0.0 -sS'start_date' -p13 -NssS'initargs' -p14 -NsS'newargs' -p15 -Ns. \ No newline at end of file diff --git a/tests/resources/saved_state_archive/zipline.protocol.Position/State_Version_1 b/tests/resources/saved_state_archive/zipline.protocol.Position/State_Version_1 deleted file mode 100644 index 830589493..000000000 --- a/tests/resources/saved_state_archive/zipline.protocol.Position/State_Version_1 +++ /dev/null @@ -1,24 +0,0 @@ -(dp0 -S'obj_state' -p1 -(dp2 -S'_stateversion_' -p3 -I1 -sS'amount' -p4 -I0 -sS'last_sale_price' -p5 -F0.0 -sS'cost_basis' -p6 -F0.0 -sS'sid' -p7 -I8554 -ssS'initargs' -p8 -NsS'newargs' -p9 -Ns. \ No newline at end of file diff --git a/tests/serialization_cases.py b/tests/serialization_cases.py deleted file mode 100644 index c1e7645e2..000000000 --- a/tests/serialization_cases.py +++ /dev/null @@ -1,122 +0,0 @@ -import datetime -import pytz - -import nose.tools as nt -import pandas.util.testing as tm -import pandas as pd - -from zipline.finance.blotter import Blotter, Order -from zipline.finance.commission import PerShare, PerTrade, PerDollar -from zipline.finance.performance.period import PerformancePeriod -from zipline.finance.performance.position import Position -from zipline.finance.performance.tracker import PerformanceTracker -from zipline.finance.performance.position_tracker import PositionTracker -from zipline.finance.risk.cumulative import RiskMetricsCumulative -from zipline.finance.risk.period import RiskMetricsPeriod -from zipline.finance.risk.report import RiskReport -from zipline.finance.slippage import ( - FixedSlippage, - VolumeShareSlippage -) -from zipline.finance.transaction import Transaction -from zipline.protocol import Account -from zipline.protocol import Portfolio -from zipline.protocol import Position as ProtocolPosition - -from zipline.finance.trading import SimulationParameters, TradingEnvironment - -from zipline.utils import factory - - -def stringify_cases(cases, func=None): - # get better test case names - results = [] - if func is None: - def func(case): - return case[0].__name__ - for case in cases: - new_case = list(case) - key = func(case) - new_case.insert(0, key) - results.append(new_case) - return results - -cases_env = TradingEnvironment() -sim_params_daily = SimulationParameters( - datetime.datetime(2013, 6, 19, tzinfo=pytz.UTC), - datetime.datetime(2013, 6, 19, tzinfo=pytz.UTC), - 10000, - emission_rate='daily', - env=cases_env) -sim_params_minute = SimulationParameters( - datetime.datetime(2013, 6, 19, tzinfo=pytz.UTC), - datetime.datetime(2013, 6, 19, tzinfo=pytz.UTC), - 10000, - emission_rate='minute', - env=cases_env) -returns = factory.create_returns_from_list( - [1.0], sim_params_daily) - - -def object_serialization_cases(skip_daily=False): - # Wrapped in a function to recreate DI objects. - cases = [ - (Blotter, (), {}, 'repr'), - (Order, (datetime.datetime(2013, 6, 19), 8554, 100), {}, 'dict'), - (PerShare, (), {}, 'dict'), - (PerTrade, (), {}, 'dict'), - (PerDollar, (), {}, 'dict'), - (PerformancePeriod, - (10000, cases_env.asset_finder), - {'position_tracker': PositionTracker(cases_env.asset_finder)}, - 'to_dict'), - (Position, (8554,), {}, 'dict'), - (PositionTracker, (cases_env.asset_finder,), {}, 'dict'), - (PerformanceTracker, (sim_params_minute, cases_env), {}, 'to_dict'), - (RiskMetricsCumulative, (sim_params_minute, cases_env), {}, 'to_dict'), - (RiskMetricsPeriod, - (returns.index[0], returns.index[0], returns, cases_env), - {}, 'to_dict'), - (RiskReport, (returns, sim_params_minute, cases_env), {}, 'to_dict'), - (FixedSlippage, (), {}, 'dict'), - (Transaction, - (8554, 10, datetime.datetime(2013, 6, 19), 100, "0000"), {}, - 'dict'), - (VolumeShareSlippage, (), {}, 'dict'), - (Account, (), {}, 'dict'), - (Portfolio, (), {}, 'dict'), - (ProtocolPosition, (8554,), {}, 'dict') - ] - - if not skip_daily: - cases.extend([ - (PerformanceTracker, - (sim_params_daily, cases_env), {}, 'to_dict'), - (RiskMetricsCumulative, - (sim_params_daily, cases_env), {}, 'to_dict'), - (RiskReport, - (returns, sim_params_daily, cases_env), {}, 'to_dict'), - ]) - - return stringify_cases(cases) - - -def assert_dict_equal(d1, d2): - # check keys - nt.assert_is_instance(d1, dict) - nt.assert_is_instance(d2, dict) - nt.assert_set_equal(set(d1.keys()), set(d2.keys())) - for k in d1: - v1 = d1[k] - v2 = d2[k] - - asserter = nt.assert_equal - if isinstance(v1, pd.DataFrame): - asserter = tm.assert_frame_equal - if isinstance(v1, pd.Series): - asserter = tm.assert_series_equal - - try: - asserter(v1, v2) - except AssertionError: - raise AssertionError('{k} is not equal'.format(k=k)) diff --git a/tests/test_algorithm.py b/tests/test_algorithm.py index 4e22cca9a..9a81340bc 100644 --- a/tests/test_algorithm.py +++ b/tests/test_algorithm.py @@ -15,18 +15,40 @@ from collections import namedtuple import datetime from datetime import timedelta + +import logbook +from logbook import TestHandler, WARNING from mock import MagicMock from nose_parameterized import parameterized -from six.moves import range, map +from six import iteritems, itervalues +from six.moves import range +from testfixtures import TempDirectory from textwrap import dedent -from unittest import TestCase +from unittest import TestCase, skip import numpy as np import pandas as pd from contextlib2 import ExitStack -from zipline.algorithm import TradingAlgorithm +from zipline import TradingAlgorithm from zipline.api import FixedSlippage +from zipline.data.data_portal import DataPortal +from zipline.data.minute_bars import BcolzMinuteBarWriter, \ + US_EQUITIES_MINUTES_PER_DAY, BcolzMinuteBarReader +from zipline.data.us_equity_pricing import BcolzDailyBarReader +from zipline.finance.commission import PerShare +from zipline.finance.execution import LimitOrder +from zipline.finance.order import ORDER_STATUS +from zipline.finance.trading import TradingEnvironment, SimulationParameters +from zipline.sources import DataPanelSource +from zipline.testing.core import ( + FakeDataPortal, + make_trade_data_for_asset_info, + create_data_portal, + create_data_portal_from_trade_history, + DailyBarWriterFromDataFrames, + create_daily_df_for_asset, write_minute_data_for_asset, + make_test_handler) from zipline.errors import ( OrderDuringInitialize, RegisterTradingControlPostInit, @@ -35,19 +57,11 @@ SymbolNotFound, RootSymbolNotFound, UnsupportedDatetimeFormat, + CannotOrderDelistedAsset, + SetCancelPolicyPostInit, + UnsupportedCancelPolicy ) from zipline.assets import Equity, Future -from zipline.finance.execution import LimitOrder -from zipline.finance.commission import PerShare -from zipline.finance.order import ORDER_STATUS -from zipline.finance.trading import SimulationParameters, TradingEnvironment -from zipline.protocol import DATASOURCE_TYPE -from zipline.sources import ( - SpecificEquityTrades, - DataFrameSource, - DataPanelSource, - RandomWalkSource, -) from zipline.test_algorithms import ( access_account_in_init, access_portfolio_in_init, @@ -56,9 +70,7 @@ InvalidOrderAlgorithm, RecordAlgorithm, FutureFlipAlgo, - TestAlgorithm, TestOrderAlgorithm, - TestOrderInstantAlgorithm, TestOrderPercentAlgorithm, TestOrderStyleForwardingAlgorithm, TestOrderValueAlgorithm, @@ -85,16 +97,16 @@ noop_algo, record_float_magic, record_variables, + call_with_kwargs, + call_without_kwargs, + call_with_bad_kwargs_current, + call_with_bad_kwargs_history ) from zipline.testing import ( - assert_single_position, - drain_zipline, make_jagged_equity_info, - tmp_asset_finder, to_utc, setup_logger, teardown_logger, - make_trade_panel_for_asset_info, parameter_space, ) from zipline.utils.api_support import ZiplineAPI, set_algo_instance @@ -103,10 +115,11 @@ import zipline.utils.events from zipline.utils.events import DateRuleFactory, TimeRuleFactory, Always import zipline.utils.factory as factory -import zipline.utils.simfactory as simfactory from zipline.utils.tradingcalendar import trading_day, trading_days # Because test cases appear to reuse some resources. + + _multiprocess_can_split_ = False @@ -115,32 +128,31 @@ class TestRecordAlgorithm(TestCase): @classmethod def setUpClass(cls): cls.env = TradingEnvironment() - cls.env.write_data(equities_identifiers=[133]) + cls.sids = [133] + cls.env.write_data(equities_identifiers=cls.sids) - @classmethod - def tearDownClass(cls): - del cls.env + cls.sim_params = factory.create_simulation_parameters( + num_days=4, + env=cls.env + ) - def setUp(self): - self.sim_params = factory.create_simulation_parameters(num_days=4, - env=self.env) - trade_history = factory.create_trade_history( - 133, - [10.0, 10.0, 11.0, 11.0], - [100, 100, 100, 300], - timedelta(days=1), - self.sim_params, - self.env + cls.tempdir = TempDirectory() + + cls.data_portal = create_data_portal( + cls.env, + cls.tempdir, + cls.sim_params, + cls.sids ) - self.source = SpecificEquityTrades(event_list=trade_history, - env=self.env) - self.df_source, self.df = \ - factory.create_test_df_source(self.sim_params, self.env) + @classmethod + def tearDownClass(cls): + del cls.env + cls.tempdir.cleanup() def test_record_incr(self): algo = RecordAlgorithm(sim_params=self.sim_params, env=self.env) - output = algo.run(self.source) + output = algo.run(self.data_portal) np.testing.assert_array_equal(output['incr'].values, range(1, len(output) + 1)) @@ -196,27 +208,64 @@ def setUpClass(cls): equities_data=metadata, futures_data=futures_metadata) - @classmethod - def tearDownClass(cls): - del cls.env + setup_logger(cls) - def setUp(self): - setup_logger(self) - self.sim_params = factory.create_simulation_parameters( + cls.sim_params = factory.create_simulation_parameters( num_days=2, data_frequency='minute', - emission_rate='minute', - env=self.env, + emission_rate='daily', + env=cls.env, ) - self.source = factory.create_minutely_trade_source( - self.sids, - sim_params=self.sim_params, - concurrent=True, - env=self.env, + + cls.temp_dir = TempDirectory() + + cls.data_portal = create_data_portal( + cls.env, + cls.temp_dir, + cls.sim_params, + cls.sids ) - def tearDown(self): - teardown_logger(self) + @classmethod + def tearDownClass(cls): + del cls.env + teardown_logger(cls) + cls.temp_dir.cleanup() + + def test_cancel_policy_outside_init(self): + code = """ +from zipline.api import cancel_policy, set_cancel_policy + +def initialize(algo): + pass + +def handle_data(algo, data): + set_cancel_policy(cancel_policy.NeverCancel()) +""" + + algo = TradingAlgorithm(script=code, + sim_params=self.sim_params, + env=self.env) + + with self.assertRaises(SetCancelPolicyPostInit): + algo.run(self.data_portal) + + def test_cancel_policy_invalid_param(self): + code = """ +from zipline.api import set_cancel_policy + +def initialize(algo): + set_cancel_policy("foo") + +def handle_data(algo, data): + pass +""" + algo = TradingAlgorithm(script=code, + sim_params=self.sim_params, + env=self.env) + + with self.assertRaises(UnsupportedCancelPolicy): + algo.run(self.data_portal) def test_zipline_api_resolves_dynamically(self): # Make a dummy algo. @@ -238,6 +287,24 @@ def fake_method(*args, **kwargs): with ZiplineAPI(algo): self.assertIs(sentinel, getattr(zipline.api, name)()) + def test_sid_datetime(self): + algo_text = """ +from zipline.api import sid, get_datetime + +def initialize(context): + pass + +def handle_data(context, data): + aapl_dt = data.current(sid(1), "last_traded") + assert aapl_dt == get_datetime() +""" + + algo = TradingAlgorithm(script=algo_text, + sim_params=self.sim_params, + env=self.env) + + algo.run(self.data_portal) + def test_get_environment(self): expected_env = { 'arena': 'backtest', @@ -259,10 +326,9 @@ def handle_data(algo, data): handle_data=handle_data, sim_params=self.sim_params, env=self.env) - algo.run(self.source) + algo.run(self.data_portal) def test_get_open_orders(self): - def initialize(algo): algo.minute = 0 @@ -310,7 +376,7 @@ def handle_data(algo, data): handle_data=handle_data, sim_params=self.sim_params, env=self.env) - algo.run(self.source) + algo.run(self.data_portal) def test_schedule_function(self): date_rules = DateRuleFactory @@ -347,7 +413,7 @@ def handle_data(algo, data): sim_params=self.sim_params, env=self.env, ) - algo.run(self.source) + algo.run(self.data_portal) self.assertEqual(algo.func_called, algo.days) @@ -386,19 +452,19 @@ def g(context, data): create_event_context=CallbackManager(pre, post), env=self.env, ) - algo.run(self.source) + algo.run(self.data_portal) - self.assertEqual(len(expected_data), 779) + self.assertEqual(len(expected_data), 780) self.assertEqual(collected_data_pre, expected_data) self.assertEqual(collected_data_post, expected_data) self.assertEqual( len(function_stack), - 779 * 5, - 'Incorrect number of functions called: %s != 779' % + 780 * 5, + 'Incorrect number of functions called: %s != 780' % len(function_stack), ) - expected_functions = [pre, handle_data, f, g, post] * 779 + expected_functions = [pre, handle_data, f, g, post] * 780 for n, (f, g) in enumerate(zip(function_stack, expected_functions)): self.assertEqual( f, @@ -411,7 +477,7 @@ def g(context, data): ('daily',), ('minute'), ]) - def test_schedule_funtion_rule_creation(self, mode): + def test_schedule_function_rule_creation(self, mode): def nop(*args, **kwargs): return None @@ -649,52 +715,49 @@ class TestTransformAlgorithm(TestCase): @classmethod def setUpClass(cls): + setup_logger(cls) cls.env = TradingEnvironment() - cls.env.write_data(equities_identifiers=[0, 1, 133]) + cls.sim_params = factory.create_simulation_parameters(num_days=4, + env=cls.env) + cls.sids = [0, 1, 133] + cls.tempdir = TempDirectory() + + futures_metadata = {3: {'multiplier': 10}} + equities_metadata = {} - futures_metadata = {0: {'multiplier': 10}} cls.futures_env = TradingEnvironment() cls.futures_env.write_data(futures_data=futures_metadata) - @classmethod - def tearDownClass(cls): - del cls.env + for sid in cls.sids: + equities_metadata[sid] = { + 'start_date': cls.sim_params.period_start, + 'end_date': cls.sim_params.period_end + } - def setUp(self): - setup_logger(self) - self.sim_params = factory.create_simulation_parameters(num_days=4, - env=self.env) - - trade_history = factory.create_trade_history( - 133, - [10.0, 10.0, 11.0, 11.0], - [100, 100, 100, 300], - timedelta(days=1), - self.sim_params, - self.env - ) - self.source = SpecificEquityTrades( - event_list=trade_history, - env=self.env, - ) - self.df_source, self.df = \ - factory.create_test_df_source(self.sim_params, self.env) + cls.env.write_data(equities_data=equities_metadata, + futures_data=futures_metadata) - self.panel_source, self.panel = \ - factory.create_test_panel_source(self.sim_params, self.env) + trades_by_sid = {} + for sid in cls.sids: + trades_by_sid[sid] = factory.create_trade_history( + sid, + [10.0, 10.0, 11.0, 11.0], + [100, 100, 100, 300], + timedelta(days=1), + cls.sim_params, + cls.env + ) - def tearDown(self): - teardown_logger(self) + cls.data_portal = create_data_portal_from_trade_history(cls.env, + cls.tempdir, + cls.sim_params, + trades_by_sid) - def test_source_as_input(self): - algo = TestRegisterTransformAlgorithm( - sim_params=self.sim_params, - env=self.env, - sids=[133] - ) - algo.run(self.source) - self.assertEqual(len(algo.sources), 1) - assert isinstance(algo.sources[0], SpecificEquityTrades) + @classmethod + def tearDownClass(cls): + teardown_logger(cls) + del cls.env + cls.tempdir.cleanup() def test_invalid_order_parameters(self): algo = InvalidOrderAlgorithm( @@ -702,57 +765,7 @@ def test_invalid_order_parameters(self): sim_params=self.sim_params, env=self.env, ) - algo.run(self.source) - - def test_multi_source_as_input(self): - sim_params = SimulationParameters( - self.df.index[0], - self.df.index[-1], - env=self.env, - ) - algo = TestRegisterTransformAlgorithm( - sim_params=sim_params, - sids=[0, 1], - env=self.env, - ) - algo.run([self.source, self.df_source], overwrite_sim_params=False) - self.assertEqual(len(algo.sources), 2) - - def test_df_as_input(self): - algo = TestRegisterTransformAlgorithm( - sim_params=self.sim_params, - env=self.env, - ) - algo.run(self.df) - assert isinstance(algo.sources[0], DataFrameSource) - - def test_panel_as_input(self): - algo = TestRegisterTransformAlgorithm( - sim_params=self.sim_params, - env=self.env, - sids=[0, 1]) - panel = self.panel.copy() - panel.items = pd.Index(map(Equity, panel.items)) - algo.run(panel) - assert isinstance(algo.sources[0], DataPanelSource) - - def test_df_of_assets_as_input(self): - algo = TestRegisterTransformAlgorithm( - sim_params=self.sim_params, - env=TradingEnvironment(), # new env without assets - ) - df = self.df.copy() - df.columns = pd.Index(map(Equity, df.columns)) - algo.run(df) - assert isinstance(algo.sources[0], DataFrameSource) - - def test_panel_of_assets_as_input(self): - algo = TestRegisterTransformAlgorithm( - sim_params=self.sim_params, - env=TradingEnvironment(), # new env without assets - sids=[0, 1]) - algo.run(self.panel) - assert isinstance(algo.sources[0], DataPanelSource) + algo.run(self.data_portal) def test_run_twice(self): algo1 = TestRegisterTransformAlgorithm( @@ -760,7 +773,7 @@ def test_run_twice(self): sids=[0, 1] ) - res1 = algo1.run(self.df) + res1 = algo1.run(self.data_portal) # Create a new trading algorithm, which will # use the newly instantiated environment. @@ -769,21 +782,32 @@ def test_run_twice(self): sids=[0, 1] ) - res2 = algo2.run(self.df) + res2 = algo2.run(self.data_portal) + + # FIXME I think we are getting Nans due to fixed benchmark, + # so dropping them for now. + res1 = res1.fillna(method='ffill') + res2 = res2.fillna(method='ffill') np.testing.assert_array_equal(res1, res2) def test_data_frequency_setting(self): self.sim_params.data_frequency = 'daily' + + sim_params = factory.create_simulation_parameters( + num_days=4, env=self.env, data_frequency='daily') + algo = TestRegisterTransformAlgorithm( - sim_params=self.sim_params, + sim_params=sim_params, env=self.env, ) self.assertEqual(algo.sim_params.data_frequency, 'daily') - self.sim_params.data_frequency = 'minute' + sim_params = factory.create_simulation_parameters( + num_days=4, env=self.env, data_frequency='minute') + algo = TestRegisterTransformAlgorithm( - sim_params=self.sim_params, + sim_params=sim_params, env=self.env, ) self.assertEqual(algo.sim_params.data_frequency, 'minute') @@ -801,12 +825,11 @@ def test_order_methods(self, algo_class): sim_params=self.sim_params, env=self.env, ) - # Ensure that the environment's asset 0 is an Equity asset_to_test = algo.sid(0) self.assertIsInstance(asset_to_test, Equity) - algo.run(self.df) + algo.run(self.data_portal) @parameterized.expand([ (TestOrderAlgorithm,), @@ -818,89 +841,152 @@ def test_order_methods(self, algo_class): def test_order_methods_for_future(self, algo_class): algo = algo_class( sim_params=self.sim_params, - env=self.futures_env, + env=self.env, ) - # Ensure that the environment's asset 0 is a Future - asset_to_test = algo.sid(0) + asset_to_test = algo.sid(3) self.assertIsInstance(asset_to_test, Future) - algo.run(self.df) + algo.run(self.data_portal) - def test_order_method_style_forwarding(self): + @parameterized.expand([ + ("order",), + ("order_value",), + ("order_percent",), + ("order_target",), + ("order_target_percent",), + ("order_target_value",), + ]) + def test_order_method_style_forwarding(self, order_style): + algo = TestOrderStyleForwardingAlgorithm( + sim_params=self.sim_params, + method_name=order_style, + env=self.env + ) + algo.run(self.data_portal) - method_names_to_test = ['order', - 'order_value', - 'order_percent', - 'order_target', - 'order_target_percent', - 'order_target_value'] + def test_order_on_each_day_of_asset_lifetime(self): + algo_code = dedent(""" + from zipline.api import sid, schedule_function, date_rules, order + def initialize(context): + schedule_function(order_it, date_rule=date_rules.every_day()) - for name in method_names_to_test: - # Don't supply an env so the TradingAlgorithm builds a new one for - # each method - algo = TestOrderStyleForwardingAlgorithm( - sim_params=self.sim_params, - instant_fill=False, - method_name=name - ) - algo.run(self.df) - - def test_order_instant(self): - algo = TestOrderInstantAlgorithm(sim_params=self.sim_params, - env=self.env, - instant_fill=True) - algo.run(self.df) - - def test_minute_data(self): - source = RandomWalkSource(freq='minute', - start=pd.Timestamp('2000-1-3', - tz='UTC'), - end=pd.Timestamp('2000-1-4', - tz='UTC')) - self.sim_params.data_frequency = 'minute' - algo = TestOrderInstantAlgorithm(sim_params=self.sim_params, - env=self.env, - instant_fill=True) - algo.run(source) + def order_it(context, data): + order(sid(133), 1) + def handle_data(context, data): + pass + """) -class TestPositions(TestCase): + asset133 = self.env.asset_finder.retrieve_asset(133) - def setUp(self): - setup_logger(self) - self.env = TradingEnvironment() - self.sim_params = factory.create_simulation_parameters(num_days=4, - env=self.env) - self.env.write_data(equities_identifiers=[1, 133]) - - trade_history = factory.create_trade_history( - 1, - [10.0, 10.0, 11.0, 11.0], - [100, 100, 100, 300], - timedelta(days=1), - self.sim_params, - self.env + sim_params = SimulationParameters( + period_start=asset133.start_date, + period_end=asset133.end_date, + data_frequency="minute" ) - self.source = SpecificEquityTrades( - event_list=trade_history, - env=self.env, + + algo = TradingAlgorithm( + script=algo_code, + sim_params=sim_params, + env=self.env ) - self.df_source, self.df = \ - factory.create_test_df_source(self.sim_params, self.env) + results = algo.run(FakeDataPortal(self.env)) - def tearDown(self): - teardown_logger(self) + for orders_for_day in results.orders: + self.assertEqual(1, len(orders_for_day)) + self.assertEqual(orders_for_day[0]["status"], ORDER_STATUS.FILLED) + + for txns_for_day in results.transactions: + self.assertEqual(1, len(txns_for_day)) + self.assertEqual(1, txns_for_day[0]["amount"]) + + @parameterized.expand([ + (TestOrderAlgorithm,), + (TestOrderValueAlgorithm,), + (TestTargetAlgorithm,), + (TestOrderPercentAlgorithm,) + ]) + def test_minute_data(self, algo_class): + tempdir = TempDirectory() + + try: + env = TradingEnvironment() + + sim_params = SimulationParameters( + period_start=pd.Timestamp('2002-1-2', tz='UTC'), + period_end=pd.Timestamp('2002-1-4', tz='UTC'), + capital_base=float("1.0e5"), + data_frequency='minute', + env=env + ) + + equities_metadata = {} + + for sid in [0, 1]: + equities_metadata[sid] = { + 'start_date': sim_params.period_start, + 'end_date': sim_params.period_end + timedelta(days=1) + } + + env.write_data(equities_data=equities_metadata) + + data_portal = create_data_portal( + env, + tempdir, + sim_params, + [0, 1] + ) + + algo = algo_class(sim_params=sim_params, env=env) + algo.run(data_portal) + finally: + tempdir.cleanup() + + +class TestPositions(TestCase): + @classmethod + def setUpClass(cls): + setup_logger(cls) + cls.env = TradingEnvironment() + cls.sim_params = factory.create_simulation_parameters(num_days=4, + env=cls.env) + + cls.sids = [1, 133] + cls.tempdir = TempDirectory() + + equities_metadata = {} + + for sid in cls.sids: + equities_metadata[sid] = { + 'start_date': cls.sim_params.period_start, + 'end_date': cls.sim_params.period_end + } + + cls.env.write_data(equities_data=equities_metadata) + + cls.data_portal = create_data_portal( + cls.env, + cls.tempdir, + cls.sim_params, + cls.sids + ) + + @classmethod + def tearDownClass(cls): + teardown_logger(cls) + cls.tempdir.cleanup() def test_empty_portfolio(self): - algo = EmptyPositionsAlgorithm(sim_params=self.sim_params, + algo = EmptyPositionsAlgorithm(self.sids, + sim_params=self.sim_params, env=self.env) - daily_stats = algo.run(self.df) + daily_stats = algo.run(self.data_portal) expected_position_count = [ 0, # Before entering the first position - 1, # After entering, exiting on this date + 2, # After entering, exiting on this date 0, # After exiting 0, ] @@ -910,97 +996,365 @@ def test_empty_portfolio(self): expected) def test_noop_orders(self): - algo = AmbitiousStopLimitAlgorithm(sid=1, sim_params=self.sim_params, env=self.env) - daily_stats = algo.run(self.source) + daily_stats = algo.run(self.data_portal) - # Verify that possitions are empty for all dates. + # Verify that positions are empty for all dates. empty_positions = daily_stats.positions.map(lambda x: len(x) == 0) self.assertTrue(empty_positions.all()) -class TestAlgoScript(TestCase): - +class TestBeforeTradingStart(TestCase): @classmethod def setUpClass(cls): cls.env = TradingEnvironment() - cls.env.write_data( - equities_identifiers=[0, 1, 133] + cls.tempdir = TempDirectory() + + cls.trading_days = cls.env.days_in_range( + start=pd.Timestamp("2016-01-05", tz='UTC'), + end=pd.Timestamp("2016-01-07", tz='UTC') + ) + + equities_data = {} + for sid in [1, 2]: + equities_data[sid] = { + "start_date": cls.trading_days[0], + "end_date": cls.trading_days[-1], + "symbol": "ASSET{0}".format(sid), + } + + cls.env.write_data(equities_data=equities_data) + + cls.asset1 = cls.env.asset_finder.retrieve_asset(1) + cls.asset2 = cls.env.asset_finder.retrieve_asset(2) + + market_opens = cls.env.open_and_closes.market_open.loc[ + cls.trading_days] + market_closes = cls.env.open_and_closes.market_close.loc[ + cls.trading_days] + + minute_writer = BcolzMinuteBarWriter( + cls.trading_days[0], + cls.tempdir.path, + market_opens, + market_closes, + US_EQUITIES_MINUTES_PER_DAY + ) + + for sid in [1, 8554]: + write_minute_data_for_asset( + cls.env, minute_writer, cls.trading_days[0], + cls.trading_days[-1], sid + ) + + # asset2 only trades every 50 minutes + write_minute_data_for_asset( + cls.env, minute_writer, cls.trading_days[0], + cls.trading_days[-1], 2, 50 + ) + + cls.minute_reader = BcolzMinuteBarReader(cls.tempdir.path) + + cls.daily_path = cls.tempdir.getpath("testdaily.bcolz") + dfs = { + 1: create_daily_df_for_asset(cls.env, cls.trading_days[0], + cls.trading_days[-1]), + 2: create_daily_df_for_asset(cls.env, cls.trading_days[0], + cls.trading_days[-1]) + } + daily_writer = DailyBarWriterFromDataFrames(dfs) + daily_writer.write(cls.daily_path, cls.trading_days, dfs) + + cls.sim_params = SimulationParameters( + period_start=cls.trading_days[1], + period_end=cls.trading_days[-1], + data_frequency="minute", + env=cls.env + ) + + cls.data_portal = DataPortal( + env=cls.env, + equity_daily_reader=BcolzDailyBarReader(cls.daily_path), + equity_minute_reader=cls.minute_reader ) @classmethod def tearDownClass(cls): - del cls.env + cls.tempdir.cleanup() - def setUp(self): - days = 251 - # Note that create_simulation_parameters creates - # a new TradingEnvironment - self.sim_params = factory.create_simulation_parameters(num_days=days, - env=self.env) - - setup_logger(self) - trade_history = factory.create_trade_history( - 133, - [10.0] * days, - [100] * days, - timedelta(days=1), - self.sim_params, - self.env + def test_data_in_bts_minute(self): + algo_code = dedent(""" + from zipline.api import record, sid + def initialize(context): + context.history_values = [] + + def before_trading_start(context, data): + record(the_price1=data.current(sid(1), "price")) + record(the_high1=data.current(sid(1), "high")) + record(the_price2=data.current(sid(2), "price")) + record(the_high2=data.current(sid(2), "high")) + + context.history_values.append(data.history( + [sid(1), sid(2)], + ["price", "high"], + 60, + "1m" + )) + + def handle_data(context, data): + pass + """) + + algo = TradingAlgorithm( + script=algo_code, + data_frequency="minute", + sim_params=self.sim_params, + env=self.env ) - self.source = SpecificEquityTrades( - sids=[133], - event_list=trade_history, - env=self.env, + results = algo.run(self.data_portal) + + # fetching data at midnight gets us the previous market minute's data + self.assertEqual(390, results.iloc[0].the_price1) + self.assertEqual(392, results.iloc[0].the_high1) + + # make sure that price is ffilled, but not other fields + self.assertEqual(350, results.iloc[0].the_price2) + self.assertTrue(np.isnan(results.iloc[0].the_high2)) + + # 10-minute history + + # asset1 day1 price should be 331-390 + np.testing.assert_array_equal( + range(331, 391), algo.history_values[0]["price"][1] + ) + + # asset1 day1 high should be 333-392 + np.testing.assert_array_equal( + range(333, 393), algo.history_values[0]["high"][1] + ) + + # asset2 day1 price should be 19 300s, then 40 350s + np.testing.assert_array_equal( + [300] * 19, algo.history_values[0]["price"][2][0:19] ) - self.df_source, self.df = \ - factory.create_test_df_source(self.sim_params, self.env) + np.testing.assert_array_equal( + [350] * 40, algo.history_values[0]["price"][2][20:] + ) + + # asset2 day1 high should be all NaNs except for the 19th item + # = 2016-01-05 20:20:00+00:00 + np.testing.assert_array_equal( + np.full(19, np.nan), algo.history_values[0]["high"][2][0:19] + ) + + self.assertEqual(352, algo.history_values[0]["high"][2][19]) + + np.testing.assert_array_equal( + np.full(40, np.nan), algo.history_values[0]["high"][2][20:] + ) + + def data_in_bts_daily(self): + algo_code = dedent(""" + from zipline.api import record, sid + def initialize(context): + context.history_values = [] + + def before_trading_start(context, data): + record(the_price1=data.current(sid(1), "price")) + record(the_high1=data.current(sid(1), "high")) + record(the_price2=data.current(sid(2), "price")) + record(the_high2=data.current(sid(2), "high")) + + context.history_values.append(data.history( + [sid(1), sid(2)], + ["price", "high"], + 1, + "1m" + )) + + def handle_data(context, data): + pass + """) + + algo = TradingAlgorithm( + script=algo_code, + data_frequency="minute", + sim_params=self.sim_params, + env=self.env + ) + + results = algo.run(self.data_portal) + + self.assertEqual(392, results.the_high1[0]) + self.assertEqual(390, results.the_price1[0]) + + # nan because asset2 only trades every 50 minutes + self.assertTrue(np.isnan(results.the_high2[0])) + + self.assertTrue(350, results.the_price2[0]) + + self.assertEqual(392, algo.history_values[0]["high"][1][0]) + self.assertEqual(390, algo.history_values[0]["price"][1][0]) + + self.assertTrue(np.isnan(algo.history_values[0]["high"][2][0])) + self.assertEqual(350, algo.history_values[0]["price"][2][0]) + + def test_portfolio_bts(self): + algo_code = dedent(""" + from zipline.api import order, sid, record + + def initialize(context): + context.ordered = False + + def before_trading_start(context, data): + record(pos_value=context.portfolio.positions_value) + + def handle_data(context, data): + if not context.ordered: + order(sid(1), 1) + context.ordered = True + """) + + algo = TradingAlgorithm( + script=algo_code, + data_frequency="minute", + sim_params=self.sim_params, + env=self.env + ) + + results = algo.run(self.data_portal) + + # Asset starts with price 1 on 1/05 and increases by 1 every minute. + # Simulation starts on 1/06, where the price in bts is 390, and + # positions_value is 0. On 1/07, price is 780, and after buying one + # share on the first bar of 1/06, positions_value is 780 + self.assertEqual(results.pos_value.iloc[0], 0) + self.assertEqual(results.pos_value.iloc[1], 780) + + def test_account_bts(self): + algo_code = dedent(""" + from zipline.api import order, sid, record + + def initialize(context): + context.ordered = False + + def before_trading_start(context, data): + record(port_value=context.account.equity_with_loan) + + def handle_data(context, data): + if not context.ordered: + order(sid(1), 1) + context.ordered = True + """) + + algo = TradingAlgorithm( + script=algo_code, + data_frequency="minute", + sim_params=self.sim_params, + env=self.env + ) + + results = algo.run(self.data_portal) + + # Starting portfolio value is 10000. Order for the asset fills on the + # second bar of 1/06, where the price is 391, and costs the default + # commission of 1. On 1/07, the price is 780, and the increase in + # portfolio value is 780-392-1 + self.assertEqual(results.port_value.iloc[0], 10000) + self.assertAlmostEqual(results.port_value.iloc[1], + 10000 + 780 - 392 - 1) + + +class TestAlgoScript(TestCase): - self.zipline_test_config = { - 'sid': 0, + @classmethod + def setUpClass(cls): + setup_logger(cls) + cls.env = TradingEnvironment() + cls.sim_params = factory.create_simulation_parameters(num_days=251, + env=cls.env) + + cls.sids = [0, 1, 3, 133] + cls.tempdir = TempDirectory() + + equities_metadata = {} + + for sid in cls.sids: + equities_metadata[sid] = { + 'start_date': cls.sim_params.period_start, + 'end_date': cls.env.next_trading_day(cls.sim_params.period_end) + } + + if sid == 3: + equities_metadata[sid]["symbol"] = "TEST" + equities_metadata[sid]["asset_type"] = "equity" + + cls.env.write_data(equities_data=equities_metadata) + + days = 251 + + cls.trades_by_sid = { + 0: factory.create_trade_history( + 0, + [10.0] * days, + [100] * days, + timedelta(days=1), + cls.sim_params, + cls.env), + 3: factory.create_trade_history( + 3, + [10.0] * days, + [100] * days, + timedelta(days=1), + cls.sim_params, + cls.env) } - def tearDown(self): - teardown_logger(self) + cls.data_portal = create_data_portal_from_trade_history( + cls.env, cls.tempdir, cls.sim_params, cls.trades_by_sid + ) + + @classmethod + def tearDownClass(cls): + del cls.env + cls.tempdir.cleanup() + teardown_logger(cls) def test_noop(self): algo = TradingAlgorithm(initialize=initialize_noop, handle_data=handle_data_noop) - algo.run(self.df) + algo.run(self.data_portal) def test_noop_string(self): algo = TradingAlgorithm(script=noop_algo) - algo.run(self.df) + algo.run(self.data_portal) def test_api_calls(self): algo = TradingAlgorithm(initialize=initialize_api, - handle_data=handle_data_api) - algo.run(self.df) + handle_data=handle_data_api, + env=self.env) + algo.run(self.data_portal) def test_api_calls_string(self): - algo = TradingAlgorithm(script=api_algo) - algo.run(self.df) + algo = TradingAlgorithm(script=api_algo, env=self.env) + algo.run(self.data_portal) def test_api_get_environment(self): platform = 'zipline' - # Use sid not already in test database. - metadata = {3: {'symbol': 'TEST'}} algo = TradingAlgorithm(script=api_get_environment_algo, - equities_metadata=metadata, platform=platform) - algo.run(self.df) + algo.run(self.data_portal) self.assertEqual(algo.environment, platform) def test_api_symbol(self): - # Use sid not already in test database. - metadata = {3: {'symbol': 'TEST'}} algo = TradingAlgorithm(script=api_symbol_algo, - equities_metadata=metadata) - algo.run(self.df) + env=self.env, + sim_params=self.sim_params) + algo.run(self.data_portal) def test_fixed_slippage(self): # verify order -> transaction -> portfolio position. @@ -1025,43 +1379,50 @@ def initialize(context): def handle_data(context, data): if context.incr < context.count: order(sid(0), -1000) - record(price=data[0].price) + record(price=data.current(sid(0), "price")) context.incr += 1""", sim_params=self.sim_params, env=self.env, ) - set_algo_instance(test_algo) - - self.zipline_test_config['algorithm'] = test_algo - self.zipline_test_config['trade_count'] = 200 + results = test_algo.run(self.data_portal) - # this matches the value in the algotext initialize - # method, and will be used inside assert_single_position - # to confirm we have as many transactions as orders we - # placed. - self.zipline_test_config['order_count'] = 1 - - zipline = simfactory.create_test_zipline( - **self.zipline_test_config) + # flatten the list of txns + all_txns = [val for sublist in results["transactions"].tolist() + for val in sublist] - output, _ = assert_single_position(self, zipline) + self.assertEqual(len(all_txns), 1) + txn = all_txns[0] - # confirm the slippage and commission on a sample - # transaction - recorded_price = output[1]['daily_perf']['recorded_vars']['price'] - transaction = output[1]['daily_perf']['transactions'][0] - self.assertEqual(100.0, transaction['commission']) + self.assertEqual(100.0, txn["commission"]) expected_spread = 0.05 expected_commish = 0.10 - expected_price = recorded_price - expected_spread - expected_commish - self.assertEqual(expected_price, transaction['price']) + expected_price = test_algo.recorded_vars["price"] - expected_spread \ + - expected_commish - def test_volshare_slippage(self): - # verify order -> transaction -> portfolio position. - # -------------- - test_algo = TradingAlgorithm( - script=""" + self.assertEqual(expected_price, txn['price']) + + @parameterized.expand( + [ + ('no_minimum_commission', 0,), + ('default_minimum_commission', 1,), + ('alternate_minimum_commission', 2,), + ] + ) + def test_volshare_slippage(self, name, minimum_commission): + tempdir = TempDirectory() + try: + if name == "default_minimum_commission": + commission_line = "set_commission(commission.PerShare(0.02))" + else: + commission_line = \ + "set_commission(commission.PerShare(0.02, " \ + "min_trade_cost={0}))".format(minimum_commission) + + # verify order -> transaction -> portfolio position. + # -------------- + test_algo = TradingAlgorithm( + script=""" from zipline.api import * def initialize(context): @@ -1070,7 +1431,8 @@ def initialize(context): price_impact=0.05 ) set_slippage(model) - set_commission(commission.PerShare(0.02)) + {0} + context.count = 2 context.incr = 0 @@ -1079,44 +1441,35 @@ def handle_data(context, data): # order small lots to be sure the # order will fill in a single transaction order(sid(0), 5000) - record(price=data[0].price) - record(volume=data[0].volume) + record(price=data.current(sid(0), "price")) + record(volume=data.current(sid(0), "volume")) record(incr=context.incr) context.incr += 1 - """, - sim_params=self.sim_params, - env=self.env, - ) - set_algo_instance(test_algo) - - self.zipline_test_config['algorithm'] = test_algo - self.zipline_test_config['trade_count'] = 100 - - # 67 will be used inside assert_single_position - # to confirm we have as many transactions as expected. - # The algo places 2 trades of 5000 shares each. The trade - # events have volume ranging from 100 to 950. The volume cap - # of 0.3 limits the trade volume to a range of 30 - 316 shares. - # The spreadsheet linked below calculates the total position - # size over each bar, and predicts 67 txns will be required - # to fill the two orders. The number of bars and transactions - # differ because some bars result in multiple txns. See - # spreadsheet for details: -# https://www.dropbox.com/s/ulrk2qt0nrtrigb/Volume%20Share%20Worksheet.xlsx - self.zipline_test_config['expected_transactions'] = 67 - - zipline = simfactory.create_test_zipline( - **self.zipline_test_config) - output, _ = assert_single_position(self, zipline) - - # confirm the slippage and commission on a sample - # transaction - per_share_commish = 0.02 - perf = output[1] - transaction = perf['daily_perf']['transactions'][0] - commish = transaction['amount'] * per_share_commish - self.assertEqual(commish, transaction['commission']) - self.assertEqual(2.029, transaction['price']) + """.format(commission_line), + sim_params=self.sim_params, + env=self.env, + ) + set_algo_instance(test_algo) + trades = factory.create_daily_trade_source( + [0], self.sim_params, self.env) + data_portal = create_data_portal_from_trade_history( + self.env, tempdir, self.sim_params, {0: trades}) + results = test_algo.run(data_portal) + + all_txns = [ + val for sublist in results["transactions"].tolist() + for val in sublist] + + self.assertEqual(len(all_txns), 67) + first_txn = all_txns[0] + + if minimum_commission == 0: + commish = first_txn["amount"] * 0.02 + self.assertEqual(commish, first_txn["commission"]) + else: + self.assertEqual(minimum_commission, first_txn["commission"]) + finally: + tempdir.cleanup() def test_algo_record_vars(self): test_algo = TradingAlgorithm( @@ -1124,20 +1477,10 @@ def test_algo_record_vars(self): sim_params=self.sim_params, env=self.env, ) - set_algo_instance(test_algo) - - self.zipline_test_config['algorithm'] = test_algo - self.zipline_test_config['trade_count'] = 200 - - zipline = simfactory.create_test_zipline( - **self.zipline_test_config) - output, _ = drain_zipline(self, zipline) - self.assertEqual(len(output), 252) - incr = [] - for o in output[:200]: - incr.append(o['daily_perf']['recorded_vars']['incr']) + results = test_algo.run(self.data_portal) - np.testing.assert_array_equal(incr, range(1, 201)) + for i in range(1, 252): + self.assertEqual(results.iloc[i-1]["incr"], i) def test_algo_record_allow_mock(self): """ @@ -1154,28 +1497,16 @@ def test_algo_record_allow_mock(self): test_algo.record(foo=MagicMock()) - def _algo_record_float_magic_should_pass(self, var_type): + def test_algo_record_nan(self): test_algo = TradingAlgorithm( - script=record_float_magic % var_type, + script=record_float_magic % 'nan', sim_params=self.sim_params, env=self.env, ) - set_algo_instance(test_algo) - - self.zipline_test_config['algorithm'] = test_algo - self.zipline_test_config['trade_count'] = 200 + results = test_algo.run(self.data_portal) - zipline = simfactory.create_test_zipline( - **self.zipline_test_config) - output, _ = drain_zipline(self, zipline) - self.assertEqual(len(output), 252) - incr = [] - for o in output[:200]: - incr.append(o['daily_perf']['recorded_vars']['data']) - np.testing.assert_array_equal(incr, [np.nan] * 200) - - def test_algo_record_nan(self): - self._algo_record_float_magic_should_pass('nan') + for i in range(1, 252): + self.assertTrue(np.isnan(results.iloc[i-1]["data"])) def test_order_methods(self): """ @@ -1187,15 +1518,51 @@ def test_order_methods(self): sim_params=self.sim_params, env=self.env, ) - set_algo_instance(test_algo) + test_algo.run(self.data_portal) - self.zipline_test_config['algorithm'] = test_algo - self.zipline_test_config['trade_count'] = 200 + def test_order_dead_asset(self): + # after asset 0 is dead + params = SimulationParameters( + period_start=pd.Timestamp("2007-01-03", tz='UTC'), + period_end=pd.Timestamp("2007-01-05", tz='UTC'), + env=self.env + ) + + # order method shouldn't blow up + test_algo = TradingAlgorithm( + script=""" +from zipline.api import order, sid + +def initialize(context): + pass + +def handle_data(context, data): + order(sid(0), 10) + """, + sim_params=params, + env=self.env + ) + + test_algo.run(self.data_portal) + + # order_value and order_percent should blow up + for order_str in ["order_value", "order_percent"]: + test_algo = TradingAlgorithm( + script=""" +from zipline.api import order_percent, order_value, sid + +def initialize(context): + pass - zipline = simfactory.create_test_zipline( - **self.zipline_test_config) +def handle_data(context, data): + {0}(sid(0), 10) + """.format(order_str), + sim_params=params, + env=self.env + ) - output, _ = drain_zipline(self, zipline) + with self.assertRaises(CannotOrderDelistedAsset): + test_algo.run(self.data_portal) def test_order_in_init(self): """ @@ -1208,8 +1575,7 @@ def test_order_in_init(self): sim_params=self.sim_params, env=self.env, ) - set_algo_instance(test_algo) - test_algo.run(self.source) + test_algo.run(self.data_portal) def test_portfolio_in_init(self): """ @@ -1220,15 +1586,7 @@ def test_portfolio_in_init(self): sim_params=self.sim_params, env=self.env, ) - set_algo_instance(test_algo) - - self.zipline_test_config['algorithm'] = test_algo - self.zipline_test_config['trade_count'] = 1 - - zipline = simfactory.create_test_zipline( - **self.zipline_test_config) - - output, _ = drain_zipline(self, zipline) + test_algo.run(self.data_portal) def test_account_in_init(self): """ @@ -1239,92 +1597,89 @@ def test_account_in_init(self): sim_params=self.sim_params, env=self.env, ) - set_algo_instance(test_algo) - - self.zipline_test_config['algorithm'] = test_algo - self.zipline_test_config['trade_count'] = 1 - - zipline = simfactory.create_test_zipline( - **self.zipline_test_config) - - output, _ = drain_zipline(self, zipline) - - -class TestHistory(TestCase): - - def setUp(self): - setup_logger(self) - - def tearDown(self): - teardown_logger(self) + test_algo.run(self.data_portal) - @classmethod - def setUpClass(cls): - cls._start = pd.Timestamp('1991-01-01', tz='UTC') - cls._end = pd.Timestamp('1991-01-15', tz='UTC') - cls.env = TradingEnvironment() - cls.sim_params = factory.create_simulation_parameters( - data_frequency='minute', - env=cls.env + def test_without_kwargs(self): + """ + Test that api methods on the data object can be called with positional + arguments. + """ + data_portal = create_data_portal_from_trade_history( + self.env, + self.tempdir, + self.sim_params, + self.trades_by_sid ) - cls.env.write_data(equities_identifiers=[0, 1]) - @classmethod - def tearDownClass(cls): - del cls.env - - @property - def source(self): - return RandomWalkSource(start=self._start, end=self._end) - - def test_history(self): - history_algo = """ -from zipline.api import history, add_history - -def initialize(context): - add_history(10, '1d', 'price') - -def handle_data(context, data): - df = history(10, '1d', 'price') -""" - - algo = TradingAlgorithm( - script=history_algo, - sim_params=self.sim_params, + sim_params = SimulationParameters( + period_start=pd.Timestamp('2006-02-01', tz='UTC'), + period_end=pd.Timestamp('2006-03-01', tz='UTC'), + capital_base=self.sim_params.capital_base, + data_frequency=self.sim_params.data_frequency, + emission_rate=self.sim_params.emission_rate, env=self.env, ) - output = algo.run(self.source) - self.assertIsNot(output, None) - def test_history_without_add(self): - def handle_data(algo, data): - algo.history(1, '1m', 'price') - - algo = TradingAlgorithm( - initialize=lambda _: None, - handle_data=handle_data, - sim_params=self.sim_params, + test_algo = TradingAlgorithm( + script=call_without_kwargs, + sim_params=sim_params, env=self.env, ) - algo.run(self.source) + test_algo.run(data_portal) - self.assertIsNotNone(algo.history_container) - self.assertEqual(algo.history_container.buffer_panel.window_length, 1) + def test_good_kwargs(self): + """ + Test that api methods on the data object can be called with keyword + arguments. + """ + data_portal = create_data_portal_from_trade_history( + self.env, + self.tempdir, + self.sim_params, + self.trades_by_sid + ) - def test_add_history_in_handle_data(self): - def handle_data(algo, data): - algo.add_history(1, '1m', 'price') + sim_params = SimulationParameters( + period_start=pd.Timestamp('2006-02-01', tz='UTC'), + period_end=pd.Timestamp('2006-03-01', tz='UTC'), + capital_base=self.sim_params.capital_base, + data_frequency=self.sim_params.data_frequency, + emission_rate=self.sim_params.emission_rate, + env=self.env, + ) - algo = TradingAlgorithm( - initialize=lambda _: None, - handle_data=handle_data, - sim_params=self.sim_params, + test_algo = TradingAlgorithm( + script=call_with_kwargs, + sim_params=sim_params, env=self.env, ) - algo.run(self.source) + test_algo.run(data_portal) - self.assertIsNotNone(algo.history_container) - self.assertEqual(algo.history_container.buffer_panel.window_length, 1) + @parameterized.expand([('history', call_with_bad_kwargs_history), + ('current', call_with_bad_kwargs_current)]) + def test_bad_kwargs(self, name, algo_text): + """ + Test that api methods on the data object called with bad kwargs return + a meaningful TypeError that we create, rather than an unhelpful cython + error + """ + data_portal = create_data_portal_from_trade_history( + self.env, + self.tempdir, + self.sim_params, + self.trades_by_sid + ) + + with self.assertRaises(TypeError) as cm: + test_algo = TradingAlgorithm( + script=algo_text, + sim_params=self.sim_params, + env=self.env, + ) + test_algo.run(data_portal) + + self.assertEqual("%s() got an unexpected keyword argument 'blahblah'" + % name, cm.exception.args[0]) class TestGetDatetime(TestCase): @@ -1334,15 +1689,29 @@ def setUpClass(cls): cls.env = TradingEnvironment() cls.env.write_data(equities_identifiers=[0, 1]) + setup_logger(cls) + + cls.sim_params = factory.create_simulation_parameters( + data_frequency='minute', + env=cls.env, + start=to_utc('2014-01-02 9:31'), + end=to_utc('2014-01-03 9:31') + ) + + cls.tempdir = TempDirectory() + + cls.data_portal = create_data_portal( + cls.env, + cls.tempdir, + cls.sim_params, + [1] + ) + @classmethod def tearDownClass(cls): del cls.env - - def setUp(self): - setup_logger(self) - - def tearDown(self): - teardown_logger(self) + teardown_logger(cls) + cls.tempdir.cleanup() @parameterized.expand( [ @@ -1352,7 +1721,6 @@ def tearDown(self): ] ) def test_get_datetime(self, name, tz): - algo = dedent( """ import pandas as pd @@ -1363,34 +1731,26 @@ def initialize(context): context.first_bar = True def handle_data(context, data): + dt = get_datetime({tz}) + if dt.tz.zone != context.tz: + raise ValueError("Mismatched Zone") + if context.first_bar: - dt = get_datetime({tz}) - if dt.tz.zone != context.tz: - raise ValueError("Mismatched Zone") - elif dt.tz_convert("US/Eastern").hour != 9: + if dt.tz_convert("US/Eastern").hour != 9: raise ValueError("Mismatched Hour") elif dt.tz_convert("US/Eastern").minute != 31: raise ValueError("Mismatched Minute") - context.first_bar = False + + context.first_bar = False """.format(tz=repr(tz)) ) - start = to_utc('2014-01-02 9:31') - end = to_utc('2014-01-03 9:31') - source = RandomWalkSource( - start=start, - end=end, - ) - sim_params = factory.create_simulation_parameters( - data_frequency='minute', - env=self.env, - ) algo = TradingAlgorithm( script=algo, - sim_params=sim_params, + sim_params=self.sim_params, env=self.env, ) - algo.run(source) + algo.run(self.data_portal) self.assertFalse(algo.first_bar) @@ -1400,29 +1760,37 @@ class TestTradingControls(TestCase): def setUpClass(cls): cls.sid = 133 cls.env = TradingEnvironment() - cls.env.write_data(equities_identifiers=[cls.sid]) + cls.sim_params = factory.create_simulation_parameters(num_days=4, + env=cls.env) - @classmethod - def tearDownClass(cls): - del cls.env + cls.env.write_data(equities_data={ + 133: { + 'start_date': cls.sim_params.period_start, + 'end_date': cls.env.next_trading_day(cls.sim_params.period_end) + }, + 134: { + 'start_date': cls.sim_params.period_start, + 'end_date': cls.env.next_trading_day(cls.sim_params.period_end) + } + }) - def setUp(self): - self.sim_params = factory.create_simulation_parameters(num_days=4, - env=self.env) - self.trade_history = factory.create_trade_history( - self.sid, - [10.0, 10.0, 11.0, 11.0], - [100, 100, 100, 300], - timedelta(days=1), - self.sim_params, - self.env - ) + cls.asset = cls.env.asset_finder.retrieve_asset(cls.sid) + cls.another_asset = cls.env.asset_finder.retrieve_asset(134) - self.source = SpecificEquityTrades( - event_list=self.trade_history, - env=self.env, + cls.tempdir = TempDirectory() + + cls.data_portal = create_data_portal( + cls.env, + cls.tempdir, + cls.sim_params, + [cls.sid] ) + @classmethod + def tearDownClass(cls): + del cls.env + cls.tempdir.cleanup() + def _check_algo(self, algo, handle_data, @@ -1431,9 +1799,8 @@ def _check_algo(self, algo._handle_data = handle_data with self.assertRaises(expected_exc) if expected_exc else nullctx(): - algo.run(self.source) + algo.run(self.data_portal) self.assertEqual(algo.order_count, expected_order_count) - self.source.rewind() def check_algo_succeeds(self, algo, handle_data, order_count=4): # Default for order_count assumes one order per handle_data call. @@ -1451,7 +1818,7 @@ def test_set_max_position_size(self): def handle_data(algo, data): algo.order(algo.sid(self.sid), 1) algo.order_count += 1 - algo = SetMaxPositionSizeAlgorithm(sid=self.sid, + algo = SetMaxPositionSizeAlgorithm(asset=self.asset, max_shares=10, max_notional=500.0, sim_params=self.sim_params, @@ -1464,22 +1831,22 @@ def handle_data(algo, data): algo.order(algo.sid(self.sid), 3) algo.order_count += 1 - algo = SetMaxPositionSizeAlgorithm(sid=self.sid, + algo = SetMaxPositionSizeAlgorithm(asset=self.asset, max_shares=10, max_notional=500.0, sim_params=self.sim_params, env=self.env) self.check_algo_fails(algo, handle_data, 3) - # Buy two shares four times. Should bail due to max_notional on the + # Buy three shares four times. Should bail due to max_notional on the # third attempt. def handle_data(algo, data): algo.order(algo.sid(self.sid), 3) algo.order_count += 1 - algo = SetMaxPositionSizeAlgorithm(sid=self.sid, + algo = SetMaxPositionSizeAlgorithm(asset=self.asset, max_shares=10, - max_notional=61.0, + max_notional=67.0, sim_params=self.sim_params, env=self.env) self.check_algo_fails(algo, handle_data, 2) @@ -1489,9 +1856,9 @@ def handle_data(algo, data): def handle_data(algo, data): algo.order(algo.sid(self.sid), 10000) algo.order_count += 1 - algo = SetMaxPositionSizeAlgorithm(sid=self.sid + 1, + algo = SetMaxPositionSizeAlgorithm(asset=self.another_asset, max_shares=10, - max_notional=61.0, + max_notional=67.0, sim_params=self.sim_params, env=self.env) self.check_algo_succeeds(algo, handle_data) @@ -1541,7 +1908,7 @@ def test_set_max_order_size(self): def handle_data(algo, data): algo.order(algo.sid(self.sid), 1) algo.order_count += 1 - algo = SetMaxOrderSizeAlgorithm(sid=self.sid, + algo = SetMaxOrderSizeAlgorithm(asset=self.asset, max_shares=10, max_notional=500.0, sim_params=self.sim_params, @@ -1554,7 +1921,7 @@ def handle_data(algo, data): algo.order(algo.sid(self.sid), algo.order_count + 1) algo.order_count += 1 - algo = SetMaxOrderSizeAlgorithm(sid=self.sid, + algo = SetMaxOrderSizeAlgorithm(asset=self.asset, max_shares=3, max_notional=500.0, sim_params=self.sim_params, @@ -1567,7 +1934,7 @@ def handle_data(algo, data): algo.order(algo.sid(self.sid), algo.order_count + 1) algo.order_count += 1 - algo = SetMaxOrderSizeAlgorithm(sid=self.sid, + algo = SetMaxOrderSizeAlgorithm(asset=self.asset, max_shares=10, max_notional=40.0, sim_params=self.sim_params, @@ -1579,7 +1946,7 @@ def handle_data(algo, data): def handle_data(algo, data): algo.order(algo.sid(self.sid), 10000) algo.order_count += 1 - algo = SetMaxOrderSizeAlgorithm(sid=self.sid + 1, + algo = SetMaxOrderSizeAlgorithm(asset=self.another_asset, max_shares=1, max_notional=1.0, sim_params=self.sim_params, @@ -1599,40 +1966,73 @@ def handle_data(algo, data): self.check_algo_fails(algo, handle_data, 0) def test_set_max_order_count(self): + tempdir = TempDirectory() + try: + env = TradingEnvironment() + sim_params = factory.create_simulation_parameters( + num_days=4, env=env, data_frequency="minute") + + env.write_data(equities_data={ + 1: { + 'start_date': sim_params.period_start, + 'end_date': sim_params.period_end + timedelta(days=1) + } + }) - # Override the default setUp to use six-hour intervals instead of full - # days so we can exercise trading-session rollover logic. - trade_history = factory.create_trade_history( - self.sid, - [10.0, 10.0, 11.0, 11.0], - [100, 100, 100, 300], - timedelta(hours=6), - self.sim_params, - self.env - ) - self.source = SpecificEquityTrades(event_list=trade_history, - env=self.env) - - def handle_data(algo, data): - for i in range(5): - algo.order(algo.sid(self.sid), 1) - algo.order_count += 1 - - algo = SetMaxOrderCountAlgorithm(3, sim_params=self.sim_params, - env=self.env) - self.check_algo_fails(algo, handle_data, 3) - - # Second call to handle_data is the same day as the first, so the last - # order of the second call should fail. - algo = SetMaxOrderCountAlgorithm(9, sim_params=self.sim_params, - env=self.env) - self.check_algo_fails(algo, handle_data, 9) + data_portal = create_data_portal( + env, + tempdir, + sim_params, + [1] + ) - # Only ten orders are placed per day, so this should pass even though - # in total more than 20 orders are placed. - algo = SetMaxOrderCountAlgorithm(10, sim_params=self.sim_params, - env=self.env) - self.check_algo_succeeds(algo, handle_data, order_count=20) + def handle_data(algo, data): + for i in range(5): + algo.order(algo.sid(1), 1) + algo.order_count += 1 + + algo = SetMaxOrderCountAlgorithm(3, sim_params=sim_params, + env=env) + with self.assertRaises(TradingControlViolation): + algo._handle_data = handle_data + algo.run(data_portal) + + self.assertEqual(algo.order_count, 3) + + # This time, order 5 times twice in a single day. The last order + # of the second batch should fail. + def handle_data2(algo, data): + if algo.minute_count == 0 or algo.minute_count == 100: + for i in range(5): + algo.order(algo.sid(1), 1) + algo.order_count += 1 + + algo.minute_count += 1 + + algo = SetMaxOrderCountAlgorithm(9, sim_params=sim_params, + env=env) + with self.assertRaises(TradingControlViolation): + algo._handle_data = handle_data2 + algo.run(data_portal) + + self.assertEqual(algo.order_count, 9) + + def handle_data3(algo, data): + if (algo.minute_count % 390) == 0: + for i in range(5): + algo.order(algo.sid(1), 1) + algo.order_count += 1 + + algo.minute_count += 1 + + # Only 5 orders are placed per day, so this should pass even + # though in total more than 20 orders are placed. + algo = SetMaxOrderCountAlgorithm(5, sim_params=sim_params, + env=env) + algo._handle_data = handle_data3 + algo.run(data_portal) + finally: + tempdir.cleanup() def test_long_only(self): # Sell immediately -> fail immediately. @@ -1676,7 +2076,6 @@ def initialize(algo): algo.initialized = True def handle_data(algo, data): - with self.assertRaises(RegisterTradingControlPostInit): algo.set_max_position_size(self.sid, 1, 1) with self.assertRaises(RegisterTradingControlPostInit): @@ -1690,61 +2089,82 @@ def handle_data(algo, data): handle_data=handle_data, sim_params=self.sim_params, env=self.env) - algo.run(self.source) - self.source.rewind() + algo.run(self.data_portal) def test_asset_date_bounds(self): + tempdir = TempDirectory() + try: + # Run the algorithm with a sid that ends far in the future + temp_env = TradingEnvironment() + + data_portal = create_data_portal( + temp_env, + tempdir, + self.sim_params, + [0] + ) - # Run the algorithm with a sid that ends far in the future - temp_env = TradingEnvironment() - df_source, _ = factory.create_test_df_source(self.sim_params, temp_env) - metadata = {0: {'start_date': '1990-01-01', - 'end_date': '2020-01-01'}} - algo = SetAssetDateBoundsAlgorithm( - equities_metadata=metadata, - sim_params=self.sim_params, - env=temp_env, - ) - algo.run(df_source) + metadata = {0: {'start_date': self.sim_params.period_start, + 'end_date': '2020-01-01'}} + + algo = SetAssetDateBoundsAlgorithm( + equities_metadata=metadata, + sim_params=self.sim_params, + env=temp_env, + ) + algo.run(data_portal) + finally: + tempdir.cleanup() # Run the algorithm with a sid that has already ended - temp_env = TradingEnvironment() - df_source, _ = factory.create_test_df_source(self.sim_params, temp_env) - metadata = {0: {'start_date': '1989-01-01', - 'end_date': '1990-01-01'}} - algo = SetAssetDateBoundsAlgorithm( - equities_metadata=metadata, - sim_params=self.sim_params, - env=temp_env, - ) - with self.assertRaises(TradingControlViolation): - algo.run(df_source) + tempdir = TempDirectory() + try: + temp_env = TradingEnvironment() + + data_portal = create_data_portal( + temp_env, + tempdir, + self.sim_params, + [0] + ) + metadata = {0: {'start_date': '1989-01-01', + 'end_date': '1990-01-01'}} + + algo = SetAssetDateBoundsAlgorithm( + equities_metadata=metadata, + sim_params=self.sim_params, + env=temp_env, + ) + with self.assertRaises(TradingControlViolation): + algo.run(data_portal) + finally: + tempdir.cleanup() # Run the algorithm with a sid that has not started - temp_env = TradingEnvironment() - df_source, _ = factory.create_test_df_source(self.sim_params, temp_env) - metadata = {0: {'start_date': '2020-01-01', - 'end_date': '2021-01-01'}} - algo = SetAssetDateBoundsAlgorithm( - equities_metadata=metadata, - sim_params=self.sim_params, - env=temp_env, - ) - with self.assertRaises(TradingControlViolation): - algo.run(df_source) - - # Run the algorithm with a sid that starts on the first day and - # ends on the last day of the algorithm's parameters (*not* an error). - temp_env = TradingEnvironment() - df_source, _ = factory.create_test_df_source(self.sim_params, temp_env) - metadata = {0: {'start_date': '2006-01-03', - 'end_date': '2006-01-06'}} - algo = SetAssetDateBoundsAlgorithm( - equities_metadata=metadata, - sim_params=self.sim_params, - env=temp_env, - ) - algo.run(df_source) + tempdir = TempDirectory() + try: + temp_env = TradingEnvironment() + data_portal = create_data_portal( + temp_env, + tempdir, + self.sim_params, + [0] + ) + + metadata = {0: {'start_date': '2020-01-01', + 'end_date': '2021-01-01'}} + + algo = SetAssetDateBoundsAlgorithm( + equities_metadata=metadata, + sim_params=self.sim_params, + env=temp_env, + ) + + with self.assertRaises(TradingControlViolation): + algo.run(data_portal) + + finally: + tempdir.cleanup() class TestAccountControls(TestCase): @@ -1753,31 +2173,39 @@ class TestAccountControls(TestCase): def setUpClass(cls): cls.sidint = 133 cls.env = TradingEnvironment() - cls.env.write_data( - equities_identifiers=[cls.sidint] + cls.sim_params = factory.create_simulation_parameters( + num_days=4, env=cls.env ) + cls.env.write_data(equities_data={ + 133: { + 'start_date': cls.sim_params.period_start, + 'end_date': cls.sim_params.period_end + timedelta(days=1) + } + }) + + cls.tempdir = TempDirectory() + + trades_by_sid = { + cls.sidint: factory.create_trade_history( + cls.sidint, + [10.0, 10.0, 11.0, 11.0], + [100, 100, 100, 300], + timedelta(days=1), + cls.sim_params, + cls.env, + ) + } + + cls.data_portal = create_data_portal_from_trade_history(cls.env, + cls.tempdir, + cls.sim_params, + trades_by_sid) + @classmethod def tearDownClass(cls): del cls.env - - def setUp(self): - self.sim_params = factory.create_simulation_parameters( - num_days=4, env=self.env - ) - self.trade_history = factory.create_trade_history( - self.sidint, - [10.0, 10.0, 11.0, 11.0], - [100, 100, 100, 300], - timedelta(days=1), - self.sim_params, - self.env, - ) - - self.source = SpecificEquityTrades( - event_list=self.trade_history, - env=self.env, - ) + cls.tempdir.cleanup() def _check_algo(self, algo, @@ -1786,8 +2214,7 @@ def _check_algo(self, algo._handle_data = handle_data with self.assertRaises(expected_exc) if expected_exc else nullctx(): - algo.run(self.source) - self.source.rewind() + algo.run(self.data_portal) def check_algo_succeeds(self, algo, handle_data): # Default for order_count assumes one order per handle_data call. @@ -1817,122 +2244,153 @@ def handle_data(algo, data): self.check_algo_succeeds(algo, handle_data) -class TestClosePosAlgo(TestCase): - - def setUp(self): - self.env = TradingEnvironment() - self.days = self.env.trading_days[:5] - self.panel = pd.Panel({1: pd.DataFrame({ - 'price': [1, 1, 2, 4, 8], 'volume': [1e9, 1e9, 1e9, 1e9, 0], - 'type': [DATASOURCE_TYPE.TRADE, - DATASOURCE_TYPE.TRADE, - DATASOURCE_TYPE.TRADE, - DATASOURCE_TYPE.TRADE, - DATASOURCE_TYPE.CLOSE_POSITION]}, - index=self.days) - }) - self.no_close_panel = pd.Panel({1: pd.DataFrame({ - 'price': [1, 1, 2, 4, 8], 'volume': [1e9, 1e9, 1e9, 1e9, 1e9], - 'type': [DATASOURCE_TYPE.TRADE, - DATASOURCE_TYPE.TRADE, - DATASOURCE_TYPE.TRADE, - DATASOURCE_TYPE.TRADE, - DATASOURCE_TYPE.TRADE]}, - index=self.days) - }) - - def test_close_position_equity(self): - metadata = {1: {'symbol': 'TEST', - 'end_date': self.days[4]}} - self.env.write_data(equities_data=metadata) - algo = TestAlgorithm(sid=1, amount=1, order_count=1, - commission=PerShare(0), - env=self.env) - data = DataPanelSource(self.panel) - - # Check results - expected_positions = [0, 1, 1, 1, 0] - expected_pnl = [0, 0, 1, 2, 4] - results = algo.run(data) - self.check_algo_positions(results, expected_positions) - self.check_algo_pnl(results, expected_pnl) - - def test_close_position_future(self): - metadata = {1: {'symbol': 'TEST'}} - self.env.write_data(futures_data=metadata) - algo = TestAlgorithm(sid=1, amount=1, order_count=1, - commission=PerShare(0), - env=self.env) - data = DataPanelSource(self.panel) - - # Check results - expected_positions = [0, 1, 1, 1, 0] - expected_pnl = [0, 0, 1, 2, 4] - results = algo.run(data) - self.check_algo_pnl(results, expected_pnl) - self.check_algo_positions(results, expected_positions) +# FIXME re-implement this testcase in q2 +# class TestClosePosAlgo(TestCase): +# def setUp(self): +# self.env = TradingEnvironment() +# self.days = self.env.trading_days[:5] +# self.panel = pd.Panel({1: pd.DataFrame({ +# 'price': [1, 1, 2, 4, 8], 'volume': [1e9, 1e9, 1e9, 1e9, 0], +# 'type': [DATASOURCE_TYPE.TRADE, +# DATASOURCE_TYPE.TRADE, +# DATASOURCE_TYPE.TRADE, +# DATASOURCE_TYPE.TRADE, +# DATASOURCE_TYPE.CLOSE_POSITION]}, +# index=self.days) +# }) +# self.no_close_panel = pd.Panel({1: pd.DataFrame({ +# 'price': [1, 1, 2, 4, 8], 'volume': [1e9, 1e9, 1e9, 1e9, 1e9], +# 'type': [DATASOURCE_TYPE.TRADE, +# DATASOURCE_TYPE.TRADE, +# DATASOURCE_TYPE.TRADE, +# DATASOURCE_TYPE.TRADE, +# DATASOURCE_TYPE.TRADE]}, +# index=self.days) +# }) +# +# def test_close_position_equity(self): +# metadata = {1: {'symbol': 'TEST', +# 'end_date': self.days[4]}} +# self.env.write_data(equities_data=metadata) +# algo = TestAlgorithm(sid=1, amount=1, order_count=1, +# commission=PerShare(0), +# env=self.env) +# data = DataPanelSource(self.panel) +# +# # Check results +# expected_positions = [0, 1, 1, 1, 0] +# expected_pnl = [0, 0, 1, 2, 4] +# results = algo.run(data) +# self.check_algo_positions(results, expected_positions) +# self.check_algo_pnl(results, expected_pnl) +# +# def test_close_position_future(self): +# metadata = {1: {'symbol': 'TEST'}} +# self.env.write_data(futures_data=metadata) +# algo = TestAlgorithm(sid=1, amount=1, order_count=1, +# commission=PerShare(0), +# env=self.env) +# data = DataPanelSource(self.panel) +# +# # Check results +# expected_positions = [0, 1, 1, 1, 0] +# expected_pnl = [0, 0, 1, 2, 4] +# results = algo.run(data) +# self.check_algo_pnl(results, expected_pnl) +# self.check_algo_positions(results, expected_positions) +# +# def test_auto_close_future(self): +# metadata = {1: {'symbol': 'TEST', +# 'auto_close_date': self.env.trading_days[4]}} +# self.env.write_data(futures_data=metadata) +# algo = TestAlgorithm(sid=1, amount=1, order_count=1, +# commission=PerShare(0), +# env=self.env) +# data = DataPanelSource(self.no_close_panel) +# +# # Check results +# results = algo.run(data) +# +# expected_positions = [0, 1, 1, 1, 0] +# self.check_algo_positions(results, expected_positions) +# +# expected_pnl = [0, 0, 1, 2, 0] +# self.check_algo_pnl(results, expected_pnl) +# +# def check_algo_pnl(self, results, expected_pnl): +# np.testing.assert_array_almost_equal(results.pnl, expected_pnl) +# +# def check_algo_positions(self, results, expected_positions): +# for i, amount in enumerate(results.positions): +# if amount: +# actual_position = amount[0]['amount'] +# else: +# actual_position = 0 +# +# self.assertEqual( +# actual_position, expected_positions[i], +# "position for day={0} not equal, actual={1}, expected={2}". +# format(i, actual_position, expected_positions[i])) - def test_auto_close_future(self): - metadata = {1: {'symbol': 'TEST', - 'auto_close_date': self.env.trading_days[4]}} - self.env.write_data(futures_data=metadata) - algo = TestAlgorithm(sid=1, amount=1, order_count=1, - commission=PerShare(0), - env=self.env) - data = DataPanelSource(self.no_close_panel) - # Check results - results = algo.run(data) +class TestFutureFlip(TestCase): + @classmethod + def setUpClass(cls): + cls.tempdir = TempDirectory() - expected_positions = [0, 1, 1, 1, 0] - self.check_algo_positions(results, expected_positions) + cls.env = TradingEnvironment() + cls.days = pd.date_range(start=pd.Timestamp("2006-01-09", tz='UTC'), + end=pd.Timestamp("2006-01-12", tz='UTC')) - expected_pnl = [0, 0, 1, 2, 0] - self.check_algo_pnl(results, expected_pnl) + cls.sid = 1 - def check_algo_pnl(self, results, expected_pnl): - np.testing.assert_array_almost_equal(results.pnl, expected_pnl) + cls.sim_params = factory.create_simulation_parameters( + start=cls.days[0], + end=cls.days[-2] + ) - def check_algo_positions(self, results, expected_positions): - for i, amount in enumerate(results.positions): - if amount: - actual_position = amount[0]['amount'] - else: - actual_position = 0 + trades = factory.create_trade_history( + cls.sid, + [1, 2, 4], + [1e9, 1e9, 1e9], + timedelta(days=1), + cls.sim_params, + cls.env + ) - self.assertEqual( - actual_position, expected_positions[i], - "position for day={0} not equal, actual={1}, expected={2}". - format(i, actual_position, expected_positions[i])) + trades_by_sid = { + cls.sid: trades + } + cls.data_portal = create_data_portal_from_trade_history( + cls.env, + cls.tempdir, + cls.sim_params, + trades_by_sid + ) -class TestFutureFlip(TestCase): - def setUp(self): - self.env = TradingEnvironment() - self.days = self.env.trading_days[:4] - self.trades_panel = pd.Panel({1: pd.DataFrame({ - 'price': [1, 2, 4], 'volume': [1e9, 1e9, 1e9], - 'type': [DATASOURCE_TYPE.TRADE, - DATASOURCE_TYPE.TRADE, - DATASOURCE_TYPE.TRADE]}, - index=self.days[:3]) - }) + @classmethod + def tearDownClass(cls): + cls.tempdir.cleanup() + @skip def test_flip_algo(self): metadata = {1: {'symbol': 'TEST', - 'end_date': self.days[3], + 'start_date': self.sim_params.trading_days[0], + 'end_date': self.env.next_trading_day( + self.sim_params.trading_days[-1]), 'multiplier': 5}} + self.env.write_data(futures_data=metadata) algo = FutureFlipAlgo(sid=1, amount=1, env=self.env, commission=PerShare(0), order_count=0, # not applicable but required - instant_fill=True) - data = DataPanelSource(self.trades_panel) + sim_params=self.sim_params) - results = algo.run(data) + results = algo.run(self.data_portal) - expected_positions = [1, -1, 0] + expected_positions = [0, 1, -1] self.check_algo_positions(results, expected_positions) expected_pnl = [0, 5, -10] @@ -1958,14 +2416,6 @@ class TestTradingAlgorithm(TestCase): def setUp(self): self.env = TradingEnvironment() self.days = self.env.trading_days[:4] - self.panel = pd.Panel({1: pd.DataFrame({ - 'price': [1, 1, 2, 4], 'volume': [1e9, 1e9, 1e9, 0], - 'type': [DATASOURCE_TYPE.TRADE, - DATASOURCE_TYPE.TRADE, - DATASOURCE_TYPE.TRADE, - DATASOURCE_TYPE.CLOSE_POSITION]}, - index=self.days) - }) def test_analyze_called(self): self.perf_ref = None @@ -1981,10 +2431,220 @@ def analyze(context, perf): algo = TradingAlgorithm(initialize=initialize, handle_data=handle_data, analyze=analyze) - results = algo.run(self.panel) + + data_portal = FakeDataPortal(self.env) + + results = algo.run(data_portal) self.assertIs(results, self.perf_ref) +class TestOrderCancelation(TestCase): + @classmethod + def setUpClass(cls): + cls.env = TradingEnvironment() + cls.tempdir = TempDirectory() + + cls.days = cls.env.days_in_range( + start=pd.Timestamp("2016-01-05", tz='UTC'), + end=pd.Timestamp("2016-01-07", tz='UTC') + ) + + cls.env.write_data(equities_data={ + 1: { + 'start_date': cls.days[0], + 'end_date': cls.days[-1], + 'symbol': "ASSET1" + } + }) + + cls.data_portal = DataPortal( + cls.env, + equity_minute_reader=cls.build_minute_data(), + equity_daily_reader=cls.build_daily_data() + ) + + cls.code = dedent( + """ + from zipline.api import ( + sid, order, set_slippage, slippage, VolumeShareSlippage, + set_cancel_policy, cancel_policy, EODCancel + ) + + def initialize(context): + set_slippage( + slippage.VolumeShareSlippage( + volume_limit=1, + price_impact=0 + ) + ) + + {0} + context.ordered = False + + def handle_data(context, data): + if not context.ordered: + order(sid(1), 1000) + context.ordered = True + """ + ) + + @classmethod + def tearDownClass(cls): + cls.tempdir.cleanup() + + @classmethod + def build_minute_data(cls): + market_opens = cls.env.open_and_closes.market_open.loc[cls.days] + market_closes = cls.env.open_and_closes.market_close.loc[cls.days] + + writer = BcolzMinuteBarWriter( + cls.days[0], + cls.tempdir.path, + market_opens, + market_closes, + US_EQUITIES_MINUTES_PER_DAY + ) + + asset_minutes = cls.env.minutes_for_days_in_range( + cls.days[0], cls.days[-1] + ) + + minutes_count = len(asset_minutes) + minutes_arr = np.array(range(1, 1 + minutes_count)) + + # normal test data, but volume is pinned at 1 share per minute + df = pd.DataFrame({ + "open": minutes_arr + 1, + "high": minutes_arr + 2, + "low": minutes_arr - 1, + "close": minutes_arr, + "volume": np.full(minutes_count, 1), + "dt": asset_minutes + }).set_index("dt") + + writer.write(1, df) + + return BcolzMinuteBarReader(cls.tempdir.path) + + @classmethod + def build_daily_data(cls): + path = cls.tempdir.getpath("testdaily.bcolz") + + dfs = { + 1: pd.DataFrame({ + "open": np.full(3, 1), + "high": np.full(3, 1), + "low": np.full(3, 1), + "close": np.full(3, 1), + "volume": np.full(3, 1), + "day": [day.value for day in cls.days] + }) + } + + daily_writer = DailyBarWriterFromDataFrames(dfs) + daily_writer.write(path, cls.days, dfs) + + return BcolzDailyBarReader(path) + + def prep_algo(self, cancelation_string, data_frequency="minute"): + code = self.code.format(cancelation_string) + algo = TradingAlgorithm( + script=code, + env=self.env, + sim_params=SimulationParameters( + period_start=self.days[0], + period_end=self.days[-1], + env=self.env, + data_frequency=data_frequency + ) + ) + + return algo + + def test_eod_order_cancel_minute(self): + # order 1000 shares of asset1. the volume is only 1 share per bar, + # so the order should be cancelled at the end of the day. + algo = self.prep_algo( + "set_cancel_policy(cancel_policy.EODCancel())" + ) + + log_catcher = TestHandler() + with log_catcher: + results = algo.run(self.data_portal) + + for daily_positions in results.positions: + self.assertEqual(1, len(daily_positions)) + self.assertEqual(389, daily_positions[0]["amount"]) + self.assertEqual(1, results.positions[0][0]["sid"].sid) + + # should be an order on day1, but no more orders afterwards + np.testing.assert_array_equal([1, 0, 0], + list(map(len, results.orders))) + + # should be 389 txns on day 1, but no more afterwards + np.testing.assert_array_equal([389, 0, 0], + list(map(len, results.transactions))) + + the_order = results.orders[0][0] + + self.assertEqual(ORDER_STATUS.CANCELLED, the_order["status"]) + self.assertEqual(389, the_order["filled"]) + + warnings = [record for record in log_catcher.records if + record.level == WARNING] + + self.assertEqual(1, len(warnings)) + + self.assertEqual( + "Your order for 1000 shares of ASSET1 has been partially " + "filled. 389 shares were successfully purchased. " + "611 shares were not filled by the end of day and " + "were canceled.", + str(warnings[0].message) + ) + + def test_default_cancelation_policy(self): + algo = self.prep_algo("") + + log_catcher = TestHandler() + with log_catcher: + results = algo.run(self.data_portal) + + # order stays open throughout simulation + np.testing.assert_array_equal([1, 1, 1], + list(map(len, results.orders))) + + # one txn per minute. 389 the first day (since no order until the + # end of the first minute). 390 on the second day. 221 on the + # the last day, sum = 1000. + np.testing.assert_array_equal([389, 390, 221], + list(map(len, results.transactions))) + + self.assertFalse(log_catcher.has_warnings) + + def test_eod_order_cancel_daily(self): + # in daily mode, EODCancel does nothing. + algo = self.prep_algo( + "set_cancel_policy(cancel_policy.EODCancel())", + "daily" + ) + + log_catcher = TestHandler() + with log_catcher: + results = algo.run(self.data_portal) + + # order stays open throughout simulation + np.testing.assert_array_equal([1, 1, 1], + list(map(len, results.orders))) + + # one txn per day + np.testing.assert_array_equal([0, 1, 1], + list(map(len, results.transactions))) + + self.assertFalse(log_catcher.has_warnings) + + +@skip("fix in Q2") class TestRemoveData(TestCase): """ tests if futures data is removed after max(expiration_date, end_date) @@ -2067,6 +2727,7 @@ def setUpClass(cls): start_date_loc:start_date_loc + test_duration ] cls.first_asset_expiration = cls.test_days[2] + cls.tempdir = TempDirectory() def setUp(self): self._teardown_stack = ExitStack() @@ -2074,10 +2735,16 @@ def setUp(self): def tearDown(self): self._teardown_stack.close() + @classmethod + def tearDownClass(cls): + cls.tempdir.cleanup() + def make_temp_resource(self, resource_context): return self._teardown_stack.enter_context(resource_context) - def make_data(self, auto_close_delta, frequency): + def make_data(self, auto_close_delta, frequency, + capital_base=float("1.0e5")): + asset_info = make_jagged_equity_info( num_assets=3, start_date=self.test_days[0], @@ -2087,50 +2754,90 @@ def make_data(self, auto_close_delta, frequency): auto_close_delta=auto_close_delta, ) - # Manually set the trading environment's asset finder. - finder = self.make_temp_resource(tmp_asset_finder(equities=asset_info)) - sids = list(asset_info.index) - assets = finder.retrieve_all(sids) - env = TradingEnvironment(asset_db_path=None) - env.asset_finder = finder + sids = asset_info.keys() + + env = TradingEnvironment() + env.write_data(equities_data=asset_info) + market_opens = env.open_and_closes.market_open.loc[self.test_days] + market_closes = env.open_and_closes.market_close.loc[self.test_days] if frequency == 'daily': dates = self.test_days + trade_data_by_sid = make_trade_data_for_asset_info( + dates=dates, + asset_info=asset_info, + price_start=10, + price_step_by_sid=10, + price_step_by_date=1, + volume_start=100, + volume_step_by_sid=100, + volume_step_by_date=10, + frequency=frequency + ) + path = self.tempdir.getpath("testdaily.bcolz") + writer = DailyBarWriterFromDataFrames(trade_data_by_sid) + writer.write(path, dates, trade_data_by_sid) + data_portal = DataPortal( + env, + equity_daily_reader=BcolzDailyBarReader(path) + ) elif frequency == 'minute': dates = env.minutes_for_days_in_range( self.test_days[0], self.test_days[-1], ) + writer = BcolzMinuteBarWriter( + self.test_days[0], + self.tempdir.path, + market_opens, + market_closes, + US_EQUITIES_MINUTES_PER_DAY + ) + trade_data_by_sid = make_trade_data_for_asset_info( + writer=writer, + dates=dates, + asset_info=asset_info, + price_start=10, + price_step_by_sid=10, + price_step_by_date=1, + volume_start=100, + volume_step_by_sid=100, + volume_step_by_date=10, + frequency=frequency + ) + data_portal = DataPortal( + env, + equity_minute_reader=BcolzMinuteBarReader(self.tempdir.path) + ) else: self.fail("Unknown frequency in make_data: %r" % frequency) - prices_and_volumes = make_trade_panel_for_asset_info( - dates=dates, - asset_info=asset_info, - price_start=10, - price_step_by_sid=10, - price_step_by_date=1, - volume_start=100, - volume_step_by_sid=100, - volume_step_by_date=10, + assets = env.asset_finder.retrieve_all(sids) + + sim_params = factory.create_simulation_parameters( + start=self.test_days[0], + end=self.test_days[-1], + data_frequency=frequency, + emission_rate=frequency, + env=env, + capital_base=capital_base, ) if frequency == 'daily': + trade_data_by_sid = { + sid: df.set_index('day') for sid, df in + iteritems(trade_data_by_sid) + } final_prices = { - asset.sid: prices_and_volumes.loc[ - asset.sid, - asset.end_date, - 'price', - ] + asset.sid: trade_data_by_sid[asset.sid]. + loc[asset.end_date.value].close for asset in assets } else: final_prices = { - asset.sid: prices_and_volumes.loc[ - asset.sid, - env.get_open_and_close(asset.end_date)[1], - 'price', - ] + asset.sid: trade_data_by_sid[asset.sid].loc[ + env.get_open_and_close(asset.end_date)[1] + ].close for asset in assets } @@ -2140,24 +2847,25 @@ def make_data(self, auto_close_delta, frequency): 'asset_info', 'assets', 'env', + 'data_portal', 'final_prices', - 'finder', - 'prices_and_volumes', + 'trade_data_by_sid', + 'sim_params' ], ) return TestData( asset_info=asset_info, assets=assets, env=env, + data_portal=data_portal, final_prices=final_prices, - finder=finder, - prices_and_volumes=prices_and_volumes, + trade_data_by_sid=trade_data_by_sid, + sim_params=sim_params ) - def prices_on_tick(self, prices_and_volumes, N): - return prices_and_volumes.ix[ - :, N, 'price' - ] + def prices_on_tick(self, trades_by_sid, row): + return [trades.iloc[row].close + for trades in itervalues(trades_by_sid)] def default_initialize(self): """ @@ -2165,7 +2873,7 @@ def default_initialize(self): """ def initialize(context): context.ordered = False - context.set_commission(PerShare(0)) + context.set_commission(PerShare(0, 0)) context.set_slippage(FixedSlippage(spread=0)) context.num_positions = [] context.cash = [] @@ -2201,18 +2909,15 @@ def test_daily_delisted_equities(self, correct number of equities and correct amount of cash. """ auto_close_delta = trading_day * auto_close_lag - resources = self.make_data(auto_close_delta, 'daily') + resources = self.make_data(auto_close_delta, 'daily', capital_base) assets = resources.assets sids = [asset.sid for asset in assets] - env = resources.env - prices_and_volumes = resources.prices_and_volumes final_prices = resources.final_prices - source = DataPanelSource(prices_and_volumes) - # Prices at which we expect our orders to be filled. - initial_fill_prices = self.prices_on_tick(prices_and_volumes, 1) + initial_fill_prices = \ + self.prices_on_tick(resources.trade_data_by_sid, 1) cost_basis = sum(initial_fill_prices) * order_size # Last known prices of assets that will be auto-closed. @@ -2222,10 +2927,10 @@ def test_daily_delisted_equities(self, algo = TradingAlgorithm( initialize=self.default_initialize(), handle_data=self.default_handle_data(assets, order_size), - env=env, - capital_base=capital_base, + env=resources.env, + sim_params=resources.sim_params ) - output = algo.run(source) + output = algo.run(resources.data_portal) initial_cash = capital_base after_fills = initial_cash - cost_basis @@ -2360,7 +3065,7 @@ def transactions_for_date(date): def test_cancel_open_orders(self): """ Test that any open orders for an equity that gets delisted are - canceled. Unless an equity is auto closed, any open orders for that + canceled. Unless an equity is auto closed, any open orders for that equity will persist indefinitely. """ auto_close_delta = trading_day @@ -2368,8 +3073,6 @@ def test_cancel_open_orders(self): env = resources.env assets = resources.assets - source = DataPanelSource(resources.prices_and_volumes) - first_asset_end_date = assets[0].end_date first_asset_auto_close_date = assets[0].auto_close_date @@ -2397,8 +3100,9 @@ def handle_data(context, data): initialize=initialize, handle_data=handle_data, env=env, + sim_params=resources.sim_params ) - results = algo.run(source) + results = algo.run(resources.data_portal) orders = results['orders'] @@ -2442,22 +3146,23 @@ def test_minutely_delisted_equities(self): assets = resources.assets sids = [a.sid for a in assets] final_prices = resources.final_prices - prices_and_volumes = resources.prices_and_volumes - backtest_minutes = prices_and_volumes.major_axis + backtest_minutes = resources.trade_data_by_sid[0].index.tolist() order_size = 10 - source = DataPanelSource(prices_and_volumes) capital_base = 100000 algo = TradingAlgorithm( initialize=self.default_initialize(), handle_data=self.default_handle_data(assets, order_size), env=env, + sim_params=resources.sim_params, data_frequency='minute', capital_base=capital_base, ) - output = algo.run(source) - initial_fill_prices = self.prices_on_tick(prices_and_volumes, 1) + + output = algo.run(resources.data_portal) + initial_fill_prices = \ + self.prices_on_tick(resources.trade_data_by_sid, 1) cost_basis = sum(initial_fill_prices) * order_size # Last known prices of assets that will be auto-closed. @@ -2562,3 +3267,79 @@ def transactions_for_date(date): 'order_id': None, # Auto-close txns emit Nones for order_id. }, ) + + +class TestOrderAfterDelist(TestCase): + @classmethod + def setUpClass(cls): + cls.env = TradingEnvironment() + + cls.days = cls.env.days_in_range( + start=pd.Timestamp("2016-01-05", tz='UTC'), + end=pd.Timestamp("2016-01-15", tz='UTC') + ) + + # asset goes from 1/5 to 1/6. + # asset liquidate date is 1/11. + cls.env.write_data(equities_data={ + 1: { + 'start_date': cls.days[0], + 'end_date': cls.days[1], + 'auto_close_date': cls.days[4], + 'symbol': "ASSET1" + } + }) + + cls.data_portal = FakeDataPortal(cls.env) + + def test_order_in_quiet_period(self): + algo_code = dedent(""" + from zipline.api import ( + sid, + order, + order_value, + order_percent, + order_target, + order_target_percent, + order_target_value + ) + + def initialize(context): + pass + + def handle_data(context, data): + order(sid(1), 1) + order_value(sid(1), 100) + order_percent(sid(1), 0.5) + order_target(sid(1), 50) + order_target_percent(sid(1), 0.5) + order_target_value(sid(1), 50) + """) + + # run algo from 1/6 to 1/7 + algo = TradingAlgorithm( + script=algo_code, + env=self.env, + sim_params=SimulationParameters( + period_start=pd.Timestamp("2016-01-06", tz='UTC'), + period_end=pd.Timestamp("2016-01-07", tz='UTC'), + env=self.env, + data_frequency="minute" + ) + ) + + with make_test_handler(self) as log_catcher: + algo.run(self.data_portal) + + warnings = [r for r in log_catcher.records + if r.level == logbook.WARNING] + + # one warning per order on the second day + self.assertEqual(6 * 390, len(warnings)) + + for w in warnings: + self.assertEqual("Cannot place order for ASSET1, as it has " + "de-listed. Any existing positions for this " + "asset will be liquidated on " + "2016-01-11 00:00:00+00:00.", + w.message) diff --git a/tests/test_algorithm_gen.py b/tests/test_algorithm_gen.py deleted file mode 100644 index 5d900131e..000000000 --- a/tests/test_algorithm_gen.py +++ /dev/null @@ -1,247 +0,0 @@ -# -# Copyright 2014 Quantopian, Inc. -# -# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); -# you may not use this file except in compliance with the License. -# You may obtain a copy of the License at -# -# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 -# -# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software -# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, -# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. -# See the License for the specific language governing permissions and -# limitations under the License. - -from unittest import TestCase -from nose.tools import ( - timed, - nottest -) - -from datetime import datetime -import pandas as pd - -import pytz -from zipline.finance import trading -from zipline.algorithm import TradingAlgorithm -from zipline.finance import slippage -from zipline.protocol import ( - Event, - DATASOURCE_TYPE, -) -from zipline.testing import ( - setup_logger, - teardown_logger -) -from zipline.utils import factory -from zipline.utils.factory import create_simulation_parameters - - -DEFAULT_TIMEOUT = 15 # seconds -EXTENDED_TIMEOUT = 90 - - -class RecordDateSlippage(slippage.FixedSlippage): - def __init__(self, spread): - super(RecordDateSlippage, self).__init__(spread=spread) - self.latest_date = None - - def simulate(self, event, open_orders): - self.latest_date = event.dt - result = super(RecordDateSlippage, self).simulate(event, open_orders) - return result - - -class TestAlgo(TradingAlgorithm): - - def __init__(self, asserter, *args, **kwargs): - super(TestAlgo, self).__init__(*args, **kwargs) - self.asserter = asserter - - def initialize(self, window_length=100): - self.latest_date = None - - self.set_slippage(RecordDateSlippage(spread=0.05)) - self.stocks = [self.sid(8229)] - self.ordered = False - self.num_bars = 0 - - def handle_data(self, data): - self.num_bars += 1 - self.latest_date = self.get_datetime() - - if not self.ordered: - for stock in self.stocks: - self.order(stock, 100) - - self.ordered = True - - else: - - self.asserter.assertGreaterEqual( - self.latest_date, - self.slippage.latest_date - ) - - -class AlgorithmGeneratorTestCase(TestCase): - - @classmethod - def setUpClass(cls): - cls.env = trading.TradingEnvironment() - cls.env.write_data(equities_identifiers=[8229]) - - @classmethod - def tearDownClass(cls): - del cls.env - - def setUp(self): - setup_logger(self) - - def tearDown(self): - teardown_logger(self) - - @nottest - def test_lse_algorithm(self): - - lse = trading.TradingEnvironment( - bm_symbol='^FTSE', - exchange_tz='Europe/London' - ) - - with lse: - - sim_params = factory.create_simulation_parameters( - start=datetime(2012, 5, 1, tzinfo=pytz.utc), - end=datetime(2012, 6, 30, tzinfo=pytz.utc) - ) - algo = TestAlgo(self, identifiers=[8229], sim_params=sim_params) - # This call appears inconsistent with - # the signature of create_daily_trade_source - trade_source = factory.create_daily_trade_source( - [8229], - 200, - sim_params - ) - algo.set_sources([trade_source]) - - gen = algo.get_generator() - results = list(gen) - self.assertEqual(len(results), 42) - # May 7, 2012 was an LSE holiday, confirm the 4th trading - # day was May 8. - self.assertEqual(results[4]['daily_perf']['period_open'], - datetime(2012, 5, 8, 8, 31, tzinfo=pytz.utc)) - - @timed(DEFAULT_TIMEOUT) - def test_generator_dates(self): - """ - Ensure the pipeline of generators are in sync, at least as far as - their current dates. - """ - - sim_params = factory.create_simulation_parameters( - start=datetime(2011, 7, 30, tzinfo=pytz.utc), - end=datetime(2012, 7, 30, tzinfo=pytz.utc), - env=self.env, - ) - algo = TestAlgo(self, sim_params=sim_params, env=self.env) - trade_source = factory.create_daily_trade_source( - [8229], - sim_params, - env=self.env, - ) - algo.set_sources([trade_source]) - - gen = algo.get_generator() - self.assertTrue(list(gen)) - - self.assertTrue(algo.slippage.latest_date) - self.assertTrue(algo.latest_date) - - @timed(DEFAULT_TIMEOUT) - def test_handle_data_on_market(self): - """ - Ensure that handle_data is only called on market minutes. - - i.e. events that come in at midnight should be processed at market - open. - """ - from zipline.finance.trading import SimulationParameters - sim_params = SimulationParameters( - period_start=datetime(2012, 7, 30, tzinfo=pytz.utc), - period_end=datetime(2012, 7, 30, tzinfo=pytz.utc), - data_frequency='minute', - env=self.env, - ) - algo = TestAlgo(self, sim_params=sim_params, env=self.env) - - midnight_custom_source = [Event({ - 'custom_field': 42.0, - 'sid': 'custom_data', - 'source_id': 'TestMidnightSource', - 'dt': pd.Timestamp('2012-07-30', tz='UTC'), - 'type': DATASOURCE_TYPE.CUSTOM - })] - minute_event_source = [Event({ - 'volume': 100, - 'price': 200.0, - 'high': 210.0, - 'open_price': 190.0, - 'low': 180.0, - 'sid': 8229, - 'source_id': 'TestMinuteEventSource', - 'dt': pd.Timestamp('2012-07-30 9:31 AM', tz='US/Eastern'). - tz_convert('UTC'), - 'type': DATASOURCE_TYPE.TRADE - })] - - algo.set_sources([midnight_custom_source, minute_event_source]) - - gen = algo.get_generator() - # Consume the generator - list(gen) - - # Though the events had different time stamps, handle data should - # have only been called once, at the market open. - self.assertEqual(algo.num_bars, 1) - - @timed(DEFAULT_TIMEOUT) - def test_progress(self): - """ - Ensure the pipeline of generators are in sync, at least as far as - their current dates. - """ - sim_params = factory.create_simulation_parameters( - start=datetime(2008, 1, 1, tzinfo=pytz.utc), - end=datetime(2008, 1, 5, tzinfo=pytz.utc), - env=self.env, - ) - algo = TestAlgo(self, sim_params=sim_params, env=self.env) - trade_source = factory.create_daily_trade_source( - [8229], - sim_params, - env=self.env, - ) - algo.set_sources([trade_source]) - - gen = algo.get_generator() - results = list(gen) - self.assertEqual(results[-2]['progress'], 1.0) - - def test_benchmark_times_match_market_close_for_minutely_data(self): - """ - Benchmark dates should be adjusted so that benchmark events are - emitted at the end of each trading day when working with minutely - data. - Verification relies on the fact that there are no trades so - algo.datetime should be equal to the last benchmark time. - See https://github.com/quantopian/zipline/issues/241 - """ - sim_params = create_simulation_parameters(num_days=1, - data_frequency='minute', - env=self.env) - algo = TestAlgo(self, sim_params=sim_params, env=self.env) - algo.run(source=[], overwrite_sim_params=False) - self.assertEqual(algo.datetime, sim_params.last_close) diff --git a/tests/test_api_shim.py b/tests/test_api_shim.py new file mode 100644 index 000000000..d33c3e231 --- /dev/null +++ b/tests/test_api_shim.py @@ -0,0 +1,579 @@ +import warnings +from unittest import TestCase +from mock import patch +import pandas as pd +import numpy as np +from testfixtures import TempDirectory + +from zipline import TradingAlgorithm +from zipline.data.data_portal import DataPortal +from zipline.data.minute_bars import BcolzMinuteBarWriter, \ + US_EQUITIES_MINUTES_PER_DAY, BcolzMinuteBarReader +from zipline.data.us_equity_pricing import BcolzDailyBarReader, \ + SQLiteAdjustmentReader, SQLiteAdjustmentWriter +from zipline.finance.trading import TradingEnvironment, SimulationParameters +from zipline.protocol import BarData +from zipline.testing.core import write_minute_data_for_asset, \ + create_daily_df_for_asset, DailyBarWriterFromDataFrames, MockDailyBarReader +from zipline.testing import str_to_seconds +from zipline.zipline_warnings import ZiplineDeprecationWarning + +simple_algo = """ +from zipline.api import sid, order +def initialize(context): + pass + +def handle_data(context, data): + assert sid(1) in data + assert sid(2) in data + assert len(data) == 3 + for asset in data: + pass +""" + +history_algo = """ +from zipline.api import sid, history + +def initialize(context): + context.sid1 = sid(1) + +def handle_data(context, data): + context.history_window = history(5, "1m", "volume") +""" + +history_bts_algo = """ +from zipline.api import sid, history, record + +def initialize(context): + context.sid3 = sid(3) + context.num_bts = 0 + +def before_trading_start(context, data): + context.num_bts += 1 + + # Get history at the second BTS (beginning of second day) + if context.num_bts == 2: + record(history=history(5, "1m", "volume")) + +def handle_data(context, data): + pass +""" + +simple_transforms_algo = """ +from zipline.api import sid +def initialize(context): + context.count = 0 + +def handle_data(context, data): + if context.count == 2: + context.mavg = data[sid(1)].mavg(5) + context.vwap = data[sid(1)].vwap(5) + context.stddev = data[sid(1)].stddev(5) + context.returns = data[sid(1)].returns() + + context.count += 1 +""" + +manipulation_algo = """ +def initialize(context): + context.asset1 = sid(1) + context.asset2 = sid(2) + +def handle_data(context, data): + assert len(data) == 2 + assert len(data.keys()) == 2 + assert context.asset1 in data.keys() + assert context.asset2 in data.keys() +""" + +sid_accessor_algo = """ +from zipline.api import sid + +def initialize(context): + context.asset1 = sid(1) + +def handle_data(context,data): + assert data[sid(1)].sid == context.asset1 + assert data[sid(1)]["sid"] == context.asset1 +""" + +data_items_algo = """ +from zipline.api import sid + +def initialize(context): + context.asset1 = sid(1) + context.asset2 = sid(2) + +def handle_data(context, data): + iter_list = list(data.iteritems()) + items_list = data.items() + assert iter_list == items_list +""" + + +class TestAPIShim(TestCase): + @classmethod + def setUpClass(cls): + cls.env = TradingEnvironment() + cls.tempdir = TempDirectory() + + cls.trading_days = cls.env.days_in_range( + start=pd.Timestamp("2016-01-05", tz='UTC'), + end=pd.Timestamp("2016-01-28", tz='UTC') + ) + + equities_data = {} + for sid in [1, 2, 3]: + equities_data[sid] = { + "start_date": cls.trading_days[0], + "end_date": cls.env.next_trading_day(cls.trading_days[-1]), + "symbol": "ASSET{0}".format(sid), + } + + cls.env.write_data(equities_data=equities_data) + + cls.asset1 = cls.env.asset_finder.retrieve_asset(1) + cls.asset2 = cls.env.asset_finder.retrieve_asset(2) + cls.asset3 = cls.env.asset_finder.retrieve_asset(3) + + market_opens = cls.env.open_and_closes.market_open.loc[ + cls.trading_days] + market_closes = cls.env.open_and_closes.market_close.loc[ + cls.trading_days] + + minute_writer = BcolzMinuteBarWriter( + cls.trading_days[0], + cls.tempdir.path, + market_opens, + market_closes, + US_EQUITIES_MINUTES_PER_DAY + ) + + for sid in [1, 2, 3]: + write_minute_data_for_asset( + cls.env, minute_writer, cls.trading_days[0], + cls.trading_days[-1], sid + ) + + cls.adj_reader = cls.create_adjustments_reader() + + cls.sim_params = SimulationParameters( + period_start=cls.trading_days[0], + period_end=cls.trading_days[-1], + data_frequency="minute", + env=cls.env + ) + + @classmethod + def build_daily_data(cls): + path = cls.tempdir.getpath("testdaily.bcolz") + + dfs = { + 1: create_daily_df_for_asset(cls.env, cls.trading_days[0], + cls.trading_days[-1]), + 2: create_daily_df_for_asset(cls.env, cls.trading_days[0], + cls.trading_days[-1]), + 3: create_daily_df_for_asset(cls.env, cls.trading_days[0], + cls.trading_days[-1]) + } + + daily_writer = DailyBarWriterFromDataFrames(dfs) + daily_writer.write(path, cls.trading_days, dfs) + + return BcolzDailyBarReader(path) + + @classmethod + def create_adjustments_reader(cls): + path = cls.tempdir.getpath("test_adjustments.db") + + adj_writer = SQLiteAdjustmentWriter( + path, + cls.env.trading_days, + MockDailyBarReader() + ) + + splits = pd.DataFrame([ + { + 'effective_date': str_to_seconds("2016-01-06"), + 'ratio': 0.5, + 'sid': cls.asset3.sid + } + ]) + + # Mergers and Dividends are not tested, but we need to have these + # anyway + mergers = pd.DataFrame({}, columns=['effective_date', 'ratio', 'sid']) + mergers.effective_date = mergers.effective_date.astype(int) + mergers.ratio = mergers.ratio.astype(float) + mergers.sid = mergers.sid.astype(int) + + dividends = pd.DataFrame({}, columns=['ex_date', 'record_date', + 'declared_date', 'pay_date', + 'amount', 'sid']) + dividends.amount = dividends.amount.astype(float) + dividends.sid = dividends.sid.astype(int) + + adj_writer.write(splits, mergers, dividends) + + return SQLiteAdjustmentReader(path) + + @classmethod + def tearDownClass(cls): + cls.tempdir.cleanup() + + def setUp(self): + self.data_portal = DataPortal( + self.env, + equity_minute_reader=BcolzMinuteBarReader(self.tempdir.path), + equity_daily_reader=self.build_daily_data(), + adjustment_reader=self.adj_reader + ) + + @classmethod + def create_algo(cls, code, filename=None, sim_params=None): + if sim_params is None: + sim_params = cls.sim_params + + return TradingAlgorithm( + script=code, + sim_params=sim_params, + env=cls.env, + algo_filename=filename + ) + + def test_old_new_data_api_paths(self): + """ + Test that the new and old data APIs hit the same code paths. + + We want to ensure that the old data API(data[sid(N)].field and + similar) and the new data API(data.current(sid(N), field) and + similar) hit the same code paths on the DataPortal. + """ + test_start_minute = self.env.market_minutes_for_day( + self.trading_days[0] + )[1] + test_end_minute = self.env.market_minutes_for_day( + self.trading_days[0] + )[-1] + bar_data = BarData( + self.data_portal, + lambda: test_end_minute, "minute" + ) + ohlcvp_fields = [ + "open", + "high", + "low" + "close", + "volume", + "price", + ] + spot_value_meth = 'zipline.data.data_portal.DataPortal.get_spot_value' + + def assert_get_spot_value_called(fun, field): + """ + Assert that get_spot_value was called during the execution of fun. + + Takes in a function fun and a string field. + """ + with patch(spot_value_meth) as gsv: + fun() + gsv.assert_called_with( + self.asset1, + field, + test_end_minute, + 'minute' + ) + # Ensure that data.current(sid(n), field) has the same behaviour as + # data[sid(n)].field. + for field in ohlcvp_fields: + assert_get_spot_value_called( + lambda: getattr(bar_data[self.asset1], field), + field, + ) + assert_get_spot_value_called( + lambda: bar_data.current(self.asset1, field), + field, + ) + + history_meth = 'zipline.data.data_portal.DataPortal.get_history_window' + + def assert_get_history_window_called(fun, is_legacy): + """ + Assert that get_history_window was called during fun(). + + Takes in a function fun and a boolean is_legacy. + """ + with patch(history_meth) as ghw: + fun() + # Slightly hacky, but done to get around the fact that + # history( explicitly passes an ffill param as the last arg, + # while data.history doesn't. + if is_legacy: + ghw.assert_called_with( + [self.asset1, self.asset2, self.asset3], + test_end_minute, + 5, + "1m", + "volume", + True + ) + else: + ghw.assert_called_with( + [self.asset1, self.asset2, self.asset3], + test_end_minute, + 5, + "1m", + "volume", + ) + + test_sim_params = SimulationParameters( + period_start=test_start_minute, + period_end=test_end_minute, + data_frequency="minute", + env=self.env + ) + + history_algorithm = self.create_algo( + history_algo, + sim_params=test_sim_params + ) + assert_get_history_window_called( + lambda: history_algorithm.run(self.data_portal), + is_legacy=True + ) + assert_get_history_window_called( + lambda: bar_data.history( + [self.asset1, self.asset2, self.asset3], + "volume", + 5, + "1m" + ), + is_legacy=False + ) + + def test_sid_accessor(self): + """ + Test that we maintain backwards compat for sid access on a data object. + + We want to support both data[sid(24)].sid, as well as + data[sid(24)]["sid"]. Since these are deprecated and will eventually + cease to be supported, we also want to assert that we're seeing a + deprecation warning. + """ + with warnings.catch_warnings(record=True) as w: + warnings.simplefilter("default", ZiplineDeprecationWarning) + algo = self.create_algo(sid_accessor_algo) + algo.run(self.data_portal) + + # Since we're already raising a warning on doing data[sid(x)], + # we don't want to raise an extra warning on data[sid(x)].sid. + self.assertEqual(2, len(w)) + + # Check that both the warnings raised were in fact + # ZiplineDeprecationWarnings + for warning in w: + self.assertEqual( + ZiplineDeprecationWarning, + warning.category + ) + self.assertEqual( + "`data[sid(N)]` is deprecated. Use `data.current`.", + str(warning.message) + ) + + def test_data_items(self): + """ + Test that we maintain backwards compat for data.[items | iteritems]. + + We also want to assert that we warn that iterating over the assets + in `data` is deprecated. + """ + with warnings.catch_warnings(record=True) as w: + warnings.simplefilter("default", ZiplineDeprecationWarning) + algo = self.create_algo(data_items_algo) + algo.run(self.data_portal) + + self.assertEqual(4, len(w)) + + for idx, warning in enumerate(w): + self.assertEqual( + ZiplineDeprecationWarning, + warning.category + ) + if idx % 2 == 0: + self.assertEqual( + "Iterating over the assets in `data` is deprecated.", + str(warning.message) + ) + else: + self.assertEqual( + "`data[sid(N)]` is deprecated. Use `data.current`.", + str(warning.message) + ) + + def test_iterate_data(self): + with warnings.catch_warnings(record=True) as w: + warnings.simplefilter("default", ZiplineDeprecationWarning) + + algo = self.create_algo(simple_algo) + algo.run(self.data_portal) + + self.assertEqual(4, len(w)) + + line_nos = [warning.lineno for warning in w] + self.assertEqual(4, len(set(line_nos))) + + for idx, warning in enumerate(w): + self.assertEqual(ZiplineDeprecationWarning, + warning.category) + + self.assertEqual("", warning.filename) + self.assertEqual(line_nos[idx], warning.lineno) + + if idx < 2: + self.assertEqual( + "Checking whether an asset is in data is deprecated.", + str(warning.message) + ) + else: + self.assertEqual( + "Iterating over the assets in `data` is deprecated.", + str(warning.message) + ) + + def test_history(self): + with warnings.catch_warnings(record=True) as w: + warnings.simplefilter("default", ZiplineDeprecationWarning) + + sim_params = SimulationParameters( + period_start=self.trading_days[1], + period_end=self.sim_params.period_end, + capital_base=self.sim_params.capital_base, + data_frequency=self.sim_params.data_frequency, + emission_rate=self.sim_params.emission_rate, + env=self.env, + ) + + algo = self.create_algo(history_algo, + sim_params=sim_params) + algo.run(self.data_portal) + + self.assertEqual(1, len(w)) + self.assertEqual(ZiplineDeprecationWarning, w[0].category) + self.assertEqual("", w[0].filename) + self.assertEqual(8, w[0].lineno) + self.assertEqual("The `history` method is deprecated. Use " + "`data.history` instead.", str(w[0].message)) + + def test_old_new_history_bts_paths(self): + """ + Tests that calling history in before_trading_start gets us the correct + values, which involves 1) calling data_portal.get_history_window as of + the previous market minute, 2) getting adjustments between the previous + market minute and the current time, and 3) applying those adjustments + """ + algo = self.create_algo(history_bts_algo) + algo.run(self.data_portal) + + expected_vol_without_split = np.arange(386, 391) * 100 + expected_vol_with_split = np.arange(386, 391) * 200 + + window = algo.recorded_vars['history'] + np.testing.assert_array_equal(window[self.asset1].values, + expected_vol_without_split) + np.testing.assert_array_equal(window[self.asset2].values, + expected_vol_without_split) + np.testing.assert_array_equal(window[self.asset3].values, + expected_vol_with_split) + + def test_simple_transforms(self): + with warnings.catch_warnings(record=True) as w: + warnings.simplefilter("default", ZiplineDeprecationWarning) + + sim_params = SimulationParameters( + period_start=self.trading_days[8], + period_end=self.trading_days[-1], + data_frequency="minute", + env=self.env + ) + + algo = self.create_algo(simple_transforms_algo, + sim_params=sim_params) + algo.run(self.data_portal) + + self.assertEqual(8, len(w)) + transforms = ["mavg", "vwap", "stddev", "returns"] + + for idx, line_no in enumerate(range(8, 12)): + warning1 = w[idx * 2] + warning2 = w[(idx * 2) + 1] + + self.assertEqual("", warning1.filename) + self.assertEqual("", warning2.filename) + + self.assertEqual(line_no, warning1.lineno) + self.assertEqual(line_no, warning2.lineno) + + self.assertEqual("`data[sid(N)]` is deprecated. Use " + "`data.current`.", + str(warning1.message)) + self.assertEqual("The `{0}` method is " + "deprecated.".format(transforms[idx]), + str(warning2.message)) + + # now verify the transform values + # minute price + # 2016-01-11 14:31:00+00:00 1561 + # ... + # 2016-01-14 20:59:00+00:00 3119 + # 2016-01-14 21:00:00+00:00 3120 + # 2016-01-15 14:31:00+00:00 3121 + # 2016-01-15 14:32:00+00:00 3122 + # 2016-01-15 14:33:00+00:00 3123 + + # volume + # 2016-01-11 14:31:00+00:00 156100 + # ... + # 2016-01-14 20:59:00+00:00 311900 + # 2016-01-14 21:00:00+00:00 312000 + # 2016-01-15 14:31:00+00:00 312100 + # 2016-01-15 14:32:00+00:00 312200 + # 2016-01-15 14:33:00+00:00 312300 + + # daily price (last day built with minute data) + # 2016-01-14 00:00:00+00:00 9 + # 2016-01-15 00:00:00+00:00 3123 + + # mavg = average of all the prices = (1561 + 3123) / 2 = 2342 + # vwap = sum(price * volume) / sum(volumes) + # = 889119531400.0 / 366054600.0 + # = 2428.9259891830343 + # stddev = stddev(price, ddof=1) = 451.3435498597493 + # returns = (todayprice - yesterdayprice) / yesterdayprice + # = (3123 - 9) / 9 = 346 + self.assertEqual(2342, algo.mavg) + self.assertAlmostEqual(2428.92599, algo.vwap, places=5) + self.assertAlmostEqual(451.34355, algo.stddev, places=5) + self.assertAlmostEqual(346, algo.returns) + + def test_manipulation(self): + with warnings.catch_warnings(record=True) as w: + warnings.simplefilter("default", ZiplineDeprecationWarning) + + algo = self.create_algo(simple_algo) + algo.run(self.data_portal) + + self.assertEqual(4, len(w)) + + for idx, warning in enumerate(w): + self.assertEqual("", warning.filename) + self.assertEqual(7 + idx, warning.lineno) + + if idx < 2: + self.assertEqual("Checking whether an asset is in data is " + "deprecated.", + str(warning.message)) + else: + self.assertEqual("Iterating over the assets in `data` is " + "deprecated.", + str(warning.message)) diff --git a/tests/test_bar_data.py b/tests/test_bar_data.py new file mode 100644 index 000000000..bec4d34bf --- /dev/null +++ b/tests/test_bar_data.py @@ -0,0 +1,844 @@ +# +# Copyright 2016 Quantopian, Inc. +# +# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); +# you may not use this file except in compliance with the License. +# You may obtain a copy of the License at +# +# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 +# +# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software +# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, +# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. +# See the License for the specific language governing permissions and +# limitations under the License. +from unittest import TestCase + +from testfixtures import TempDirectory +import pandas as pd +import numpy as np +from nose_parameterized import parameterized + +from zipline._protocol import handle_non_market_minutes +from zipline.data.data_portal import DataPortal +from zipline.data.minute_bars import BcolzMinuteBarWriter, \ + US_EQUITIES_MINUTES_PER_DAY, BcolzMinuteBarReader +from zipline.data.us_equity_pricing import BcolzDailyBarReader, \ + SQLiteAdjustmentReader, SQLiteAdjustmentWriter +from zipline.finance.trading import TradingEnvironment +from zipline.protocol import BarData +from zipline.testing.core import write_minute_data_for_asset, \ + create_daily_df_for_asset, DailyBarWriterFromDataFrames, \ + create_mock_adjustments, str_to_seconds, MockDailyBarReader + +OHLC = ["open", "high", "low", "close"] +OHLCP = OHLC + ["price"] +ALL_FIELDS = OHLCP + ["volume", "last_traded"] + +# offsets used in test data +field_info = { + "open": 1, + "high": 2, + "low": -1, + "close": 0 +} + + +class TestBarDataBase(TestCase): + def assert_same(self, val1, val2): + try: + self.assertEqual(val1, val2) + except AssertionError: + if val1 is pd.NaT: + self.assertTrue(val2 is pd.NaT) + elif np.isnan(val1): + self.assertTrue(np.isnan(val2)) + else: + raise + + def check_internal_consistency(self, bar_data): + df = bar_data.current([self.ASSET1, self.ASSET2], ALL_FIELDS) + + asset1_multi_field = bar_data.current(self.ASSET1, ALL_FIELDS) + asset2_multi_field = bar_data.current(self.ASSET2, ALL_FIELDS) + + for field in ALL_FIELDS: + asset1_value = bar_data.current(self.ASSET1, field) + asset2_value = bar_data.current(self.ASSET2, field) + + multi_asset_series = bar_data.current( + [self.ASSET1, self.ASSET2], field + ) + + # make sure all the different query forms are internally + # consistent + self.assert_same(multi_asset_series.loc[self.ASSET1], asset1_value) + self.assert_same(multi_asset_series.loc[self.ASSET2], asset2_value) + + self.assert_same(df.loc[self.ASSET1][field], asset1_value) + self.assert_same(df.loc[self.ASSET2][field], asset2_value) + + self.assert_same(asset1_multi_field[field], asset1_value) + self.assert_same(asset2_multi_field[field], asset2_value) + + # also verify that bar_data doesn't expose anything bad + for field in ["data_portal", "simulation_dt_func", "data_frequency", + "_views", "_universe_func", "_last_calculated_universe", + "_universe_last_updatedat"]: + with self.assertRaises(AttributeError): + getattr(bar_data, field) + + +class TestMinuteBarData(TestBarDataBase): + @classmethod + def setUpClass(cls): + cls.tempdir = TempDirectory() + + # asset1 has trades every minute + # asset2 has trades every 10 minutes + # split_asset trades every minute + # illiquid_split_asset trades every 10 minutes + + cls.env = TradingEnvironment() + + cls.days = cls.env.days_in_range( + start=pd.Timestamp("2016-01-05", tz='UTC'), + end=pd.Timestamp("2016-01-07", tz='UTC') + ) + + cls.env.write_data(equities_data={ + sid: { + 'start_date': cls.days[0], + 'end_date': cls.days[-1], + 'symbol': "ASSET{0}".format(sid) + } for sid in [1, 2, 3, 4, 5] + }) + + cls.ASSET1 = cls.env.asset_finder.retrieve_asset(1) + cls.ASSET2 = cls.env.asset_finder.retrieve_asset(2) + cls.SPLIT_ASSET = cls.env.asset_finder.retrieve_asset(3) + cls.ILLIQUID_SPLIT_ASSET = cls.env.asset_finder.retrieve_asset(4) + cls.HILARIOUSLY_ILLIQUID_ASSET = cls.env.asset_finder.retrieve_asset(5) + + cls.ASSETS = [cls.ASSET1, cls.ASSET2] + + cls.adjustments_reader = cls.create_adjustments_reader() + cls.data_portal = DataPortal( + cls.env, + equity_minute_reader=cls.build_minute_data(), + adjustment_reader=cls.adjustments_reader + ) + + @classmethod + def tearDownClass(cls): + cls.tempdir.cleanup() + + @classmethod + def create_adjustments_reader(cls): + path = create_mock_adjustments( + cls.tempdir, + cls.days, + splits=[{ + 'effective_date': str_to_seconds("2016-01-06"), + 'ratio': 0.5, + 'sid': cls.SPLIT_ASSET.sid + }, { + 'effective_date': str_to_seconds("2016-01-06"), + 'ratio': 0.5, + 'sid': cls.ILLIQUID_SPLIT_ASSET.sid + }] + ) + + return SQLiteAdjustmentReader(path) + + @classmethod + def build_minute_data(cls): + market_opens = cls.env.open_and_closes.market_open.loc[cls.days] + market_closes = cls.env.open_and_closes.market_close.loc[cls.days] + + writer = BcolzMinuteBarWriter( + cls.days[0], + cls.tempdir.path, + market_opens, + market_closes, + US_EQUITIES_MINUTES_PER_DAY + ) + + for sid in [cls.ASSET1.sid, cls.SPLIT_ASSET.sid]: + write_minute_data_for_asset( + cls.env, + writer, + cls.days[0], + cls.days[-1], + sid + ) + + for sid in [cls.ASSET2.sid, cls.ILLIQUID_SPLIT_ASSET.sid]: + write_minute_data_for_asset( + cls.env, + writer, + cls.days[0], + cls.days[-1], + sid, + 10 + ) + + write_minute_data_for_asset( + cls.env, + writer, + cls.days[0], + cls.days[-1], + cls.HILARIOUSLY_ILLIQUID_ASSET.sid, + 50 + ) + + return BcolzMinuteBarReader(cls.tempdir.path) + + def test_minute_before_assets_trading(self): + # grab minutes that include the day before the asset start + minutes = self.env.market_minutes_for_day( + self.env.previous_trading_day(self.days[0]) + ) + + # this entire day is before either asset has started trading + for idx, minute in enumerate(minutes): + bar_data = BarData(self.data_portal, lambda: minute, "minute") + self.check_internal_consistency(bar_data) + + self.assertFalse(bar_data.can_trade(self.ASSET1)) + self.assertFalse(bar_data.can_trade(self.ASSET2)) + + self.assertFalse(bar_data.is_stale(self.ASSET1)) + self.assertFalse(bar_data.is_stale(self.ASSET2)) + + for field in ALL_FIELDS: + for asset in self.ASSETS: + asset_value = bar_data.current(asset, field) + + if field in OHLCP: + self.assertTrue(np.isnan(asset_value)) + elif field == "volume": + self.assertEqual(0, asset_value) + elif field == "last_traded": + self.assertTrue(asset_value is pd.NaT) + + def test_regular_minute(self): + minutes = self.env.market_minutes_for_day(self.days[0]) + + for idx, minute in enumerate(minutes): + # day2 has prices + # (every minute for asset1, every 10 minutes for asset2) + + # asset1: + # opens: 2-391 + # high: 3-392 + # low: 0-389 + # close: 1-390 + # volume: 100-3900 (by 100) + + # asset2 is the same thing, but with only every 10th minute + # populated. + + # this test covers the "IPO morning" case, because asset2 only + # has data starting on the 10th minute. + + bar_data = BarData(self.data_portal, lambda: minute, "minute") + self.check_internal_consistency(bar_data) + asset2_has_data = (((idx + 1) % 10) == 0) + + self.assertTrue(bar_data.can_trade(self.ASSET1)) + self.assertFalse(bar_data.is_stale(self.ASSET1)) + + if idx < 9: + self.assertFalse(bar_data.can_trade(self.ASSET2)) + self.assertFalse(bar_data.is_stale(self.ASSET2)) + else: + self.assertTrue(bar_data.can_trade(self.ASSET2)) + + if asset2_has_data: + self.assertFalse(bar_data.is_stale(self.ASSET2)) + else: + self.assertTrue(bar_data.is_stale(self.ASSET2)) + + for field in ALL_FIELDS: + asset1_value = bar_data.current(self.ASSET1, field) + asset2_value = bar_data.current(self.ASSET2, field) + + # now check the actual values + if idx == 0 and field == "low": + # first low value is 0, which is interpreted as NaN + self.assertTrue(np.isnan(asset1_value)) + else: + if field in OHLC: + self.assertEqual( + idx + 1 + field_info[field], + asset1_value + ) + + if asset2_has_data: + self.assertEqual( + idx + 1 + field_info[field], + asset2_value + ) + else: + self.assertTrue(np.isnan(asset2_value)) + elif field == "volume": + self.assertEqual((idx + 1) * 100, asset1_value) + + if asset2_has_data: + self.assertEqual((idx + 1) * 100, asset2_value) + else: + self.assertEqual(0, asset2_value) + elif field == "price": + self.assertEqual(idx + 1, asset1_value) + + if asset2_has_data: + self.assertEqual(idx + 1, asset2_value) + elif idx < 9: + # no price to forward fill from + self.assertTrue(np.isnan(asset2_value)) + else: + # forward-filled price + self.assertEqual((idx // 10) * 10, asset2_value) + elif field == "last_traded": + self.assertEqual(minute, asset1_value) + + if idx < 9: + self.assertTrue(asset2_value is pd.NaT) + elif asset2_has_data: + self.assertEqual(minute, asset2_value) + else: + last_traded_minute = minutes[(idx // 10) * 10] + self.assertEqual(last_traded_minute - 1, + asset2_value) + + def test_minute_of_last_day(self): + minutes = self.env.market_minutes_for_day(self.days[-1]) + + # this is the last day the assets exist + for idx, minute in enumerate(minutes): + bar_data = BarData(self.data_portal, lambda: minute, "minute") + + self.assertTrue(bar_data.can_trade(self.ASSET1)) + self.assertTrue(bar_data.can_trade(self.ASSET2)) + + def test_minute_after_assets_stopped(self): + minutes = self.env.market_minutes_for_day( + self.env.next_trading_day(self.days[-1]) + ) + + last_trading_minute = \ + self.env.market_minutes_for_day(self.days[-1])[-1] + + # this entire day is after both assets have stopped trading + for idx, minute in enumerate(minutes): + bar_data = BarData(self.data_portal, lambda: minute, "minute") + + self.assertFalse(bar_data.can_trade(self.ASSET1)) + self.assertFalse(bar_data.can_trade(self.ASSET2)) + + self.assertFalse(bar_data.is_stale(self.ASSET1)) + self.assertFalse(bar_data.is_stale(self.ASSET2)) + + self.check_internal_consistency(bar_data) + + for field in ALL_FIELDS: + for asset in self.ASSETS: + asset_value = bar_data.current(asset, field) + + if field in OHLCP: + self.assertTrue(np.isnan(asset_value)) + elif field == "volume": + self.assertEqual(0, asset_value) + elif field == "last_traded": + self.assertEqual(last_trading_minute, asset_value) + + def test_spot_price_is_unadjusted(self): + # verify there is a split for SPLIT_ASSET + splits = self.adjustments_reader.get_adjustments_for_sid( + "splits", + self.SPLIT_ASSET.sid + ) + + self.assertEqual(1, len(splits)) + split = splits[0] + self.assertEqual( + split[0], + pd.Timestamp("2016-01-06", tz='UTC') + ) + + # ... but that's it's not applied when using spot value + minutes = self.env.minutes_for_days_in_range( + start=self.days[0], end=self.days[1] + ) + + for idx, minute in enumerate(minutes): + bar_data = BarData(self.data_portal, lambda: minute, "minute") + self.assertEqual( + idx + 1, + bar_data.current(self.SPLIT_ASSET, "price") + ) + + def test_spot_price_is_adjusted_if_needed(self): + # on cls.days[1], the first 9 minutes of ILLIQUID_SPLIT_ASSET are + # missing. let's get them. + day0_minutes = self.env.market_minutes_for_day(self.days[0]) + day1_minutes = self.env.market_minutes_for_day(self.days[1]) + + for idx, minute in enumerate(day0_minutes[-10:-1]): + bar_data = BarData(self.data_portal, lambda: minute, "minute") + self.assertEqual( + 380, + bar_data.current(self.ILLIQUID_SPLIT_ASSET, "price") + ) + + bar_data = BarData( + self.data_portal, lambda: day0_minutes[-1], "minute" + ) + + self.assertEqual( + 390, + bar_data.current(self.ILLIQUID_SPLIT_ASSET, "price") + ) + + for idx, minute in enumerate(day1_minutes[0:9]): + bar_data = BarData(self.data_portal, lambda: minute, "minute") + + # should be half of 390, due to the split + self.assertEqual( + 195, + bar_data.current(self.ILLIQUID_SPLIT_ASSET, "price") + ) + + def test_spot_price_at_midnight(self): + # make sure that if we try to get a minute price at a non-market + # minute, we use the previous market close's timestamp + day = self.days[1] + + eight_fortyfive_am_eastern = \ + pd.Timestamp("{0}-{1}-{2} 8:45".format( + day.year, day.month, day.day), + tz='US/Eastern' + ) + + bar_data = BarData(self.data_portal, lambda: day, "minute") + bar_data2 = BarData(self.data_portal, + lambda: eight_fortyfive_am_eastern, + "minute") + + with handle_non_market_minutes(bar_data), \ + handle_non_market_minutes(bar_data2): + for bd in [bar_data, bar_data2]: + for field in ["close", "price"]: + self.assertEqual( + 390, + bd.current(self.ASSET1, field) + ) + + # make sure that if the asset didn't trade at the previous + # close, we properly ffill (or not ffill) + self.assertEqual( + 350, + bd.current(self.HILARIOUSLY_ILLIQUID_ASSET, "price") + ) + + self.assertTrue( + np.isnan(bd.current(self.HILARIOUSLY_ILLIQUID_ASSET, + "high")) + ) + + self.assertEqual( + 0, + bd.current(self.HILARIOUSLY_ILLIQUID_ASSET, "volume") + ) + + def test_can_trade_at_midnight(self): + # make sure that if we use `can_trade` at midnight, we don't pretend + # we're in the previous day's last minute + the_day_after = self.env.next_trading_day(self.days[-1]) + + bar_data = BarData(self.data_portal, lambda: the_day_after, "minute") + + for asset in [self.ASSET1, self.HILARIOUSLY_ILLIQUID_ASSET]: + self.assertFalse(bar_data.can_trade(asset)) + + with handle_non_market_minutes(bar_data): + self.assertFalse(bar_data.can_trade(asset)) + + # but make sure it works when the assets are alive + bar_data2 = BarData(self.data_portal, lambda: self.days[1], "minute") + for asset in [self.ASSET1, self.HILARIOUSLY_ILLIQUID_ASSET]: + self.assertTrue(bar_data2.can_trade(asset)) + + with handle_non_market_minutes(bar_data2): + self.assertTrue(bar_data2.can_trade(asset)) + + def test_is_stale_at_midnight(self): + bar_data = BarData(self.data_portal, lambda: self.days[1], "minute") + + with handle_non_market_minutes(bar_data): + self.assertTrue(bar_data.is_stale(self.HILARIOUSLY_ILLIQUID_ASSET)) + + def test_overnight_adjustments(self): + # verify there is a split for SPLIT_ASSET + splits = self.adjustments_reader.get_adjustments_for_sid( + "splits", + self.SPLIT_ASSET.sid + ) + + self.assertEqual(1, len(splits)) + split = splits[0] + self.assertEqual( + split[0], + pd.Timestamp("2016-01-06", tz='UTC') + ) + + # Current day is 1/06/16 + day = self.days[1] + eight_fortyfive_am_eastern = \ + pd.Timestamp("{0}-{1}-{2} 8:45".format( + day.year, day.month, day.day), + tz='US/Eastern' + ) + + bar_data = BarData(self.data_portal, + lambda: eight_fortyfive_am_eastern, + "minute") + + expected = { + 'open': 391 / 2.0, + 'high': 392 / 2.0, + 'low': 389 / 2.0, + 'close': 390 / 2.0, + 'volume': 39000 * 2.0, + 'price': 390 / 2.0, + } + + with handle_non_market_minutes(bar_data): + for field in OHLCP + ['volume']: + value = bar_data.current(self.SPLIT_ASSET, field) + + # Assert the price is adjusted for the overnight split + self.assertEqual(value, expected[field]) + + +class TestDailyBarData(TestBarDataBase): + @classmethod + def setUpClass(cls): + cls.tempdir = TempDirectory() + + # asset1 has a daily data for each day (1/5, 1/6, 1/7) + # asset2 only has daily data for day2 (1/6) + + cls.env = TradingEnvironment() + + cls.days = cls.env.days_in_range( + start=pd.Timestamp("2016-01-05", tz='UTC'), + end=pd.Timestamp("2016-01-08", tz='UTC') + ) + + cls.env.write_data(equities_data={ + sid: { + 'start_date': cls.days[0], + 'end_date': cls.days[-1], + 'symbol': "ASSET{0}".format(sid) + } for sid in [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] + }) + + cls.ASSET1 = cls.env.asset_finder.retrieve_asset(1) + cls.ASSET2 = cls.env.asset_finder.retrieve_asset(2) + cls.SPLIT_ASSET = cls.env.asset_finder.retrieve_asset(3) + cls.ILLIQUID_SPLIT_ASSET = cls.env.asset_finder.retrieve_asset(4) + cls.MERGER_ASSET = cls.env.asset_finder.retrieve_asset(5) + cls.ILLIQUID_MERGER_ASSET = cls.env.asset_finder.retrieve_asset(6) + cls.DIVIDEND_ASSET = cls.env.asset_finder.retrieve_asset(7) + cls.ILLIQUID_DIVIDEND_ASSET = cls.env.asset_finder.retrieve_asset(8) + cls.ASSETS = [cls.ASSET1, cls.ASSET2] + + cls.adjustments_reader = cls.create_adjustments_reader() + cls.data_portal = DataPortal( + cls.env, + equity_daily_reader=cls.build_daily_data(), + adjustment_reader=cls.adjustments_reader + ) + + @classmethod + def tearDownClass(cls): + cls.tempdir.cleanup() + + @classmethod + def create_adjustments_reader(cls): + path = cls.tempdir.getpath("test_adjustments.db") + + adj_writer = SQLiteAdjustmentWriter( + path, + cls.env.trading_days, + MockDailyBarReader() + ) + + splits = pd.DataFrame([ + { + 'effective_date': str_to_seconds("2016-01-06"), + 'ratio': 0.5, + 'sid': cls.SPLIT_ASSET.sid + }, + { + 'effective_date': str_to_seconds("2016-01-07"), + 'ratio': 0.5, + 'sid': cls.ILLIQUID_SPLIT_ASSET.sid + } + ]) + + mergers = pd.DataFrame([ + { + 'effective_date': str_to_seconds("2016-01-06"), + 'ratio': 0.5, + 'sid': cls.MERGER_ASSET.sid + }, + { + 'effective_date': str_to_seconds("2016-01-07"), + 'ratio': 0.6, + 'sid': cls.ILLIQUID_MERGER_ASSET.sid + } + ]) + + # we're using a fake daily reader in the adjustments writer which + # returns every daily price as 100, so dividend amounts of 2.0 and 4.0 + # correspond to 2% and 4% dividends, respectively. + dividends = pd.DataFrame([ + { + # only care about ex date, the other dates don't matter here + 'ex_date': + pd.Timestamp("2016-01-06", tz='UTC').to_datetime64(), + 'record_date': + pd.Timestamp("2016-01-06", tz='UTC').to_datetime64(), + 'declared_date': + pd.Timestamp("2016-01-06", tz='UTC').to_datetime64(), + 'pay_date': + pd.Timestamp("2016-01-06", tz='UTC').to_datetime64(), + 'amount': 2.0, + 'sid': cls.DIVIDEND_ASSET.sid + }, + { + 'ex_date': + pd.Timestamp("2016-01-07", tz='UTC').to_datetime64(), + 'record_date': + pd.Timestamp("2016-01-07", tz='UTC').to_datetime64(), + 'declared_date': + pd.Timestamp("2016-01-07", tz='UTC').to_datetime64(), + 'pay_date': + pd.Timestamp("2016-01-07", tz='UTC').to_datetime64(), + 'amount': 4.0, + 'sid': cls.ILLIQUID_DIVIDEND_ASSET.sid + }], + columns=['ex_date', + 'record_date', + 'declared_date', + 'pay_date', + 'amount', + 'sid'] + ) + + adj_writer.write(splits, mergers, dividends) + + return SQLiteAdjustmentReader(path) + + @classmethod + def build_daily_data(cls): + path = cls.tempdir.getpath("testdaily.bcolz") + + dfs = { + 1: create_daily_df_for_asset(cls.env, cls.days[0], cls.days[-1]), + 2: create_daily_df_for_asset( + cls.env, cls.days[0], cls.days[-1], interval=2 + ), + 3: create_daily_df_for_asset(cls.env, cls.days[0], cls.days[-1]), + 4: create_daily_df_for_asset( + cls.env, cls.days[0], cls.days[-1], interval=2 + ), + 5: create_daily_df_for_asset(cls.env, cls.days[0], cls.days[-1]), + 6: create_daily_df_for_asset( + cls.env, cls.days[0], cls.days[-1], interval=2 + ), + 7: create_daily_df_for_asset(cls.env, cls.days[0], cls.days[-1]), + 8: create_daily_df_for_asset( + cls.env, cls.days[0], cls.days[-1], interval=2 + ), + } + + daily_writer = DailyBarWriterFromDataFrames(dfs) + daily_writer.write(path, cls.days, dfs) + + return BcolzDailyBarReader(path) + + def test_day_before_assets_trading(self): + # use the day before self.days[0] + day = self.env.previous_trading_day(self.days[0]) + + bar_data = BarData(self.data_portal, lambda: day, "daily") + self.check_internal_consistency(bar_data) + + self.assertFalse(bar_data.can_trade(self.ASSET1)) + self.assertFalse(bar_data.can_trade(self.ASSET2)) + + self.assertFalse(bar_data.is_stale(self.ASSET1)) + self.assertFalse(bar_data.is_stale(self.ASSET2)) + + for field in ALL_FIELDS: + for asset in self.ASSETS: + asset_value = bar_data.current(asset, field) + + if field in OHLCP: + self.assertTrue(np.isnan(asset_value)) + elif field == "volume": + self.assertEqual(0, asset_value) + elif field == "last_traded": + self.assertTrue(asset_value is pd.NaT) + + def test_semi_active_day(self): + # on self.days[0], only asset1 has data + bar_data = BarData(self.data_portal, lambda: self.days[0], "daily") + self.check_internal_consistency(bar_data) + + self.assertTrue(bar_data.can_trade(self.ASSET1)) + self.assertFalse(bar_data.can_trade(self.ASSET2)) + + # because there is real data + self.assertFalse(bar_data.is_stale(self.ASSET1)) + + # because there has never been a trade bar yet + self.assertFalse(bar_data.is_stale(self.ASSET2)) + + self.assertEqual(3, bar_data.current(self.ASSET1, "open")) + self.assertEqual(4, bar_data.current(self.ASSET1, "high")) + self.assertEqual(1, bar_data.current(self.ASSET1, "low")) + self.assertEqual(2, bar_data.current(self.ASSET1, "close")) + self.assertEqual(200, bar_data.current(self.ASSET1, "volume")) + self.assertEqual(2, bar_data.current(self.ASSET1, "price")) + self.assertEqual(self.days[0], + bar_data.current(self.ASSET1, "last_traded")) + + for field in OHLCP: + self.assertTrue(np.isnan(bar_data.current(self.ASSET2, field)), + field) + + self.assertEqual(0, bar_data.current(self.ASSET2, "volume")) + self.assertTrue( + bar_data.current(self.ASSET2, "last_traded") is pd.NaT + ) + + def test_fully_active_day(self): + bar_data = BarData(self.data_portal, lambda: self.days[1], "daily") + self.check_internal_consistency(bar_data) + + # on self.days[1], both assets have data + for asset in self.ASSETS: + self.assertTrue(bar_data.can_trade(asset)) + self.assertFalse(bar_data.is_stale(asset)) + + self.assertEqual(4, bar_data.current(asset, "open")) + self.assertEqual(5, bar_data.current(asset, "high")) + self.assertEqual(2, bar_data.current(asset, "low")) + self.assertEqual(3, bar_data.current(asset, "close")) + self.assertEqual(300, bar_data.current(asset, "volume")) + self.assertEqual(3, bar_data.current(asset, "price")) + self.assertEqual( + self.days[1], + bar_data.current(asset, "last_traded") + ) + + def test_last_active_day(self): + bar_data = BarData(self.data_portal, lambda: self.days[-1], "daily") + self.check_internal_consistency(bar_data) + + for asset in self.ASSETS: + self.assertTrue(bar_data.can_trade(asset)) + self.assertFalse(bar_data.is_stale(asset)) + + self.assertEqual(6, bar_data.current(asset, "open")) + self.assertEqual(7, bar_data.current(asset, "high")) + self.assertEqual(4, bar_data.current(asset, "low")) + self.assertEqual(5, bar_data.current(asset, "close")) + self.assertEqual(500, bar_data.current(asset, "volume")) + self.assertEqual(5, bar_data.current(asset, "price")) + + def test_after_assets_dead(self): + # both assets end on self.day[-1], so let's try the next day + next_day = self.env.next_trading_day(self.days[-1]) + + bar_data = BarData(self.data_portal, lambda: next_day, "daily") + self.check_internal_consistency(bar_data) + + for asset in self.ASSETS: + self.assertFalse(bar_data.can_trade(asset)) + self.assertFalse(bar_data.is_stale(asset)) + + for field in OHLCP: + self.assertTrue(np.isnan(bar_data.current(asset, field))) + + self.assertEqual(0, bar_data.current(asset, "volume")) + + last_traded_dt = bar_data.current(asset, "last_traded") + + if asset == self.ASSET1: + self.assertEqual(self.days[-2], last_traded_dt) + else: + self.assertEqual(self.days[1], last_traded_dt) + + @parameterized.expand([ + ("split", 2, 3, 3, 1.5), + ("merger", 2, 3, 3, 1.8), + ("dividend", 2, 3, 3, 2.88) + ]) + def test_spot_price_adjustments(self, + adjustment_type, + liquid_day_0_price, + liquid_day_1_price, + illiquid_day_0_price, + illiquid_day_1_price_adjusted): + """Test the behaviour of spot prices during adjustments.""" + table_name = adjustment_type + 's' + liquid_asset = getattr(self, (adjustment_type.upper() + "_ASSET")) + illiquid_asset = getattr( + self, + ("ILLIQUID_" + adjustment_type.upper() + "_ASSET") + ) + # verify there is an adjustment for liquid_asset + adjustments = self.adjustments_reader.get_adjustments_for_sid( + table_name, + liquid_asset.sid + ) + + self.assertEqual(1, len(adjustments)) + adjustment = adjustments[0] + self.assertEqual( + adjustment[0], + pd.Timestamp("2016-01-06", tz='UTC') + ) + + # ... but that's it's not applied when using spot value + bar_data = BarData(self.data_portal, lambda: self.days[0], "daily") + self.assertEqual( + liquid_day_0_price, + bar_data.current(liquid_asset, "price") + ) + bar_data = BarData(self.data_portal, lambda: self.days[1], "daily") + self.assertEqual( + liquid_day_1_price, + bar_data.current(liquid_asset, "price") + ) + + # ... except when we have to forward fill across a day boundary + # ILLIQUID_ASSET has no data on days 0 and 2, and a split on day 2 + bar_data = BarData(self.data_portal, lambda: self.days[1], "daily") + self.assertEqual( + illiquid_day_0_price, bar_data.current(illiquid_asset, "price") + ) + + bar_data = BarData(self.data_portal, lambda: self.days[2], "daily") + + # 3 (price from previous day) * 0.5 (split ratio) + self.assertAlmostEqual( + illiquid_day_1_price_adjusted, + bar_data.current(illiquid_asset, "price") + ) diff --git a/tests/test_batchtransform.py b/tests/test_batchtransform.py deleted file mode 100644 index a93e8b41b..000000000 --- a/tests/test_batchtransform.py +++ /dev/null @@ -1,297 +0,0 @@ -# -# Copyright 2013 Quantopian, Inc. -# -# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); -# you may not use this file except in compliance with the License. -# You may obtain a copy of the License at -# -# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 -# -# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software -# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, -# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. -# See the License for the specific language governing permissions and -# limitations under the License. - -from collections import deque -from copy import deepcopy -from datetime import datetime -from unittest import TestCase - -import pytz -import numpy as np -import pandas as pd - -from zipline.algorithm import TradingAlgorithm -from zipline.finance.trading import TradingEnvironment -from zipline.sources.data_source import DataSource -from zipline.test_algorithms import ( - BatchTransformAlgorithm, - BatchTransformAlgorithmMinute, -) -from zipline.testing import setup_logger, teardown_logger -from zipline.transforms import batch_transform -import zipline.utils.factory as factory -from zipline.utils.tradingcalendar import trading_days - - -@batch_transform -def return_price(data): - return data.price - - -class BatchTransformAlgorithmSetSid(TradingAlgorithm): - def initialize(self, sids=None): - self.history = [] - - self.batch_transform = return_price( - refresh_period=1, - window_length=10, - clean_nans=False, - sids=sids, - compute_only_full=False - ) - - def handle_data(self, data): - self.history.append( - deepcopy(self.batch_transform.handle_data(data))) - - -class DifferentSidSource(DataSource): - def __init__(self): - self.dates = pd.date_range('1990-01-01', periods=180, tz='utc') - self.start = self.dates[0] - self.end = self.dates[-1] - self._raw_data = None - self.sids = range(90) - self.sid = 0 - self.trading_days = [] - - @property - def instance_hash(self): - return '1234' - - @property - def raw_data(self): - if not self._raw_data: - self._raw_data = self.raw_data_gen() - return self._raw_data - - @property - def mapping(self): - return { - 'dt': (lambda x: x, 'dt'), - 'sid': (lambda x: x, 'sid'), - 'price': (float, 'price'), - 'volume': (int, 'volume'), - } - - def raw_data_gen(self): - # Create differente sid for each event - for date in self.dates: - if date not in trading_days: - continue - event = {'dt': date, - 'sid': self.sid, - 'price': self.sid, - 'volume': self.sid} - self.sid += 1 - self.trading_days.append(date) - yield event - - -class TestChangeOfSids(TestCase): - def setUp(self): - self.sids = range(90) - self.env = TradingEnvironment() - self.env.write_data(equities_identifiers=self.sids) - - self.sim_params = factory.create_simulation_parameters( - start=datetime(1990, 1, 1, tzinfo=pytz.utc), - end=datetime(1990, 1, 8, tzinfo=pytz.utc), - env=self.env, - ) - - def test_all_sids_passed(self): - algo = BatchTransformAlgorithmSetSid( - sim_params=self.sim_params, - env=self.env, - ) - source = DifferentSidSource() - algo.run(source) - for i, (df, date) in enumerate(zip(algo.history, source.trading_days)): - self.assertEqual(df.index[-1], date, "Newest event doesn't \ - match.") - - for sid in self.sids[:i]: - self.assertIn(sid, df.columns) - - self.assertEqual(df.iloc[-1].iloc[-1], i) - - -class TestBatchTransformMinutely(TestCase): - - @classmethod - def setUpClass(cls): - cls.env = TradingEnvironment() - cls.env.write_data(equities_identifiers=[0]) - - @classmethod - def tearDownClass(cls): - del cls.env - - def setUp(self): - setup_logger(self) - start = pd.datetime(1990, 1, 3, 0, 0, 0, 0, pytz.utc) - end = pd.datetime(1990, 1, 8, 0, 0, 0, 0, pytz.utc) - self.sim_params = factory.create_simulation_parameters( - start=start, end=end, env=self.env, - ) - self.sim_params.emission_rate = 'daily' - self.sim_params.data_frequency = 'minute' - self.source, self.df = \ - factory.create_test_df_source(sim_params=self.sim_params, - env=self.env, - bars='minute') - - def tearDown(self): - teardown_logger(self) - - def test_core(self): - algo = BatchTransformAlgorithmMinute(sim_params=self.sim_params, - env=self.env) - algo.run(self.source) - wl = int(algo.window_length * 6.5 * 60) - for bt in algo.history[wl:]: - self.assertEqual(len(bt), wl) - - def test_window_length(self): - algo = BatchTransformAlgorithmMinute(sim_params=self.sim_params, - env=self.env, - window_length=1, - refresh_period=0) - algo.run(self.source) - wl = int(algo.window_length * 6.5 * 60) - np.testing.assert_array_equal(algo.history[:(wl - 1)], - [None] * (wl - 1)) - for bt in algo.history[wl:]: - self.assertEqual(len(bt), wl) - - -class TestBatchTransform(TestCase): - - @classmethod - def setUpClass(cls): - cls.env = TradingEnvironment() - cls.env.write_data(equities_identifiers=[0]) - - @classmethod - def tearDownClass(cls): - del cls.env - - def setUp(self): - setup_logger(self) - self.sim_params = factory.create_simulation_parameters( - start=datetime(1990, 1, 1, tzinfo=pytz.utc), - end=datetime(1990, 1, 8, tzinfo=pytz.utc), - env=self.env - ) - self.source, self.df = \ - factory.create_test_df_source(self.sim_params, self.env) - - def tearDown(self): - teardown_logger(self) - - def test_core_functionality(self): - algo = BatchTransformAlgorithm(sim_params=self.sim_params, - env=self.env) - algo.run(self.source) - wl = algo.window_length - # The following assertion depend on window length of 3 - self.assertEqual(wl, 3) - # If window_length is 3, there should be 2 None events, as the - # window fills up on the 3rd day. - n_none_events = 2 - self.assertEqual(algo.history_return_price_class[:n_none_events], - [None] * n_none_events, - "First two iterations should return None." + "\n" + - "i.e. no returned values until window is full'" + - "%s" % (algo.history_return_price_class,)) - self.assertEqual(algo.history_return_price_decorator[:n_none_events], - [None] * n_none_events, - "First two iterations should return None." + "\n" + - "i.e. no returned values until window is full'" + - "%s" % (algo.history_return_price_decorator,)) - - # After three Nones, the next value should be a data frame - self.assertTrue(isinstance( - algo.history_return_price_class[wl], - pd.DataFrame) - ) - - # Test whether arbitrary fields can be added to datapanel - field = algo.history_return_arbitrary_fields[-1] - self.assertTrue( - 'arbitrary' in field.items, - 'datapanel should contain column arbitrary' - ) - - self.assertTrue(all( - field['arbitrary'].values.flatten() == - [123] * algo.window_length), - 'arbitrary dataframe should contain only "test"' - ) - - for data in algo.history_return_sid_filter[wl:]: - self.assertIn(0, data.columns) - self.assertNotIn(1, data.columns) - - for data in algo.history_return_field_filter[wl:]: - self.assertIn('price', data.items) - self.assertNotIn('ignore', data.items) - - for data in algo.history_return_field_no_filter[wl:]: - self.assertIn('price', data.items) - self.assertIn('ignore', data.items) - - for data in algo.history_return_ticks[wl:]: - self.assertTrue(isinstance(data, deque)) - - for data in algo.history_return_not_full: - self.assertIsNot(data, None) - - # test overloaded class - for test_history in [algo.history_return_price_class, - algo.history_return_price_decorator]: - # starting at window length, the window should contain - # consecutive (of window length) numbers up till the end. - for i in range(algo.window_length, len(test_history)): - np.testing.assert_array_equal( - range(i - algo.window_length + 2, i + 2), - test_history[i].values.flatten() - ) - - def test_passing_of_args(self): - algo = BatchTransformAlgorithm(1, kwarg='str', - sim_params=self.sim_params, - env=self.env) - algo.run(self.source) - self.assertEqual(algo.args, (1,)) - self.assertEqual(algo.kwargs, {'kwarg': 'str'}) - - expected_item = ((1, ), {'kwarg': 'str'}) - self.assertEqual( - algo.history_return_args, - [ - # 1990-01-01 - market holiday, no event - # 1990-01-02 - window not full - None, - # 1990-01-03 - window not full - None, - # 1990-01-04 - window now full, 3rd event - expected_item, - # 1990-01-05 - window now full - expected_item, - # 1990-01-08 - window now full - expected_item - ]) diff --git a/tests/test_benchmark.py b/tests/test_benchmark.py new file mode 100644 index 000000000..a0f6757bb --- /dev/null +++ b/tests/test_benchmark.py @@ -0,0 +1,207 @@ +# +# Copyright 2015 Quantopian, Inc. +# +# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); +# you may not use this file except in compliance with the License. +# You may obtain a copy of the License at +# +# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 +# +# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software +# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, +# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. +# See the License for the specific language governing permissions and +# limitations under the License. +import os +from unittest import TestCase +from datetime import timedelta +import numpy as np +import pandas as pd +from testfixtures import TempDirectory +from zipline.data.us_equity_pricing import SQLiteAdjustmentWriter, \ + SQLiteAdjustmentReader +from zipline.errors import ( + BenchmarkAssetNotAvailableTooEarly, + BenchmarkAssetNotAvailableTooLate, + InvalidBenchmarkAsset) + +from zipline.finance.trading import TradingEnvironment +from zipline.sources.benchmark_source import BenchmarkSource +from zipline.utils import factory +from zipline.testing.core import create_data_portal, write_minute_data, \ + create_empty_splits_mergers_frame +from .test_perf_tracking import MockDailyBarSpotReader + + +class TestBenchmark(TestCase): + @classmethod + def setUpClass(cls): + cls.env = TradingEnvironment() + cls.tempdir = TempDirectory() + + cls.sim_params = factory.create_simulation_parameters() + + cls.env.write_data(equities_data={ + 1: { + "start_date": cls.sim_params.trading_days[0], + "end_date": cls.sim_params.trading_days[-1] + timedelta(days=1) + }, + 2: { + "start_date": cls.sim_params.trading_days[0], + "end_date": cls.sim_params.trading_days[-1] + timedelta(days=1) + }, + 3: { + "start_date": cls.sim_params.trading_days[100], + "end_date": cls.sim_params.trading_days[-100] + }, + 4: { + "start_date": cls.sim_params.trading_days[0], + "end_date": cls.sim_params.trading_days[-1] + timedelta(days=1) + } + + }) + + dbpath = os.path.join(cls.tempdir.path, "adjustments.db") + + writer = SQLiteAdjustmentWriter(dbpath, cls.env.trading_days, + MockDailyBarSpotReader()) + splits = mergers = create_empty_splits_mergers_frame() + dividends = pd.DataFrame({ + 'sid': np.array([], dtype=np.uint32), + 'amount': np.array([], dtype=np.float64), + 'declared_date': np.array([], dtype='datetime64[ns]'), + 'ex_date': np.array([], dtype='datetime64[ns]'), + 'pay_date': np.array([], dtype='datetime64[ns]'), + 'record_date': np.array([], dtype='datetime64[ns]'), + }) + declared_date = cls.sim_params.trading_days[45] + ex_date = cls.sim_params.trading_days[50] + record_date = pay_date = cls.sim_params.trading_days[55] + + stock_dividends = pd.DataFrame({ + 'sid': np.array([4], dtype=np.uint32), + 'payment_sid': np.array([5], dtype=np.uint32), + 'ratio': np.array([2], dtype=np.float64), + 'declared_date': np.array([declared_date], dtype='datetime64[ns]'), + 'ex_date': np.array([ex_date], dtype='datetime64[ns]'), + 'record_date': np.array([record_date], dtype='datetime64[ns]'), + 'pay_date': np.array([pay_date], dtype='datetime64[ns]'), + }) + writer.write(splits, mergers, dividends, + stock_dividends=stock_dividends) + + cls.data_portal = create_data_portal( + cls.env, + cls.tempdir, + cls.sim_params, + [1, 2, 3, 4], + adjustment_reader=SQLiteAdjustmentReader(dbpath) + ) + + @classmethod + def tearDownClass(cls): + del cls.env + cls.tempdir.cleanup() + + def test_normal(self): + days_to_use = self.sim_params.trading_days[1:] + + source = BenchmarkSource( + 1, self.env, days_to_use, self.data_portal + ) + + # should be the equivalent of getting the price history, then doing + # a pct_change on it + manually_calculated = self.data_portal.get_history_window( + [1], days_to_use[-1], len(days_to_use), "1d", "close" + )[1].pct_change() + + # compare all the fields except the first one, for which we don't have + # data in manually_calculated + for idx, day in enumerate(days_to_use[1:]): + self.assertEqual( + source.get_value(day), + manually_calculated[idx + 1] + ) + + def test_asset_not_trading(self): + with self.assertRaises(BenchmarkAssetNotAvailableTooEarly) as exc: + BenchmarkSource( + 3, + self.env, + self.sim_params.trading_days[1:], + self.data_portal + ) + + self.assertEqual( + '3 does not exist on 2006-01-04 00:00:00+00:00. ' + 'It started trading on 2006-05-26 00:00:00+00:00.', + exc.exception.message + ) + + with self.assertRaises(BenchmarkAssetNotAvailableTooLate) as exc2: + BenchmarkSource( + 3, + self.env, + self.sim_params.trading_days[120:], + self.data_portal + ) + + self.assertEqual( + '3 does not exist on 2006-06-26 00:00:00+00:00. ' + 'It stopped trading on 2006-08-09 00:00:00+00:00.', + exc2.exception.message + ) + + def test_asset_IPOed_same_day(self): + # gotta get some minute data up in here. + # add sid 4 for a couple of days + minutes = self.env.minutes_for_days_in_range( + self.sim_params.trading_days[0], + self.sim_params.trading_days[5] + ) + + path = write_minute_data( + self.env, + self.tempdir, + minutes, + [2] + ) + + self.data_portal._minutes_equities_path = path + + source = BenchmarkSource( + 2, + self.env, + self.sim_params.trading_days, + self.data_portal + ) + + days_to_use = self.sim_params.trading_days + + # first value should be 0.0, coming from daily data + self.assertAlmostEquals(0.0, source.get_value(days_to_use[0])) + + manually_calculated = self.data_portal.get_history_window( + [2], days_to_use[-1], len(days_to_use), "1d", "close" + )[2].pct_change() + + for idx, day in enumerate(days_to_use[1:]): + self.assertEqual( + source.get_value(day), + manually_calculated[idx + 1] + ) + + def test_no_stock_dividends_allowed(self): + # try to use sid(4) as benchmark, should blow up due to the presence + # of a stock dividend + + with self.assertRaises(InvalidBenchmarkAsset) as exc: + BenchmarkSource( + 4, self.env, self.sim_params.trading_days, self.data_portal + ) + + self.assertEqual("4 cannot be used as the benchmark because it has a " + "stock dividend on 2006-03-16 00:00:00. Choose " + "another asset to use as the benchmark.", + exc.exception.message) diff --git a/tests/test_blotter.py b/tests/test_blotter.py index f7dd9f938..4a558d854 100644 --- a/tests/test_blotter.py +++ b/tests/test_blotter.py @@ -13,9 +13,13 @@ # See the License for the specific language governing permissions and # limitations under the License. -import datetime +import os from nose_parameterized import parameterized from unittest import TestCase +from testfixtures import TempDirectory +import pandas as pd + +import zipline.utils.factory as factory from zipline.finance import trading from zipline.finance.blotter import Blotter @@ -26,30 +30,89 @@ StopLimitOrder, StopOrder, ) -from zipline.sources.test_source import create_trade from zipline.testing import( setup_logger, teardown_logger, ) +from zipline.gens.sim_engine import DAY_END, BAR +from zipline.finance.cancel_policy import EODCancel, NeverCancel +from zipline.finance.slippage import DEFAULT_VOLUME_SLIPPAGE_BAR_LIMIT, \ + FixedSlippage +from .utils.daily_bar_writer import DailyBarWriterFromDataFrames +from zipline.data.us_equity_pricing import BcolzDailyBarReader +from zipline.data.data_portal import DataPortal +from zipline.protocol import BarData class BlotterTestCase(TestCase): @classmethod def setUpClass(cls): + setup_logger(cls) cls.env = trading.TradingEnvironment() - cls.env.write_data(equities_identifiers=[24]) + + cls.sim_params = factory.create_simulation_parameters( + start=pd.Timestamp("2006-01-05", tz='UTC'), + end=pd.Timestamp("2006-01-06", tz='UTC') + ) + + cls.env.write_data(equities_data={ + 24: { + 'start_date': cls.sim_params.trading_days[0], + 'end_date': cls.env.next_trading_day( + cls.sim_params.trading_days[-1] + ) + }, + 25: { + 'start_date': cls.sim_params.trading_days[0], + 'end_date': cls.env.next_trading_day( + cls.sim_params.trading_days[-1] + ) + } + }) + + cls.tempdir = TempDirectory() + + assets = { + 24: pd.DataFrame({ + "open": [50, 50], + "high": [50, 50], + "low": [50, 50], + "close": [50, 50], + "volume": [100, 400], + "day": [day.value for day in cls.sim_params.trading_days] + }), + 25: pd.DataFrame({ + "open": [50, 50], + "high": [50, 50], + "low": [50, 50], + "close": [50, 50], + "volume": [100, 400], + "day": [day.value for day in cls.sim_params.trading_days] + }) + } + + path = os.path.join(cls.tempdir.path, "tempdata.bcolz") + + DailyBarWriterFromDataFrames(assets).write( + path, + cls.sim_params.trading_days, + assets + ) + + equity_daily_reader = BcolzDailyBarReader(path) + + cls.data_portal = DataPortal( + cls.env, + equity_daily_reader=equity_daily_reader, + ) @classmethod def tearDownClass(cls): del cls.env - - def setUp(self, env=None): - setup_logger(self) - - def tearDown(self): - teardown_logger(self) + cls.tempdir.cleanup() + teardown_logger(cls) @parameterized.expand([(MarketOrder(), None, None), (LimitOrder(10), 10, None), @@ -57,60 +120,108 @@ def tearDown(self): (StopLimitOrder(10, 20), 10, 20)]) def test_blotter_order_types(self, style_obj, expected_lmt, expected_stp): - blotter = Blotter() + blotter = Blotter('daily', self.env.asset_finder) - blotter.order(24, 100, style_obj) - result = blotter.open_orders[24][0] + asset_24 = blotter.asset_finder.retrieve_asset(24) + blotter.order(asset_24, 100, style_obj) + result = blotter.open_orders[asset_24][0] self.assertEqual(result.limit, expected_lmt) self.assertEqual(result.stop, expected_stp) def test_cancel(self): - blotter = Blotter() + blotter = Blotter('daily', self.env.asset_finder) - oid_1 = blotter.order(24, 100, MarketOrder()) - oid_2 = blotter.order(24, 200, MarketOrder()) - oid_3 = blotter.order(24, 300, MarketOrder()) + asset_24 = blotter.asset_finder.retrieve_asset(24) + asset_25 = blotter.asset_finder.retrieve_asset(25) + + oid_1 = blotter.order(asset_24, 100, MarketOrder()) + oid_2 = blotter.order(asset_24, 200, MarketOrder()) + oid_3 = blotter.order(asset_24, 300, MarketOrder()) # Create an order for another asset to verify that we don't remove it # when we do cancel_all on 24. - blotter.order(25, 150, MarketOrder()) + blotter.order(asset_25, 150, MarketOrder()) self.assertEqual(len(blotter.open_orders), 2) - self.assertEqual(len(blotter.open_orders[24]), 3) + self.assertEqual(len(blotter.open_orders[asset_24]), 3) self.assertEqual( - [o.amount for o in blotter.open_orders[24]], + [o.amount for o in blotter.open_orders[asset_24]], [100, 200, 300], ) blotter.cancel(oid_2) self.assertEqual(len(blotter.open_orders), 2) - self.assertEqual(len(blotter.open_orders[24]), 2) + self.assertEqual(len(blotter.open_orders[asset_24]), 2) self.assertEqual( - [o.amount for o in blotter.open_orders[24]], + [o.amount for o in blotter.open_orders[asset_24]], [100, 300], ) self.assertEqual( - [o.id for o in blotter.open_orders[24]], + [o.id for o in blotter.open_orders[asset_24]], [oid_1, oid_3], ) - blotter.cancel_all(24) + blotter.cancel_all_orders_for_asset(asset_24) self.assertEqual(len(blotter.open_orders), 1) - self.assertEqual(list(blotter.open_orders), [25]) + self.assertEqual(list(blotter.open_orders), [asset_25]) + + def test_blotter_eod_cancellation(self): + blotter = Blotter('minute', self.env.asset_finder, + cancel_policy=EODCancel()) + asset_24 = blotter.asset_finder.retrieve_asset(24) + + # Make two orders for the same sid, so we can test that we are not + # mutating the orders list as we are cancelling orders + blotter.order(asset_24, 100, MarketOrder()) + blotter.order(asset_24, -100, MarketOrder()) + + self.assertEqual(len(blotter.new_orders), 2) + order_ids = [order.id for order in blotter.open_orders[asset_24]] + + self.assertEqual(blotter.new_orders[0].status, ORDER_STATUS.OPEN) + self.assertEqual(blotter.new_orders[1].status, ORDER_STATUS.OPEN) + + blotter.execute_cancel_policy(BAR) + self.assertEqual(blotter.new_orders[0].status, ORDER_STATUS.OPEN) + self.assertEqual(blotter.new_orders[1].status, ORDER_STATUS.OPEN) + + blotter.execute_cancel_policy(DAY_END) + for order_id in order_ids: + order = blotter.orders[order_id] + self.assertEqual(order.status, ORDER_STATUS.CANCELLED) + + def test_blotter_never_cancel(self): + blotter = Blotter('minute', self.env.asset_finder, + cancel_policy=NeverCancel()) + + blotter.order(blotter.asset_finder.retrieve_asset(24), 100, + MarketOrder()) + + self.assertEqual(len(blotter.new_orders), 1) + self.assertEqual(blotter.new_orders[0].status, ORDER_STATUS.OPEN) + + blotter.execute_cancel_policy(BAR) + self.assertEqual(blotter.new_orders[0].status, ORDER_STATUS.OPEN) + + blotter.execute_cancel_policy(DAY_END) + self.assertEqual(blotter.new_orders[0].status, ORDER_STATUS.OPEN) def test_order_rejection(self): - blotter = Blotter() + blotter = Blotter(self.sim_params.data_frequency, + self.env.asset_finder) + asset_24 = blotter.asset_finder.retrieve_asset(24) + # Reject a nonexistent order -> no order appears in new_order, # no exceptions raised out blotter.reject(56) self.assertEqual(blotter.new_orders, []) # Basic tests of open order behavior - open_order_id = blotter.order(24, 100, MarketOrder()) - second_order_id = blotter.order(24, 50, MarketOrder()) - self.assertEqual(len(blotter.open_orders[24]), 2) - open_order = blotter.open_orders[24][0] + open_order_id = blotter.order(asset_24, 100, MarketOrder()) + second_order_id = blotter.order(asset_24, 50, MarketOrder()) + self.assertEqual(len(blotter.open_orders[asset_24]), 2) + open_order = blotter.open_orders[asset_24][0] self.assertEqual(open_order.status, ORDER_STATUS.OPEN) self.assertEqual(open_order.id, open_order_id) self.assertIn(open_order, blotter.new_orders) @@ -118,7 +229,7 @@ def test_order_rejection(self): # Reject that order immediately (same bar, i.e. still in new_orders) blotter.reject(open_order_id) self.assertEqual(len(blotter.new_orders), 2) - self.assertEqual(len(blotter.open_orders[24]), 1) + self.assertEqual(len(blotter.open_orders[asset_24]), 1) still_open_order = blotter.new_orders[0] self.assertEqual(still_open_order.id, second_order_id) self.assertEqual(still_open_order.status, ORDER_STATUS.OPEN) @@ -128,9 +239,10 @@ def test_order_rejection(self): # Do it again, but reject it at a later time (after tradesimulation # pulls it from new_orders) - blotter = Blotter() - new_open_id = blotter.order(24, 10, MarketOrder()) - new_open_order = blotter.open_orders[24][0] + blotter = Blotter(self.sim_params.data_frequency, + self.env.asset_finder) + new_open_id = blotter.order(asset_24, 10, MarketOrder()) + new_open_order = blotter.open_orders[asset_24][0] self.assertEqual(new_open_id, new_open_order.id) # Pretend that the trade simulation did this. blotter.new_orders = [] @@ -143,18 +255,26 @@ def test_order_rejection(self): self.assertEqual(rejected_order.reason, rejection_reason) # You can't reject a filled order. - blotter = Blotter() # Reset for paranoia - blotter.current_dt = datetime.datetime.now() - filled_id = blotter.order(24, 100, MarketOrder()) - aapl_trade = create_trade(24, 50.0, 400, datetime.datetime.now()) + # Reset for paranoia + blotter = Blotter(self.sim_params.data_frequency, + self.env.asset_finder) + blotter.slippage_func = FixedSlippage() + filled_id = blotter.order(asset_24, 100, MarketOrder()) filled_order = None - for txn, updated_order in blotter.process_trade(aapl_trade): - filled_order = updated_order + blotter.current_dt = self.sim_params.trading_days[-1] + bar_data = BarData( + self.data_portal, + lambda: self.sim_params.trading_days[-1], + self.sim_params.data_frequency, + ) + txns, _ = blotter.get_transactions(bar_data) + for txn in txns: + filled_order = blotter.orders[txn.order_id] self.assertEqual(filled_order.id, filled_id) self.assertIn(filled_order, blotter.new_orders) self.assertEqual(filled_order.status, ORDER_STATUS.FILLED) - self.assertNotIn(filled_order, blotter.open_orders[24]) + self.assertNotIn(filled_order, blotter.open_orders[asset_24]) blotter.reject(filled_id) updated_order = blotter.orders[filled_id] @@ -166,50 +286,65 @@ def test_order_hold(self): status indication. When a fill happens, the order should switch status to OPEN/FILLED as necessary """ - blotter = Blotter() + blotter = Blotter(self.sim_params.data_frequency, + self.env.asset_finder) # Nothing happens on held of a non-existent order blotter.hold(56) self.assertEqual(blotter.new_orders, []) - open_id = blotter.order(24, 100, MarketOrder()) - open_order = blotter.open_orders[24][0] + asset_24 = blotter.asset_finder.retrieve_asset(24) + + open_id = blotter.order(asset_24, 100, MarketOrder()) + open_order = blotter.open_orders[asset_24][0] self.assertEqual(open_order.id, open_id) blotter.hold(open_id) self.assertEqual(len(blotter.new_orders), 1) - self.assertEqual(len(blotter.open_orders[24]), 1) + self.assertEqual(len(blotter.open_orders[asset_24]), 1) held_order = blotter.new_orders[0] self.assertEqual(held_order.status, ORDER_STATUS.HELD) self.assertEqual(held_order.reason, '') blotter.cancel(held_order.id) self.assertEqual(len(blotter.new_orders), 1) - self.assertEqual(len(blotter.open_orders[24]), 0) + self.assertEqual(len(blotter.open_orders[asset_24]), 0) cancelled_order = blotter.new_orders[0] self.assertEqual(cancelled_order.id, held_order.id) self.assertEqual(cancelled_order.status, ORDER_STATUS.CANCELLED) - for trade_amt in (100, 400): + for data in ([100, self.sim_params.trading_days[0]], + [400, self.sim_params.trading_days[1]]): # Verify that incoming fills will change the order status. + trade_amt = data[0] + dt = data[1] + order_size = 100 - expected_filled = trade_amt * 0.25 + expected_filled = int(trade_amt * + DEFAULT_VOLUME_SLIPPAGE_BAR_LIMIT) expected_open = order_size - expected_filled expected_status = ORDER_STATUS.OPEN if expected_open else \ ORDER_STATUS.FILLED - blotter = Blotter() - blotter.current_dt = datetime.datetime.now() - open_id = blotter.order(24, order_size, MarketOrder()) - open_order = blotter.open_orders[24][0] + blotter = Blotter(self.sim_params.data_frequency, + self.env.asset_finder) + open_id = blotter.order(blotter.asset_finder.retrieve_asset(24), + order_size, MarketOrder()) + open_order = blotter.open_orders[asset_24][0] self.assertEqual(open_id, open_order.id) blotter.hold(open_id) held_order = blotter.new_orders[0] - aapl_trade = create_trade(24, 50.0, trade_amt, - datetime.datetime.now()) filled_order = None - for txn, updated_order in blotter.process_trade(aapl_trade): - filled_order = updated_order + blotter.current_dt = dt + bar_data = BarData( + self.data_portal, + lambda: dt, + self.sim_params.data_frequency, + ) + txns, _ = blotter.get_transactions(bar_data) + for txn in txns: + filled_order = blotter.orders[txn.order_id] + self.assertEqual(filled_order.id, held_order.id) self.assertEqual(filled_order.status, expected_status) self.assertEqual(filled_order.filled, expected_filled) diff --git a/tests/test_data_portal.py b/tests/test_data_portal.py new file mode 100644 index 000000000..b4f2eaf04 --- /dev/null +++ b/tests/test_data_portal.py @@ -0,0 +1,73 @@ +# +# Copyright 2016 Quantopian, Inc. +# +# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); +# you may not use this file except in compliance with the License. +# You may obtain a copy of the License at +# +# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 +# +# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software +# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, +# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. +# See the License for the specific language governing permissions and +# limitations under the License. +from pandas.tslib import Timedelta + +from zipline.data.data_portal import DataPortal +from zipline.testing.fixtures import WithTradingEnvironment, ZiplineTestCase +import pandas as pd + + +# Note: most of dataportal functionality is tested in various other places, +# such as test_history. + +class TestDataPortal(WithTradingEnvironment, ZiplineTestCase): + def init_instance_fixtures(self): + super(TestDataPortal, self).init_instance_fixtures() + + self.data_portal = DataPortal(self.env) + + def test_bar_count_for_simple_transforms(self): + # July 2015 + # Su Mo Tu We Th Fr Sa + # 1 2 3 4 + # 5 6 7 8 9 10 11 + # 12 13 14 15 16 17 18 + # 19 20 21 22 23 24 25 + # 26 27 28 29 30 31 + + # half an hour into july 9, getting a 4-"day" window should get us + # all the minutes of 7/6, 7/7, 7/8, and 31 minutes of 7/9 + + july_9_dt = self.env.get_open_and_close( + pd.Timestamp("2015-07-09") + )[0] + Timedelta("30 minutes") + + self.assertEqual( + (3 * 390) + 31, + self.data_portal._get_minute_count_for_transform(july_9_dt, 4) + ) + + # November 2015 + # Su Mo Tu We Th Fr Sa + # 1 2 3 4 5 6 7 + # 8 9 10 11 12 13 14 + # 15 16 17 18 19 20 21 + # 22 23 24 25 26 27 28 + # 29 30 + + # nov 26th closed + # nov 27th was an early close + + # half an hour into nov 30, getting a 4-"day" window should get us + # all the minutes of 11/24, 11/25, 11/27 (half day!), and 31 minutes + # of 11/30 + nov_30_dt = self.env.get_open_and_close( + pd.Timestamp("2015-11-30") + )[0] + Timedelta("30 minutes") + + self.assertEqual( + 390 + 390 + 210 + 31, + self.data_portal._get_minute_count_for_transform(nov_30_dt, 4) + ) diff --git a/tests/test_events_through_risk.py b/tests/test_events_through_risk.py deleted file mode 100644 index 916499317..000000000 --- a/tests/test_events_through_risk.py +++ /dev/null @@ -1,349 +0,0 @@ -# -# Copyright 2013 Quantopian, Inc. -# -# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); -# you may not use this file except in compliance with the License. -# You may obtain a copy of the License at -# -# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 -# -# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software -# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, -# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. -# See the License for the specific language governing permissions and -# limitations under the License. - -import unittest -import datetime -import pandas as pd -import pytz - -import numpy as np - -from zipline.finance.trading import SimulationParameters, TradingEnvironment -from zipline.algorithm import TradingAlgorithm -from zipline.protocol import ( - Event, - DATASOURCE_TYPE -) - - -class BuyAndHoldAlgorithm(TradingAlgorithm): - - SID_TO_BUY_AND_HOLD = 1 - - def initialize(self): - self.holding = False - - def handle_data(self, data): - if not self.holding: - self.order(self.sid(self.SID_TO_BUY_AND_HOLD), 100) - self.holding = True - - -class TestEventsThroughRisk(unittest.TestCase): - - @classmethod - def setUpClass(cls): - cls.env = TradingEnvironment() - cls.env.write_data(equities_identifiers=[1]) - - @classmethod - def tearDownClass(cls): - del cls.env - - def test_daily_buy_and_hold(self): - - start_date = datetime.datetime( - year=2006, - month=1, - day=3, - hour=0, - minute=0, - tzinfo=pytz.utc) - end_date = datetime.datetime( - year=2006, - month=1, - day=5, - hour=0, - minute=0, - tzinfo=pytz.utc) - - sim_params = SimulationParameters( - period_start=start_date, - period_end=end_date, - data_frequency='daily', - emission_rate='daily' - ) - - algo = BuyAndHoldAlgorithm(sim_params=sim_params, env=self.env) - - first_date = pd.Timestamp('2006-01-03', tz='UTC') - second_date = pd.Timestamp('2006-01-04', tz='UTC') - third_date = pd.Timestamp('2006-01-05', tz='UTC') - - trade_bar_data = [ - Event({ - 'open_price': 10, - 'close_price': 15, - 'price': 15, - 'volume': 1000, - 'sid': 1, - 'dt': first_date, - 'source_id': 'test-trade-source', - 'type': DATASOURCE_TYPE.TRADE - }), - Event({ - 'open_price': 15, - 'close_price': 20, - 'price': 20, - 'volume': 2000, - 'sid': 1, - 'dt': second_date, - 'source_id': 'test_list', - 'type': DATASOURCE_TYPE.TRADE - }), - Event({ - 'open_price': 20, - 'close_price': 15, - 'price': 15, - 'volume': 1000, - 'sid': 1, - 'dt': third_date, - 'source_id': 'test_list', - 'type': DATASOURCE_TYPE.TRADE - }), - ] - benchmark_data = [ - Event({ - 'returns': 0.1, - 'dt': first_date, - 'source_id': 'test-benchmark-source', - 'type': DATASOURCE_TYPE.BENCHMARK - }), - Event({ - 'returns': 0.2, - 'dt': second_date, - 'source_id': 'test-benchmark-source', - 'type': DATASOURCE_TYPE.BENCHMARK - }), - Event({ - 'returns': 0.4, - 'dt': third_date, - 'source_id': 'test-benchmark-source', - 'type': DATASOURCE_TYPE.BENCHMARK - }), - ] - - algo.benchmark_return_source = benchmark_data - algo.set_sources(list([trade_bar_data])) - gen = algo._create_generator(sim_params) - - # TODO: Hand derive these results. - # Currently, the output from the time of this writing to - # at least be an early warning against changes. - expected_algorithm_returns = { - first_date: 0.0, - second_date: -0.000350, - third_date: -0.050018 - } - - # TODO: Hand derive these results. - # Currently, the output from the time of this writing to - # at least be an early warning against changes. - expected_sharpe = { - first_date: np.nan, - second_date: -22.322677, - third_date: -9.353741 - } - - for bar in gen: - current_dt = algo.datetime - crm = algo.perf_tracker.cumulative_risk_metrics - dt_loc = crm.cont_index.get_loc(current_dt) - - np.testing.assert_almost_equal( - crm.algorithm_returns[dt_loc], - expected_algorithm_returns[current_dt], - decimal=6) - - np.testing.assert_almost_equal( - crm.sharpe[dt_loc], - expected_sharpe[current_dt], - decimal=6, - err_msg="Mismatch at %s" % (current_dt,)) - - def test_minute_buy_and_hold(self): - - start_date = datetime.datetime( - year=2006, - month=1, - day=3, - hour=0, - minute=0, - tzinfo=pytz.utc) - end_date = datetime.datetime( - year=2006, - month=1, - day=5, - hour=0, - minute=0, - tzinfo=pytz.utc) - - sim_params = SimulationParameters( - period_start=start_date, - period_end=end_date, - emission_rate='daily', - data_frequency='minute', - env=self.env) - - algo = BuyAndHoldAlgorithm( - sim_params=sim_params, - env=self.env) - - first_date = datetime.datetime(2006, 1, 3, tzinfo=pytz.utc) - first_open, first_close = self.env.get_open_and_close(first_date) - - second_date = datetime.datetime(2006, 1, 4, tzinfo=pytz.utc) - second_open, second_close = self.env.get_open_and_close(second_date) - - third_date = datetime.datetime(2006, 1, 5, tzinfo=pytz.utc) - third_open, third_close = self.env.get_open_and_close(third_date) - - benchmark_data = [ - Event({ - 'returns': 0.1, - 'dt': first_close, - 'source_id': 'test-benchmark-source', - 'type': DATASOURCE_TYPE.BENCHMARK - }), - Event({ - 'returns': 0.2, - 'dt': second_close, - 'source_id': 'test-benchmark-source', - 'type': DATASOURCE_TYPE.BENCHMARK - }), - Event({ - 'returns': 0.4, - 'dt': third_close, - 'source_id': 'test-benchmark-source', - 'type': DATASOURCE_TYPE.BENCHMARK - }), - ] - - trade_bar_data = [ - Event({ - 'open_price': 10, - 'close_price': 15, - 'price': 15, - 'volume': 1000, - 'sid': 1, - 'dt': first_open, - 'source_id': 'test-trade-source', - 'type': DATASOURCE_TYPE.TRADE - }), - Event({ - 'open_price': 10, - 'close_price': 15, - 'price': 15, - 'volume': 1000, - 'sid': 1, - 'dt': first_open + datetime.timedelta(minutes=10), - 'source_id': 'test-trade-source', - 'type': DATASOURCE_TYPE.TRADE - }), - Event({ - 'open_price': 15, - 'close_price': 20, - 'price': 20, - 'volume': 2000, - 'sid': 1, - 'dt': second_open, - 'source_id': 'test-trade-source', - 'type': DATASOURCE_TYPE.TRADE - }), - Event({ - 'open_price': 15, - 'close_price': 20, - 'price': 20, - 'volume': 2000, - 'sid': 1, - 'dt': second_open + datetime.timedelta(minutes=10), - 'source_id': 'test-trade-source', - 'type': DATASOURCE_TYPE.TRADE - }), - Event({ - 'open_price': 20, - 'close_price': 15, - 'price': 15, - 'volume': 1000, - 'sid': 1, - 'dt': third_open, - 'source_id': 'test-trade-source', - 'type': DATASOURCE_TYPE.TRADE - }), - Event({ - 'open_price': 20, - 'close_price': 15, - 'price': 15, - 'volume': 1000, - 'sid': 1, - 'dt': third_open + datetime.timedelta(minutes=10), - 'source_id': 'test-trade-source', - 'type': DATASOURCE_TYPE.TRADE - }), - ] - - algo.benchmark_return_source = benchmark_data - algo.set_sources(list([trade_bar_data])) - gen = algo._create_generator(sim_params) - - crm = algo.perf_tracker.cumulative_risk_metrics - dt_loc = crm.cont_index.get_loc(algo.datetime) - - first_msg = next(gen) - - self.assertIsNotNone(first_msg, - "There should be a message emitted.") - - # Protects against bug where the positions appeared to be - # a day late, because benchmarks were triggering - # calculations before the events for the day were - # processed. - self.assertEqual(1, len(algo.portfolio.positions), "There should " - "be one position after the first day.") - - self.assertEquals( - 0, - crm.algorithm_volatility[dt_loc], - "On the first day algorithm volatility does not exist.") - - second_msg = next(gen) - - self.assertIsNotNone(second_msg, "There should be a message " - "emitted.") - - self.assertEqual(1, len(algo.portfolio.positions), - "Number of positions should stay the same.") - - # TODO: Hand derive. Current value is just a canary to - # detect changes. - np.testing.assert_almost_equal( - 0.050022510129558301, - crm.algorithm_returns[-1], - decimal=6) - - third_msg = next(gen) - - self.assertEqual(1, len(algo.portfolio.positions), - "Number of positions should stay the same.") - - self.assertIsNotNone(third_msg, "There should be a message " - "emitted.") - - # TODO: Hand derive. Current value is just a canary to - # detect changes. - np.testing.assert_almost_equal( - -0.047639464532418657, - crm.algorithm_returns[-1], - decimal=6) diff --git a/tests/test_examples.py b/tests/test_examples.py index 04dc2ce35..140806558 100644 --- a/tests/test_examples.py +++ b/tests/test_examples.py @@ -45,7 +45,7 @@ def test_example(self, name, example): runpy.run_path(example, run_name='__main__') # Test algorithm as if scripts/run_algo.py is being used. - def test_example_run_pipline(self): + def test_example_run_pipeline(self): example = os.path.join(example_dir(), 'buyapple.py') confs = ['-f', example, '--start', '2011-1-1', '--end', '2012-1-1'] parsed_args = parse_args(confs) diff --git a/tests/test_exception_handling.py b/tests/test_exception_handling.py index bcb0c5696..6bb6e3518 100644 --- a/tests/test_exception_handling.py +++ b/tests/test_exception_handling.py @@ -14,8 +14,8 @@ # limitations under the License. from unittest import TestCase +from testfixtures import TempDirectory -from zipline.finance.slippage import FixedSlippage from zipline.finance.trading import TradingEnvironment from zipline.test_algorithms import ( ExceptionAlgorithm, @@ -23,13 +23,11 @@ SetPortfolioAlgorithm, ) from zipline.testing import ( - drain_zipline, setup_logger, - teardown_logger, - ExceptionSource, + teardown_logger ) -import zipline.utils.simfactory as simfactory import zipline.utils.factory as factory +from zipline.testing.core import create_data_portal DEFAULT_TIMEOUT = 15 # seconds EXTENDED_TIMEOUT = 90 @@ -39,87 +37,58 @@ class ExceptionTestCase(TestCase): @classmethod def setUpClass(cls): + cls.sid = 133 cls.env = TradingEnvironment() - cls.env.write_data(equities_identifiers=[133]) + cls.env.write_data(equities_identifiers=[cls.sid]) - @classmethod - def tearDownClass(cls): - del cls.env + cls.tempdir = TempDirectory() - def setUp(self): - self.zipline_test_config = { - 'sid': 133, - 'slippage': FixedSlippage() - } - setup_logger(self) - - def tearDown(self): - teardown_logger(self) + cls.sim_params = factory.create_simulation_parameters( + num_days=4, + env=cls.env + ) - def test_datasource_exception(self): - self.zipline_test_config['trade_source'] = ExceptionSource() - zipline = simfactory.create_test_zipline( - **self.zipline_test_config + cls.data_portal = create_data_portal( + env=cls.env, + tempdir=cls.tempdir, + sim_params=cls.sim_params, + sids=[cls.sid] ) - with self.assertRaises(ZeroDivisionError): - output, _ = drain_zipline(self, zipline) + setup_logger(cls) - def test_exception_in_handle_data(self): - # Simulation - # ---------- - self.zipline_test_config['algorithm'] = \ - ExceptionAlgorithm( - 'handle_data', - self.zipline_test_config['sid'], - sim_params=factory.create_simulation_parameters(), - env=self.env - ) + @classmethod + def tearDownClass(cls): + del cls.env + cls.tempdir.cleanup() + teardown_logger(cls) - zipline = simfactory.create_test_zipline( - **self.zipline_test_config - ) + def test_exception_in_handle_data(self): + algo = ExceptionAlgorithm('handle_data', + self.sid, + sim_params=self.sim_params, + env=self.env) with self.assertRaises(Exception) as ctx: - output, _ = drain_zipline(self, zipline) + algo.run(self.data_portal) self.assertEqual(str(ctx.exception), 'Algo exception in handle_data') def test_zerodivision_exception_in_handle_data(self): - - # Simulation - # ---------- - self.zipline_test_config['algorithm'] = \ - DivByZeroAlgorithm( - self.zipline_test_config['sid'], - sim_params=factory.create_simulation_parameters(), - env=self.env - ) - - zipline = simfactory.create_test_zipline( - **self.zipline_test_config - ) + algo = DivByZeroAlgorithm(self.sid, + sim_params=self.sim_params, + env=self.env) with self.assertRaises(ZeroDivisionError): - output, _ = drain_zipline(self, zipline) + algo.run(self.data_portal) def test_set_portfolio(self): """ Are we protected against overwriting an algo's portfolio? """ - - # Simulation - # ---------- - self.zipline_test_config['algorithm'] = \ - SetPortfolioAlgorithm( - self.zipline_test_config['sid'], - sim_params=factory.create_simulation_parameters(), - env=self.env - ) - - zipline = simfactory.create_test_zipline( - **self.zipline_test_config - ) + algo = SetPortfolioAlgorithm(self.sid, + sim_params=self.sim_params, + env=self.env) with self.assertRaises(AttributeError): - output, _ = drain_zipline(self, zipline) + algo.run(self.data_portal) diff --git a/tests/test_fetcher.py b/tests/test_fetcher.py new file mode 100644 index 000000000..228b7c8e4 --- /dev/null +++ b/tests/test_fetcher.py @@ -0,0 +1,528 @@ +# +# Copyright 2015 Quantopian, Inc. +# +# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); +# you may not use this file except in compliance with the License. +# You may obtain a copy of the License at +# +# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 +# +# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software +# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, +# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. +# See the License for the specific language governing permissions and +# limitations under the License. + +from unittest import TestCase +from nose_parameterized import parameterized + +import pandas as pd +import numpy as np +import responses +from mock import patch +from zipline import TradingAlgorithm +from zipline.errors import UnsupportedOrderParameters +from zipline.finance.trading import TradingEnvironment +from zipline.sources.requests_csv import mask_requests_args + +from zipline.utils import factory +from zipline.testing.core import FetcherDataPortal + +from .resources.fetcher_inputs.fetcher_test_data import ( + MULTI_SIGNAL_CSV_DATA, + AAPL_CSV_DATA, + AAPL_MINUTE_CSV_DATA, + IBM_CSV_DATA, + ANNUAL_AAPL_CSV_DATA, + AAPL_IBM_CSV_DATA, + CPIAUCSL_DATA, + PALLADIUM_DATA, + FETCHER_UNIVERSE_DATA, + NON_ASSET_FETCHER_UNIVERSE_DATA, + FETCHER_UNIVERSE_DATA_TICKER_COLUMN, FETCHER_ALTERNATE_COLUMN_HEADER) + + +class FetcherTestCase(TestCase): + @classmethod + def setUpClass(cls): + responses.start() + responses.add(responses.GET, + 'https://fake.urls.com/aapl_minute_csv_data.csv', + body=AAPL_MINUTE_CSV_DATA, content_type='text/csv') + responses.add(responses.GET, + 'https://fake.urls.com/aapl_csv_data.csv', + body=AAPL_CSV_DATA, content_type='text/csv') + responses.add(responses.GET, + 'https://fake.urls.com/multi_signal_csv_data.csv', + body=MULTI_SIGNAL_CSV_DATA, content_type='text/csv') + responses.add(responses.GET, + 'https://fake.urls.com/cpiaucsl_data.csv', + body=CPIAUCSL_DATA, content_type='text/csv') + responses.add(responses.GET, + 'https://fake.urls.com/ibm_csv_data.csv', + body=IBM_CSV_DATA, content_type='text/csv') + responses.add(responses.GET, + 'https://fake.urls.com/aapl_ibm_csv_data.csv', + body=AAPL_IBM_CSV_DATA, content_type='text/csv') + responses.add(responses.GET, + 'https://fake.urls.com/palladium_data.csv', + body=PALLADIUM_DATA, content_type='text/csv') + responses.add(responses.GET, + 'https://fake.urls.com/fetcher_universe_data.csv', + body=FETCHER_UNIVERSE_DATA, content_type='text/csv') + responses.add(responses.GET, + 'https://fake.urls.com/bad_fetcher_universe_data.csv', + body=NON_ASSET_FETCHER_UNIVERSE_DATA, + content_type='text/csv') + responses.add(responses.GET, + 'https://fake.urls.com/annual_aapl_csv_data.csv', + body=ANNUAL_AAPL_CSV_DATA, content_type='text/csv') + + cls.sim_params = factory.create_simulation_parameters() + cls.env = TradingEnvironment() + cls.env.write_data( + equities_data={ + 24: { + "start_date": pd.Timestamp("2006-01-01", tz='UTC'), + "end_date": pd.Timestamp("2007-01-01", tz='UTC'), + 'symbol': "AAPL", + "asset_type": "equity", + "exchange": "nasdaq" + }, + 3766: { + "start_date": pd.Timestamp("2006-01-01", tz='UTC'), + "end_date": pd.Timestamp("2007-01-01", tz='UTC'), + 'symbol': "IBM", + "asset_type": "equity", + "exchange": "nasdaq" + }, + 5061: { + "start_date": pd.Timestamp("2006-01-01", tz='UTC'), + "end_date": pd.Timestamp("2007-01-01", tz='UTC'), + 'symbol': "MSFT", + "asset_type": "equity", + "exchange": "nasdaq" + }, + 14848: { + "start_date": pd.Timestamp("2006-01-01", tz='UTC'), + "end_date": pd.Timestamp("2007-01-01", tz='UTC'), + 'symbol': "YHOO", + "asset_type": "equity", + "exchange": "nasdaq" + }, + 25317: { + "start_date": pd.Timestamp("2006-01-01", tz='UTC'), + "end_date": pd.Timestamp("2007-01-01", tz='UTC'), + 'symbol': "DELL", + "asset_type": "equity", + "exchange": "nasdaq" + } + } + + ) + + @classmethod + def tearDownClass(cls): + responses.stop() + responses.reset() + + def run_algo(self, code, sim_params=None, data_frequency="daily"): + if sim_params is None: + sim_params = self.sim_params + + test_algo = TradingAlgorithm( + script=code, + sim_params=sim_params, + env=self.env, + data_frequency=data_frequency + ) + + results = test_algo.run(FetcherDataPortal(self.env)) + + return results + + def test_fetch_minute_granularity(self): + sim_params = factory.create_simulation_parameters( + start=pd.Timestamp("2006-01-03", tz='UTC'), + end=pd.Timestamp("2006-01-10", tz='UTC'), + emission_rate="minute", + data_frequency="minute" + ) + + test_algo = TradingAlgorithm( + script=""" +from zipline.api import fetch_csv, record, sid + +def initialize(context): + fetch_csv('https://fake.urls.com/aapl_minute_csv_data.csv') + +def handle_data(context, data): + record(aapl_signal=data.current(sid(24), "signal")) +""", sim_params=sim_params, data_frequency="minute", env=self.env) + + # manually setting data portal and getting generator because we need + # the minutely emission packets here. TradingAlgorithm.run() only + # returns daily packets. + test_algo.data_portal = FetcherDataPortal(self.env) + gen = test_algo.get_generator() + perf_packets = list(gen) + + signal = [result["minute_perf"]["recorded_vars"]["aapl_signal"] for + result in perf_packets if "minute_perf" in result] + + self.assertEqual(6 * 390, len(signal)) + + # csv data is: + # symbol,date,signal + # aapl,1/4/06 5:31AM, 1 + # aapl,1/4/06 11:30AM, 2 + # aapl,1/5/06 5:31AM, 1 + # aapl,1/5/06 11:30AM, 3 + # aapl,1/9/06 5:31AM, 1 + # aapl,1/9/06 11:30AM, 4 for dates 1/3 to 1/10 + + # 2 signals per day, only last signal is taken. So we expect + # 390 bars of signal NaN on 1/3 + # 390 bars of signal 2 on 1/4 + # 390 bars of signal 3 on 1/5 + # 390 bars of signal 3 on 1/6 (forward filled) + # 390 bars of signal 4 on 1/9 + # 390 bars of signal 4 on 1/9 (forward filled) + + np.testing.assert_array_equal([np.NaN] * 390, signal[0:390]) + np.testing.assert_array_equal([2] * 390, signal[390:780]) + np.testing.assert_array_equal([3] * 780, signal[780:1560]) + np.testing.assert_array_equal([4] * 780, signal[1560:]) + + def test_fetch_csv_with_multi_symbols(self): + results = self.run_algo( + """ +from zipline.api import fetch_csv, record, sid + +def initialize(context): + fetch_csv('https://fake.urls.com/multi_signal_csv_data.csv') + context.stocks = [sid(3766), sid(25317)] + +def handle_data(context, data): + record(ibm_signal=data.current(sid(3766), "signal")) + record(dell_signal=data.current(sid(25317), "signal")) + """) + + self.assertEqual(5, results["ibm_signal"].iloc[-1]) + self.assertEqual(5, results["dell_signal"].iloc[-1]) + + def test_fetch_csv_with_pure_signal_file(self): + results = self.run_algo( + """ +from zipline.api import fetch_csv, sid, record + +def clean(df): + return df.rename(columns={'Value':'cpi', 'Date':'date'}) + +def initialize(context): + fetch_csv( + 'https://fake.urls.com/cpiaucsl_data.csv', + symbol='urban', + pre_func=clean, + date_format='%Y-%m-%d' + ) + context.stocks = [sid(3766), sid(25317)] + +def handle_data(context, data): + + cur_cpi = data.current("urban", "cpi") + record(cpi=cur_cpi) + """) + + self.assertEqual(results["cpi"][-1], 203.1) + + def test_algo_fetch_csv(self): + results = self.run_algo( + """ +from zipline.api import fetch_csv, record, sid + +def normalize(df): + df['scaled'] = df['signal'] * 10 + return df + +def initialize(context): + fetch_csv('https://fake.urls.com/aapl_csv_data.csv', + post_func=normalize) + context.checked_name = False + +def handle_data(context, data): + record( + signal=data.current(sid(24), "signal"), + scaled=data.current(sid(24), "scaled"), + price=data.current(sid(24), "price")) + """) + + self.assertEqual(5, results["signal"][-1]) + self.assertEqual(50, results["scaled"][-1]) + self.assertEqual(24, results["price"][-1]) # fake value + + def test_algo_fetch_csv_with_extra_symbols(self): + results = self.run_algo( + """ +from zipline.api import fetch_csv, record, sid + +def normalize(df): + df['scaled'] = df['signal'] * 10 + return df + +def initialize(context): + fetch_csv('https://fake.urls.com/aapl_ibm_csv_data.csv', + post_func=normalize, + mask=True) + +def handle_data(context, data): + record( + signal=data.current(sid(24),"signal"), + scaled=data.current(sid(24), "scaled"), + price=data.current(sid(24), "price")) + """ + ) + + self.assertEqual(5, results["signal"][-1]) + self.assertEqual(50, results["scaled"][-1]) + self.assertEqual(24, results["price"][-1]) # fake value + + @parameterized.expand([("unspecified", ""), + ("none", "usecols=None"), + ("empty", "usecols=[]"), + ("without date", "usecols=['Value']"), + ("with date", "usecols=('Value', 'Date')")]) + def test_usecols(self, testname, usecols): + code = """ +from zipline.api import fetch_csv, sid, record + +def clean(df): + return df.rename(columns={{'Value':'cpi'}}) + +def initialize(context): + fetch_csv( + 'https://fake.urls.com/cpiaucsl_data.csv', + symbol='urban', + pre_func=clean, + date_column='Date', + date_format='%Y-%m-%d',{usecols} + ) + context.stocks = [sid(3766), sid(25317)] + +def handle_data(context, data): + if {should_have_data}: + try: + data.current("urban", "cpi") + except (KeyError, ValueError): + assert False + else: + try: + data.current("urban", "cpi") + except (KeyError, ValueError): + assert True + """ + + results = self.run_algo( + code.format( + usecols=usecols, + should_have_data=testname in [ + 'none', + 'unspecified', + 'without date', + 'with date', + ], + ) + ) + + # 251 trading days in 2006 + self.assertEqual(len(results), 251) + + def test_sources_merge_custom_ticker(self): + requests_kwargs = {} + + def capture_kwargs(zelf, url, **kwargs): + requests_kwargs.update( + mask_requests_args(url, kwargs).requests_kwargs + ) + return PALLADIUM_DATA + + # Patching fetch_url instead of using responses in this test so that we + # can intercept the requests keyword arguments and confirm that they're + # correct. + with patch('zipline.sources.requests_csv.PandasRequestsCSV.fetch_url', + new=capture_kwargs): + results = self.run_algo( + """ +from zipline.api import fetch_csv, record, sid + +def rename_col(df): + df = df.rename(columns={'New York 15:00': 'price'}) + df = df.fillna(method='ffill') + return df[['price', 'sid']] + +def initialize(context): + fetch_csv('https://dl.dropbox.com/u/16705795/PALL.csv', + date_column='Date', + symbol='palladium', + post_func=rename_col, + date_format='%Y-%m-%d' + ) + context.stock = sid(24) + +def handle_data(context, data): + record(palladium=data.current("palladium", "price")) + record(aapl=data.current(context.stock, "price")) + """) + + np.testing.assert_array_equal([24] * 251, results["aapl"]) + self.assertEqual(337, results["palladium"].iloc[-1]) + + expected = { + 'allow_redirects': False, + 'stream': True, + 'timeout': 30.0, + } + + self.assertEqual(expected, requests_kwargs) + + @parameterized.expand([("symbol", FETCHER_UNIVERSE_DATA, None), + ("arglebargle", FETCHER_UNIVERSE_DATA_TICKER_COLUMN, + FETCHER_ALTERNATE_COLUMN_HEADER)]) + def test_fetcher_universe(self, name, data, column_name): + # Patching fetch_url here rather than using responses because (a) it's + # easier given the paramaterization, and (b) there are enough tests + # using responses that the fetch_url code is getting a good workout so + # we don't have to use it in every test. + with patch('zipline.sources.requests_csv.PandasRequestsCSV.fetch_url', + new=lambda *a, **k: data): + sim_params = factory.create_simulation_parameters( + start=pd.Timestamp("2006-01-09", tz='UTC'), + end=pd.Timestamp("2006-01-11", tz='UTC') + ) + + algocode = """ +from pandas import Timestamp +from zipline.api import fetch_csv, record, sid, get_datetime + +def initialize(context): + fetch_csv( + 'https://dl.dropbox.com/u/16705795/dtoc_history.csv', + date_format='%m/%d/%Y'{token} + ) + context.expected_sids = {{ + Timestamp('2006-01-09 00:00:00+0000', tz='UTC'):[24, 3766, 5061], + Timestamp('2006-01-10 00:00:00+0000', tz='UTC'):[24, 3766, 5061], + Timestamp('2006-01-11 00:00:00+0000', tz='UTC'):[24, 3766, 5061, 14848] + }} + context.bar_count = 0 + +def handle_data(context, data): + expected = context.expected_sids[get_datetime()] + actual = data.fetcher_assets + for stk in expected: + if stk not in actual: + raise Exception( + "{{stk}} is missing on dt={{dt}}".format( + stk=stk, dt=get_datetime())) + + record(sid_count=len(actual)) + record(bar_count=context.bar_count) + context.bar_count += 1 + """ + replacement = "" + if column_name: + replacement = ",symbol_column='%s'\n" % column_name + real_algocode = algocode.format(token=replacement) + + results = self.run_algo(real_algocode, sim_params=sim_params) + + self.assertEqual(len(results), 3) + self.assertEqual(3, results["sid_count"].iloc[0]) + self.assertEqual(3, results["sid_count"].iloc[1]) + self.assertEqual(4, results["sid_count"].iloc[2]) + + def test_fetcher_universe_non_security_return(self): + sim_params = factory.create_simulation_parameters( + start=pd.Timestamp("2006-01-09", tz='UTC'), + end=pd.Timestamp("2006-01-10", tz='UTC') + ) + + self.run_algo( + """ +from zipline.api import fetch_csv + +def initialize(context): + fetch_csv( + 'https://fake.urls.com/bad_fetcher_universe_data.csv', + date_format='%m/%d/%Y' + ) + +def handle_data(context, data): + if len(data.fetcher_assets) > 0: + raise Exception("Shouldn't be any assets in fetcher_assets!") + """, + sim_params=sim_params, + ) + + def test_order_against_data(self): + with self.assertRaises(UnsupportedOrderParameters): + self.run_algo(""" +from zipline.api import fetch_csv, order, sid + +def rename_col(df): + return df.rename(columns={'New York 15:00': 'price'}) + +def initialize(context): + fetch_csv('https://fake.urls.com/palladium_data.csv', + date_column='Date', + symbol='palladium', + post_func=rename_col, + date_format='%Y-%m-%d' + ) + context.stock = sid(24) + +def handle_data(context, data): + order('palladium', 100) + """) + + def test_fetcher_universe_minute(self): + sim_params = factory.create_simulation_parameters( + start=pd.Timestamp("2006-01-09", tz='UTC'), + end=pd.Timestamp("2006-01-11", tz='UTC'), + data_frequency="minute" + ) + + results = self.run_algo( + """ +from pandas import Timestamp +from zipline.api import fetch_csv, record, get_datetime + +def initialize(context): + fetch_csv( + 'https://fake.urls.com/fetcher_universe_data.csv', + date_format='%m/%d/%Y' + ) + context.expected_sids = { + Timestamp('2006-01-09 00:00:00+0000', tz='UTC'):[24, 3766, 5061], + Timestamp('2006-01-10 00:00:00+0000', tz='UTC'):[24, 3766, 5061], + Timestamp('2006-01-11 00:00:00+0000', tz='UTC'):[24, 3766, 5061, 14848] + } + context.bar_count = 0 + +def handle_data(context, data): + expected = context.expected_sids[get_datetime().replace(hour=0, minute=0)] + actual = data.fetcher_assets + for stk in expected: + if stk not in actual: + raise Exception("{stk} is missing".format(stk=stk)) + + record(sid_count=len(actual)) + record(bar_count=context.bar_count) + context.bar_count += 1 + """, sim_params=sim_params, data_frequency="minute" + ) + + self.assertEqual(3, len(results)) + self.assertEqual(3, results["sid_count"].iloc[0]) + self.assertEqual(3, results["sid_count"].iloc[1]) + self.assertEqual(4, results["sid_count"].iloc[2]) diff --git a/tests/test_finance.py b/tests/test_finance.py index 21e484926..142272a73 100644 --- a/tests/test_finance.py +++ b/tests/test_finance.py @@ -17,8 +17,7 @@ Tests for the zipline.finance package """ from datetime import datetime, timedelta -import itertools -import operator +import os from unittest import TestCase @@ -27,22 +26,27 @@ import pandas as pd import pytz from six.moves import range +from testfixtures import TempDirectory from zipline.finance.blotter import Blotter from zipline.finance.execution import MarketOrder, LimitOrder from zipline.finance.trading import TradingEnvironment from zipline.finance.performance import PerformanceTracker from zipline.finance.trading import SimulationParameters -from zipline.gens.composites import date_sorted_sources -import zipline.protocol -from zipline.protocol import Event, DATASOURCE_TYPE -from zipline.testing import( +from zipline.testing import ( setup_logger, - teardown_logger, - assert_single_position + teardown_logger ) +from zipline.data.us_equity_pricing import BcolzDailyBarReader +from zipline.data.minute_bars import BcolzMinuteBarReader + +from zipline.data.data_portal import DataPortal +from zipline.finance.slippage import FixedSlippage +from zipline.protocol import BarData +from zipline.testing.core import write_bcolz_minute_data +from .utils.daily_bar_writer import DailyBarWriterFromDataFrames + import zipline.utils.factory as factory -import zipline.utils.simfactory as simfactory DEFAULT_TIMEOUT = 15 # seconds EXTENDED_TIMEOUT = 90 @@ -55,7 +59,7 @@ class FinanceTestCase(TestCase): @classmethod def setUpClass(cls): cls.env = TradingEnvironment() - cls.env.write_data(equities_identifiers=[1, 133]) + cls.env.write_data(equities_identifiers=[1, 2, 133]) @classmethod def tearDownClass(cls): @@ -71,34 +75,6 @@ def setUp(self): def tearDown(self): teardown_logger(self) - @timed(DEFAULT_TIMEOUT) - def test_factory_daily(self): - sim_params = factory.create_simulation_parameters() - trade_source = factory.create_daily_trade_source( - [133], - sim_params, - env=self.env, - ) - prev = None - for trade in trade_source: - if prev: - self.assertTrue(trade.dt > prev.dt) - prev = trade - - @timed(EXTENDED_TIMEOUT) - def test_full_zipline(self): - # provide enough trades to ensure all orders are filled. - self.zipline_test_config['order_count'] = 100 - # making a small order amount, so that each order is filled - # in a single transaction, and txn_count == order_count. - self.zipline_test_config['order_amount'] = 25 - # No transactions can be filled on the first trade, so - # we have one extra trade to ensure all orders are filled. - self.zipline_test_config['trade_count'] = 101 - full_zipline = simfactory.create_test_zipline( - **self.zipline_test_config) - assert_single_position(self, full_zipline) - # TODO: write tests for short sales # TODO: write a test to do massive buying or shorting. @@ -109,16 +85,17 @@ def test_partially_filled_orders(self): # so that orders must be spread out over several trades. params = { 'trade_count': 360, - 'trade_amount': 100, 'trade_interval': timedelta(minutes=1), 'order_count': 2, 'order_amount': 100, 'order_interval': timedelta(minutes=1), - # because we placed an order for 100 shares, and the volume - # of each trade is 100, the simulator should spread the order - # into 4 trades of 25 shares per order. - 'expected_txn_count': 8, - 'expected_txn_volume': 2 * 100 + # because we placed two orders for 100 shares each, and the volume + # of each trade is 100, and by default you can take up 2.5% of the + # bar's volume, the simulator should spread the order into 100 + # trades of 2 shares per order. + 'expected_txn_count': 100, + 'expected_txn_volume': 2 * 100, + 'default_slippage': True } self.transaction_sim(**params) @@ -126,13 +103,13 @@ def test_partially_filled_orders(self): # same scenario, but with short sales params2 = { 'trade_count': 360, - 'trade_amount': 100, 'trade_interval': timedelta(minutes=1), 'order_count': 2, 'order_amount': -100, 'order_interval': timedelta(minutes=1), - 'expected_txn_count': 8, - 'expected_txn_volume': 2 * -100 + 'expected_txn_count': 100, + 'expected_txn_volume': 2 * -100, + 'default_slippage': True } self.transaction_sim(**params2) @@ -144,7 +121,6 @@ def test_collapsing_orders(self): # but are represented by multiple transactions. params1 = { 'trade_count': 6, - 'trade_amount': 100, 'trade_interval': timedelta(hours=1), 'order_count': 24, 'order_amount': 1, @@ -159,7 +135,6 @@ def test_collapsing_orders(self): # second verse, same as the first. except short! params2 = { 'trade_count': 6, - 'trade_amount': 100, 'trade_interval': timedelta(hours=1), 'order_count': 24, 'order_amount': -1, @@ -173,7 +148,6 @@ def test_collapsing_orders(self): # Ensuring that our delay works for daily intervals as well. params3 = { 'trade_count': 6, - 'trade_amount': 100, 'trade_interval': timedelta(days=1), 'order_count': 24, 'order_amount': 1, @@ -188,7 +162,6 @@ def test_alternating_long_short(self): # create a scenario where we alternate buys and sells params1 = { 'trade_count': int(6.5 * 60 * 4), - 'trade_amount': 100, 'trade_interval': timedelta(minutes=1), 'order_count': 4, 'order_amount': 10, @@ -204,136 +177,201 @@ def transaction_sim(self, **params): """ This is a utility method that asserts expected results for conversion of orders to transactions given a trade history""" + tempdir = TempDirectory() + try: + trade_count = params['trade_count'] + trade_interval = params['trade_interval'] + order_count = params['order_count'] + order_amount = params['order_amount'] + order_interval = params['order_interval'] + expected_txn_count = params['expected_txn_count'] + expected_txn_volume = params['expected_txn_volume'] + + # optional parameters + # --------------------- + # if present, alternate between long and short sales + alternate = params.get('alternate') + + # if present, expect transaction amounts to match orders exactly. + complete_fill = params.get('complete_fill') + + env = TradingEnvironment() + + sid = 1 + + if trade_interval < timedelta(days=1): + sim_params = factory.create_simulation_parameters( + data_frequency="minute" + ) + + minutes = env.market_minute_window( + sim_params.first_open, + int((trade_interval.total_seconds() / 60) * trade_count) + + 100) + + price_data = np.array([10.1] * len(minutes)) + assets = { + sid: pd.DataFrame({ + "open": price_data, + "high": price_data, + "low": price_data, + "close": price_data, + "volume": np.array([100] * len(minutes)), + "dt": minutes + }).set_index("dt") + } + + write_bcolz_minute_data( + env, + env.days_in_range(minutes[0], minutes[-1]), + tempdir.path, + assets + ) + + equity_minute_reader = BcolzMinuteBarReader(tempdir.path) + + data_portal = DataPortal( + env, + equity_minute_reader=equity_minute_reader, + ) + else: + sim_params = factory.create_simulation_parameters( + data_frequency="daily" + ) + + days = sim_params.trading_days + + assets = { + 1: pd.DataFrame({ + "open": [10.1] * len(days), + "high": [10.1] * len(days), + "low": [10.1] * len(days), + "close": [10.1] * len(days), + "volume": [100] * len(days), + "day": [day.value for day in days] + }, index=days) + } + + path = os.path.join(tempdir.path, "testdata.bcolz") + DailyBarWriterFromDataFrames(assets).write( + path, days, assets) + + equity_daily_reader = BcolzDailyBarReader(path) + + data_portal = DataPortal( + env, + equity_daily_reader=equity_daily_reader, + ) + + if "default_slippage" not in params or \ + not params["default_slippage"]: + slippage_func = FixedSlippage() + else: + slippage_func = None + + blotter = Blotter(sim_params.data_frequency, self.env.asset_finder, + slippage_func) + + env.write_data(equities_data={ + sid: { + "start_date": sim_params.trading_days[0], + "end_date": sim_params.trading_days[-1] + } + }) + + start_date = sim_params.first_open + + if alternate: + alternator = -1 + else: + alternator = 1 + + tracker = PerformanceTracker(sim_params, self.env, data_portal) + + # replicate what tradesim does by going through every minute or day + # of the simulation and processing open orders each time + if sim_params.data_frequency == "minute": + ticks = minutes + else: + ticks = days + + transactions = [] + + order_list = [] + order_date = start_date + for tick in ticks: + blotter.current_dt = tick + if tick >= order_date and len(order_list) < order_count: + # place an order + direction = alternator ** len(order_list) + order_id = blotter.order( + blotter.asset_finder.retrieve_asset(sid), + order_amount * direction, + MarketOrder()) + order_list.append(blotter.orders[order_id]) + order_date = order_date + order_interval + # move after market orders to just after market next + # market open. + if order_date.hour >= 21: + if order_date.minute >= 00: + order_date = order_date + timedelta(days=1) + order_date = order_date.replace(hour=14, minute=30) + else: + bar_data = BarData( + data_portal, + lambda: tick, + sim_params.data_frequency + ) + txns, _ = blotter.get_transactions(bar_data) + for txn in txns: + tracker.process_transaction(txn) + transactions.append(txn) - trade_count = params['trade_count'] - trade_interval = params['trade_interval'] - order_count = params['order_count'] - order_amount = params['order_amount'] - order_interval = params['order_interval'] - expected_txn_count = params['expected_txn_count'] - expected_txn_volume = params['expected_txn_volume'] - # optional parameters - # --------------------- - # if present, alternate between long and short sales - alternate = params.get('alternate') - # if present, expect transaction amounts to match orders exactly. - complete_fill = params.get('complete_fill') - - sid = 1 - sim_params = factory.create_simulation_parameters() - blotter = Blotter() - price = [10.1] * trade_count - volume = [100] * trade_count - start_date = sim_params.first_open - - generated_trades = factory.create_trade_history( - sid, - price, - volume, - trade_interval, - sim_params, - env=self.env, - ) - - if alternate: - alternator = -1 - else: - alternator = 1 - - order_date = start_date - for i in range(order_count): - - blotter.set_date(order_date) - blotter.order(sid, order_amount * alternator ** i, MarketOrder()) - - order_date = order_date + order_interval - # move after market orders to just after market next - # market open. - if order_date.hour >= 21: - if order_date.minute >= 00: - order_date = order_date + timedelta(days=1) - order_date = order_date.replace(hour=14, minute=30) - - # there should now be one open order list stored under the sid - oo = blotter.open_orders - self.assertEqual(len(oo), 1) - self.assertTrue(sid in oo) - order_list = oo[sid][:] # make copy - self.assertEqual(order_count, len(order_list)) - - for i in range(order_count): - order = order_list[i] - self.assertEqual(order.sid, sid) - self.assertEqual(order.amount, order_amount * alternator ** i) - - tracker = PerformanceTracker(sim_params, env=self.env) - - benchmark_returns = [ - Event({'dt': dt, - 'returns': ret, - 'type': - zipline.protocol.DATASOURCE_TYPE.BENCHMARK, - 'source_id': 'benchmarks'}) - for dt, ret in self.env.benchmark_returns.iteritems() - if dt.date() >= sim_params.period_start.date() and - dt.date() <= sim_params.period_end.date() - ] + for i in range(order_count): + order = order_list[i] + self.assertEqual(order.sid, sid) + self.assertEqual(order.amount, order_amount * alternator ** i) - generated_events = date_sorted_sources(generated_trades, - benchmark_returns) + if complete_fill: + self.assertEqual(len(transactions), len(order_list)) - # this approximates the loop inside TradingSimulationClient - transactions = [] - for dt, events in itertools.groupby(generated_events, - operator.attrgetter('dt')): - for event in events: - if event.type == DATASOURCE_TYPE.TRADE: + total_volume = 0 + for i in range(len(transactions)): + txn = transactions[i] + total_volume += txn.amount + if complete_fill: + order = order_list[i] + self.assertEqual(order.amount, txn.amount) - for txn, order in blotter.process_trade(event): - transactions.append(txn) - tracker.process_transaction(txn) - elif event.type == DATASOURCE_TYPE.BENCHMARK: - tracker.process_benchmark(event) - elif event.type == DATASOURCE_TYPE.TRADE: - tracker.process_trade(event) - - if complete_fill: - self.assertEqual(len(transactions), len(order_list)) - - total_volume = 0 - for i in range(len(transactions)): - txn = transactions[i] - total_volume += txn.amount - if complete_fill: - order = order_list[i] - self.assertEqual(order.amount, txn.amount) + self.assertEqual(total_volume, expected_txn_volume) - self.assertEqual(total_volume, expected_txn_volume) - self.assertEqual(len(transactions), expected_txn_count) + self.assertEqual(len(transactions), expected_txn_count) - cumulative_pos = tracker.cumulative_performance.positions[sid] - self.assertEqual(total_volume, cumulative_pos.amount) + cumulative_pos = tracker.position_tracker.positions[sid] + if total_volume == 0: + self.assertIsNone(cumulative_pos) + else: + self.assertEqual(total_volume, cumulative_pos.amount) - # the open orders should not contain sid. - oo = blotter.open_orders - self.assertNotIn(sid, oo, "Entry is removed when no open orders") + # the open orders should not contain sid. + oo = blotter.open_orders + self.assertNotIn(sid, oo, "Entry is removed when no open orders") + finally: + tempdir.cleanup() def test_blotter_processes_splits(self): - sim_params = factory.create_simulation_parameters() - blotter = Blotter() - blotter.set_date(sim_params.period_start) + blotter = Blotter('daily', self.env.asset_finder, + slippage_func=FixedSlippage()) # set up two open limit orders with very low limit prices, # one for sid 1 and one for sid 2 - blotter.order(1, 100, LimitOrder(10)) - blotter.order(2, 100, LimitOrder(10)) + blotter.order( + blotter.asset_finder.retrieve_asset(1), 100, LimitOrder(10)) + blotter.order( + blotter.asset_finder.retrieve_asset(2), 100, LimitOrder(10)) # send in a split for sid 2 - split_event = factory.create_split(2, 0.33333, - sim_params.period_start + - timedelta(days=1)) - - blotter.process_split(split_event) + blotter.process_splits([(2, 0.3333)]) for sid in [1, 2]: order_lists = blotter.open_orders[sid] diff --git a/tests/test_history.py b/tests/test_history.py index e1ab017e5..fa2bd787d 100644 --- a/tests/test_history.py +++ b/tests/test_history.py @@ -1,1564 +1,1828 @@ -# -# Copyright 2014 Quantopian, Inc. -# -# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); -# you may not use this file except in compliance with the License. -# You may obtain a copy of the License at -# -# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 -# -# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software -# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, -# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. -# See the License for the specific language governing permissions and -# limitations under the License. - -from unittest import TestCase -from itertools import product from textwrap import dedent -import warnings +from unittest import TestCase + +from numbers import Real -from nose_parameterized import parameterized -import numpy as np import pandas as pd -from pandas.util.testing import assert_frame_equal -from pandas.tseries.tools import normalize_date +import numpy as np +from numpy import nan +from numpy.testing import assert_almost_equal + +from nose_parameterized import parameterized +from testfixtures import TempDirectory -from .history_cases import ( - HISTORY_CONTAINER_TEST_CASES, -) from zipline import TradingAlgorithm -from zipline.errors import HistoryInInitialize, IncompatibleHistoryFrequency -from zipline.finance import trading +from zipline._protocol import handle_non_market_minutes +from zipline.assets import Asset +from zipline.data.data_portal import DataPortal, DailyHistoryAggregator +from zipline.data.minute_bars import ( + BcolzMinuteBarReader, + BcolzMinuteBarWriter, + US_EQUITIES_MINUTES_PER_DAY +) +from zipline.data.us_equity_pricing import ( + SQLiteAdjustmentWriter, + SQLiteAdjustmentReader, + BcolzDailyBarReader) +from zipline.errors import ( + HistoryInInitialize, + HistoryWindowStartsBeforeData, +) from zipline.finance.trading import ( - SimulationParameters, TradingEnvironment, + SimulationParameters ) -from zipline.history import history -from zipline.history.history_container import HistoryContainer from zipline.protocol import BarData -from zipline.sources import RandomWalkSource, DataFrameSource -from zipline.testing import subtest -import zipline.utils.factory as factory - - -class TestHistoryContainer(TestCase): - - @classmethod - def setUpClass(cls): - cls.env = TradingEnvironment() - - @classmethod - def tearDownClass(cls): - del cls.env - - def bar_data_dt(self, bar_data, require_unique=True): - """ - Get a dt to associate with the given BarData object. - - If require_unique == True, throw an error if multiple unique dt's are - encountered. Otherwise, return the earliest dt encountered. - """ - dts = {sid_data['dt'] for sid_data in bar_data.values()} - if require_unique and len(dts) > 1: - self.fail("Multiple unique dts ({0}) in {1}".format(dts, bar_data)) - - return sorted(dts)[0] - - @parameterized.expand( - [(name, - case['specs'], - case['sids'], - case['dt'], - case['updates'], - case['expected']) - for name, case in HISTORY_CONTAINER_TEST_CASES.items()] - ) - def test_history_container(self, - name, - specs, - sids, - dt, - updates, - expected): - - for spec in specs: - # Sanity check on test input. - self.assertEqual(len(expected[spec.key_str]), len(updates)) - - container = HistoryContainer( - {spec.key_str: spec for spec in specs}, sids, dt, 'minute', - env=self.env, - ) - - for update_count, update in enumerate(updates): +from zipline.testing import str_to_seconds +from zipline.testing.core import ( + write_minute_data_for_asset, + DailyBarWriterFromDataFrames, + MockDailyBarReader +) +from zipline.testing.fixtures import ( + WithBcolzMinutes, + ZiplineTestCase +) - bar_dt = self.bar_data_dt(update) - container.update(update, bar_dt) - for spec in specs: - pd.util.testing.assert_frame_equal( - container.get_history(spec, bar_dt), - expected[spec.key_str][update_count], - check_dtype=False, - check_column_type=True, - check_index_type=True, - check_frame_type=True, - ) +OHLC = ["open", "high", "low", "close"] +OHLCV = OHLC + ["volume"] +OHLCP = OHLC + ["price"] +ALL_FIELDS = OHLCP + ["volume"] - def test_multiple_specs_on_same_bar(self): - """ - Test that a ffill and non ffill spec both get - the correct results when called on the same tick - """ - spec = history.HistorySpec( - bar_count=3, - frequency='1m', - field='price', - ffill=True, - data_frequency='minute', - env=self.env, - ) - no_fill_spec = history.HistorySpec( - bar_count=3, - frequency='1m', - field='price', - ffill=False, - data_frequency='minute', - env=self.env, - ) - specs = {spec.key_str: spec, no_fill_spec.key_str: no_fill_spec} - initial_sids = [1, ] - initial_dt = pd.Timestamp( - '2013-06-28 9:31AM', tz='US/Eastern').tz_convert('UTC') +class HistoryTestCaseBase(TestCase): + # asset1: + # - 2014-03-01 (rounds up to TRADING_START_DT) to 2016-01-29. + # - every minute/day. - container = HistoryContainer( - specs, initial_sids, initial_dt, 'minute', env=self.env, - ) + # asset2: + # - 2015-01-05 to 2015-12-31 + # - every minute/day. - bar_data = BarData() - container.update(bar_data, initial_dt) - # Add data on bar two of first day. - second_bar_dt = pd.Timestamp( - '2013-06-28 9:32AM', tz='US/Eastern').tz_convert('UTC') - bar_data[1] = { - 'price': 10, - 'dt': second_bar_dt - } - container.update(bar_data, second_bar_dt) + # asset3: + # - 2015-01-05 to 2015-12-31 + # - trades every 10 minutes - third_bar_dt = pd.Timestamp( - '2013-06-28 9:33AM', tz='US/Eastern').tz_convert('UTC') + # SPLIT_ASSET: + # - 2015-01-04 to 2015-12-31 + # - trades every minute + # - splits on 2015-01-05 and 2015-01-06 - del bar_data[1] + # DIVIDEND_ASSET: + # - 2015-01-04 to 2015-12-31 + # - trades every minute + # - dividends on 2015-01-05 and 2015-01-06 - # add nan for 3rd bar - container.update(bar_data, third_bar_dt) - prices = container.get_history(spec, third_bar_dt) - no_fill_prices = container.get_history(no_fill_spec, third_bar_dt) - self.assertEqual(prices.values[-1], 10) - self.assertTrue(np.isnan(no_fill_prices.values[-1]), - "Last price should be np.nan") + # MERGER_ASSET + # - 2015-01-04 to 2015-12-31 + # - trades every minute + # - merger on 2015-01-05 and 2015-01-06 + @classmethod + def setUpClass(cls): + cls.tempdir = TempDirectory() - def test_container_nans_and_daily_roll(self): + # trading_start (when bcolz files start) = 2014-02-01 + cls.TRADING_START_DT = pd.Timestamp("2014-02-03", tz='UTC') + cls.TRADING_END_DT = pd.Timestamp("2016-01-29", tz='UTC') - spec = history.HistorySpec( - bar_count=3, - frequency='1d', - field='price', - ffill=True, - data_frequency='minute', - env=self.env, - ) - specs = {spec.key_str: spec} - initial_sids = [1, ] - initial_dt = pd.Timestamp( - '2013-06-28 9:31AM', tz='US/Eastern').tz_convert('UTC') + cls.env = TradingEnvironment(min_date=cls.TRADING_START_DT) - container = HistoryContainer( - specs, initial_sids, initial_dt, 'minute', env=self.env, + cls.trading_days = cls.env.days_in_range( + start=cls.TRADING_START_DT, + end=cls.TRADING_END_DT ) - bar_data = BarData() - container.update(bar_data, initial_dt) - # Since there was no backfill because of no db. - # And no first bar of data, so all values should be nans. - prices = container.get_history(spec, initial_dt) - nan_values = np.isnan(prices[1]) - self.assertTrue(all(nan_values), nan_values) - - # Add data on bar two of first day. - second_bar_dt = pd.Timestamp( - '2013-06-28 9:32AM', tz='US/Eastern').tz_convert('UTC') - - bar_data[1] = { - 'price': 10, - 'dt': second_bar_dt - } - container.update(bar_data, second_bar_dt) - - prices = container.get_history(spec, second_bar_dt) - # Prices should be - # 1 - # 2013-06-26 20:00:00+00:00 NaN - # 2013-06-27 20:00:00+00:00 NaN - # 2013-06-28 13:32:00+00:00 10 - - self.assertTrue(np.isnan(prices[1].ix[0])) - self.assertTrue(np.isnan(prices[1].ix[1])) - self.assertEqual(prices[1].ix[2], 10) - - third_bar_dt = pd.Timestamp( - '2013-06-28 9:33AM', tz='US/Eastern').tz_convert('UTC') - - del bar_data[1] - - container.update(bar_data, third_bar_dt) - - prices = container.get_history(spec, third_bar_dt) - # The one should be forward filled - - # Prices should be - # 1 - # 2013-06-26 20:00:00+00:00 NaN - # 2013-06-27 20:00:00+00:00 NaN - # 2013-06-28 13:33:00+00:00 10 - - self.assertEquals(prices[1][third_bar_dt], 10) - - # Note that we did not fill in data at the close. - # There was a bug where a nan was being introduced because of the - # last value of 'raw' data was used, instead of a ffilled close price. - - day_two_first_bar_dt = pd.Timestamp( - '2013-07-01 9:31AM', tz='US/Eastern').tz_convert('UTC') - - bar_data[1] = { - 'price': 20, - 'dt': day_two_first_bar_dt - } + cls.create_assets() - container.update(bar_data, day_two_first_bar_dt) + cls.ASSET1 = cls.env.asset_finder.retrieve_asset(1) + cls.ASSET2 = cls.env.asset_finder.retrieve_asset(2) + cls.ASSET3 = cls.env.asset_finder.retrieve_asset(3) + cls.SPLIT_ASSET = cls.env.asset_finder.retrieve_asset(4) + cls.DIVIDEND_ASSET = cls.env.asset_finder.retrieve_asset(5) + cls.MERGER_ASSET = cls.env.asset_finder.retrieve_asset(6) + cls.HALF_DAY_TEST_ASSET = cls.env.asset_finder.retrieve_asset(7) + cls.SHORT_ASSET = cls.env.asset_finder.retrieve_asset(8) - prices = container.get_history(spec, day_two_first_bar_dt) + cls.adj_reader = cls.create_adjustments_reader() - # Prices Should Be + cls.create_data() - # 1 - # 2013-06-27 20:00:00+00:00 nan - # 2013-06-28 20:00:00+00:00 10 - # 2013-07-01 13:31:00+00:00 20 - - self.assertTrue(np.isnan(prices[1].ix[0])) - self.assertEqual(prices[1].ix[1], 10) - self.assertEqual(prices[1].ix[2], 20) - - # Clear out the bar data - - del bar_data[1] - - day_three_first_bar_dt = pd.Timestamp( - '2013-07-02 9:31AM', tz='US/Eastern').tz_convert('UTC') - - container.update(bar_data, day_three_first_bar_dt) - - prices = container.get_history(spec, day_three_first_bar_dt) - - # 1 - # 2013-06-28 20:00:00+00:00 10 - # 2013-07-01 20:00:00+00:00 20 - # 2013-07-02 13:31:00+00:00 20 - - self.assertTrue(prices[1].ix[0], 10) - self.assertTrue(prices[1].ix[1], 20) - self.assertTrue(prices[1].ix[2], 20) - - day_four_first_bar_dt = pd.Timestamp( - '2013-07-03 9:31AM', tz='US/Eastern').tz_convert('UTC') - - container.update(bar_data, day_four_first_bar_dt) - - prices = container.get_history(spec, day_four_first_bar_dt) + def setUp(self): + self.create_data_portal() - # 1 - # 2013-07-01 20:00:00+00:00 20 - # 2013-07-02 20:00:00+00:00 20 - # 2013-07-03 13:31:00+00:00 20 + @classmethod + def create_data_portal(cls): + raise NotImplementedError() - self.assertEqual(prices[1].ix[0], 20) - self.assertEqual(prices[1].ix[1], 20) - self.assertEqual(prices[1].ix[2], 20) + @classmethod + def create_data(cls): + raise NotImplementedError() + @classmethod + def create_assets(cls): + jan_5_2015 = pd.Timestamp("2015-01-05", tz='UTC') + day_after_12312015 = cls.env.next_trading_day( + pd.Timestamp("2015-12-31", tz='UTC') + ) -class TestHistoryAlgo(TestCase): + cls.env.write_data(equities_data={ + 1: { + "start_date": pd.Timestamp("2014-01-03", tz='UTC'), + "end_date": cls.TRADING_END_DT, + "symbol": "ASSET1" + }, + 2: { + "start_date": jan_5_2015, + "end_date": day_after_12312015, + "symbol": "ASSET2" + }, + 3: { + "start_date": jan_5_2015, + "end_date": day_after_12312015, + "symbol": "ASSET3" + }, + 4: { + "start_date": jan_5_2015, + "end_date": day_after_12312015, + "symbol": "SPLIT_ASSET" + }, + 5: { + "start_date": jan_5_2015, + "end_date": day_after_12312015, + "symbol": "DIVIDEND_ASSET" + }, + 6: { + "start_date": jan_5_2015, + "end_date": day_after_12312015, + "symbol": "MERGER_ASSET" + }, + 7: { + "start_date": pd.Timestamp("2014-07-02", tz='UTC'), + "end_date": day_after_12312015, + "symbol": "HALF_DAY_TEST_ASSET" + }, + 8: { + "start_date": pd.Timestamp("2015-01-05", tz='UTC'), + "end_date": pd.Timestamp("2015-01-06", tz='UTC'), + "symbol": "SHORT_ASSET" + } + }) @classmethod - def setUpClass(cls): - cls.env = trading.TradingEnvironment() - cls.env.write_data(equities_identifiers=[0, 1]) + def tearDownClass(cls): + cls.tempdir.cleanup() @classmethod - def tearDownClass(cls): - del cls.env + def create_adjustments_reader(cls): + path = cls.tempdir.getpath("test_adjustments.db") - def setUp(self): - np.random.seed(123) - - def test_history_daily(self): - bar_count = 3 - algo_text = """ -from zipline.api import history, add_history - -def initialize(context): - add_history(bar_count={bar_count}, frequency='1d', field='price') - context.history_trace = [] - -def handle_data(context, data): - prices = history(bar_count={bar_count}, frequency='1d', field='price') - context.history_trace.append(prices) -""".format(bar_count=bar_count).strip() - - # March 2006 - # Su Mo Tu We Th Fr Sa - # 1 2 3 4 - # 5 6 7 8 9 10 11 - # 12 13 14 15 16 17 18 - # 19 20 21 22 23 24 25 - # 26 27 28 29 30 31 - - start = pd.Timestamp('2006-03-20', tz='UTC') - end = pd.Timestamp('2006-03-30', tz='UTC') - - sim_params = factory.create_simulation_parameters( - start=start, end=end, data_frequency='daily', env=self.env, + adj_writer = SQLiteAdjustmentWriter( + path, + cls.env.trading_days, + MockDailyBarReader() ) - _, df = factory.create_test_df_source(sim_params, self.env) - df = df.astype(np.float64) - source = DataFrameSource(df) - - test_algo = TradingAlgorithm( - script=algo_text, - data_frequency='daily', - sim_params=sim_params, - env=TestHistoryAlgo.env, + splits = pd.DataFrame([ + { + 'effective_date': str_to_seconds("2015-01-06"), + 'ratio': 0.5, + 'sid': cls.SPLIT_ASSET.sid + }, + { + 'effective_date': str_to_seconds("2015-01-07"), + 'ratio': 0.5, + 'sid': cls.SPLIT_ASSET.sid + }, + ]) + + mergers = pd.DataFrame([ + { + 'effective_date': str_to_seconds("2015-01-06"), + 'ratio': 0.5, + 'sid': cls.MERGER_ASSET.sid + }, + { + 'effective_date': str_to_seconds("2015-01-07"), + 'ratio': 0.5, + 'sid': cls.MERGER_ASSET.sid + } + ]) + + # we're using a fake daily reader in the adjustments writer which + # returns every daily price as 100, so dividend amounts of 2.0 and 4.0 + # correspond to 2% and 4% dividends, respectively. + dividends = pd.DataFrame([ + { + # only care about ex date, the other dates don't matter here + 'ex_date': + pd.Timestamp("2015-01-06", tz='UTC').to_datetime64(), + 'record_date': + pd.Timestamp("2015-01-06", tz='UTC').to_datetime64(), + 'declared_date': + pd.Timestamp("2015-01-06", tz='UTC').to_datetime64(), + 'pay_date': + pd.Timestamp("2015-01-06", tz='UTC').to_datetime64(), + 'amount': 2.0, + 'sid': cls.DIVIDEND_ASSET.sid + }, + { + 'ex_date': + pd.Timestamp("2015-01-07", tz='UTC').to_datetime64(), + 'record_date': + pd.Timestamp("2015-01-07", tz='UTC').to_datetime64(), + 'declared_date': + pd.Timestamp("2015-01-07", tz='UTC').to_datetime64(), + 'pay_date': + pd.Timestamp("2015-01-07", tz='UTC').to_datetime64(), + 'amount': 4.0, + 'sid': cls.DIVIDEND_ASSET.sid + }], + columns=['ex_date', + 'record_date', + 'declared_date', + 'pay_date', + 'amount', + 'sid'] ) - output = test_algo.run(source) - self.assertIsNotNone(output) - - df.columns = self.env.asset_finder.retrieve_all(df.columns) - - for i, received in enumerate(test_algo.history_trace[bar_count - 1:]): - expected = df.iloc[i:i + bar_count] - assert_frame_equal(expected, received) + adj_writer.write(splits, mergers, dividends) - def test_history_daily_data_1m_window(self): - algo_text = """ -from zipline.api import history, add_history + return SQLiteAdjustmentReader(path) -def initialize(context): - add_history(bar_count=1, frequency='1m', field='price') - -def handle_data(context, data): - prices = history(bar_count=3, frequency='1d', field='price') -""".strip() + def verify_regular_dt(self, idx, dt, mode, fields=None, assets=None): + if mode == "daily": + freq = "1d" + else: + freq = "1m" - start = pd.Timestamp('2006-03-20', tz='UTC') - end = pd.Timestamp('2006-03-30', tz='UTC') + fields = fields if fields is not None else ALL_FIELDS + assets = assets if assets is not None else [self.ASSET2, self.ASSET3] - sim_params = factory.create_simulation_parameters( - start=start, end=end) + bar_data = BarData(self.data_portal, lambda: dt, mode) + check_internal_consistency( + bar_data, assets, fields, 10, freq + ) - with self.assertRaises(IncompatibleHistoryFrequency): - algo = TradingAlgorithm( - script=algo_text, - data_frequency='daily', - sim_params=sim_params, - env=TestHistoryAlgo.env, + for field in fields: + for asset in assets: + asset_series = bar_data.history(asset, field, 10, freq) + + base = MINUTE_FIELD_INFO[field] + 2 + + if idx < 9: + missing_count = 9 - idx + present_count = 9 - missing_count + + if field in OHLCP: + if asset == self.ASSET2: + # asset2 should have some leading nans + np.testing.assert_array_equal( + np.full(missing_count, np.nan), + asset_series[0:missing_count] + ) + + # asset2 should also have some real values + np.testing.assert_array_equal( + np.array(range(base, + base + present_count + 1)), + asset_series[(9 - present_count):] + ) + + if asset == self.ASSET3: + # asset3 should be NaN the entire time + np.testing.assert_array_equal( + np.full(10, np.nan), + asset_series + ) + elif field == "volume": + if asset == self.ASSET2: + # asset2 should have some zeros (instead of nans) + np.testing.assert_array_equal( + np.zeros(missing_count), + asset_series[0:missing_count] + ) + + # and some real values + np.testing.assert_array_equal( + np.array( + range(base, base + present_count + 1) + ) * 100, + asset_series[(9 - present_count):] + ) + + if asset == self.ASSET3: + # asset3 is all zeros, no volume yet + np.testing.assert_array_equal( + np.zeros(10), + asset_series + ) + else: + # asset3 should have data every 10 minutes + # construct an array full of nans, put something in the + # right slot, and test for comparison + + position_from_end = ((idx + 1) % 10) + 1 + + # asset3's baseline data is 9 NaNs, then 11, then 9 NaNs, + # then 21, etc. for idx 9 to 19, value_for_asset3 should + # be a baseline of 11 (then adjusted for the individual + # field), thus the rounding down to the nearest 10. + value_for_asset3 = (((idx + 1) // 10) * 10) + \ + MINUTE_FIELD_INFO[field] + 1 + + if field in OHLC: + asset3_answer_key = np.full(10, np.nan) + asset3_answer_key[-position_from_end] = \ + value_for_asset3 + + if asset == self.ASSET2: + np.testing.assert_array_equal( + np.array( + range(base + idx - 9, base + idx + 1)), + asset_series + ) + + if asset == self.ASSET3: + np.testing.assert_array_equal( + asset3_answer_key, + asset_series + ) + elif field == "volume": + asset3_answer_key = np.zeros(10) + asset3_answer_key[-position_from_end] = \ + value_for_asset3 * 100 + + if asset == self.ASSET2: + np.testing.assert_array_equal( + np.array( + range(base + idx - 9, base + idx + 1) + ) * 100, + asset_series + ) + + if asset == self.ASSET3: + np.testing.assert_array_equal( + asset3_answer_key, + asset_series + ) + elif field == "price": + # price is always forward filled + + # asset2 has prices every minute, so it's easy + + if asset == self.ASSET2: + # at idx 9, the data is 2 to 11 + np.testing.assert_array_equal( + range(idx - 7, idx + 3), + asset_series + ) + + if asset == self.ASSET3: + first_part = asset_series[0:-position_from_end] + second_part = asset_series[-position_from_end:] + + decile_count = ((idx + 1) // 10) + + # in our test data, asset3 prices will be nine + # NaNs, then ten 11s, ten 21s, ten 31s... + + if decile_count == 1: + np.testing.assert_array_equal( + np.full(len(first_part), np.nan), + first_part + ) + + np.testing.assert_array_equal( + np.array([11] * len(second_part)), + second_part + ) + else: + np.testing.assert_array_equal( + np.array([decile_count * 10 - 9] * + len(first_part)), + first_part + ) + + np.testing.assert_array_equal( + np.array([decile_count * 10 + 1] * + len(second_part)), + second_part + ) + + +def check_internal_consistency(bar_data, assets, fields, bar_count, freq): + if isinstance(assets, Asset): + asset_list = [assets] + else: + asset_list = assets + + if isinstance(fields, str): + field_list = [fields] + else: + field_list = fields + + multi_field_dict = { + asset: bar_data.history(asset, field_list, bar_count, freq) + for asset in asset_list + } + + multi_asset_dict = { + field: bar_data.history(asset_list, field, bar_count, freq) + for field in fields + } + + panel = bar_data.history(asset_list, field_list, bar_count, freq) + + for field in field_list: + # make sure all the different query forms are internally + # consistent + for asset in asset_list: + series = bar_data.history(asset, field, bar_count, freq) + + np.testing.assert_array_equal( + series, + multi_asset_dict[field][asset] ) - source = RandomWalkSource(start=start, end=end) - algo.run(source) - - def test_basic_history(self): - algo_text = """ -from zipline.api import history, add_history - -def initialize(context): - add_history(bar_count=2, frequency='1d', field='price') - -def handle_data(context, data): - prices = history(bar_count=2, frequency='1d', field='price') - prices['prices_times_two'] = prices[1] * 2 - context.last_prices = prices -""".strip() - - # March 2006 - # Su Mo Tu We Th Fr Sa - # 1 2 3 4 - # 5 6 7 8 9 10 11 - # 12 13 14 15 16 17 18 - # 19 20 21 22 23 24 25 - # 26 27 28 29 30 31 - start = pd.Timestamp('2006-03-20', tz='UTC') - end = pd.Timestamp('2006-03-21', tz='UTC') - - sim_params = factory.create_simulation_parameters( - start=start, end=end) - test_algo = TradingAlgorithm( - script=algo_text, - data_frequency='minute', - sim_params=sim_params, - env=TestHistoryAlgo.env, - ) - - source = RandomWalkSource(start=start, - end=end) - output = test_algo.run(source) - self.assertIsNotNone(output) + np.testing.assert_array_equal( + series, + multi_field_dict[asset][field] + ) - last_prices = test_algo.last_prices[0] - oldest_dt = pd.Timestamp( - '2006-03-20 4:00 PM', tz='US/Eastern').tz_convert('UTC') - newest_dt = pd.Timestamp( - '2006-03-21 4:00 PM', tz='US/Eastern').tz_convert('UTC') + np.testing.assert_array_equal( + series, + panel[field][asset] + ) - self.assertEquals(oldest_dt, last_prices.index[0]) - self.assertEquals(newest_dt, last_prices.index[-1]) - # Random, depends on seed - self.assertEquals(139.36946942498648, last_prices[oldest_dt]) - self.assertEquals(180.15661995395106, last_prices[newest_dt]) +# each minute's OHLCV data has a consistent offset for each field. +# for example, the open is always 1 higher than the close, the high +# is always 2 higher than the close, etc. +MINUTE_FIELD_INFO = { + "open": 1, + "high": 2, + "low": -1, + "close": 0, + "price": 0, + "volume": 0, # unused, later we'll multiply by 100 +} - @parameterized.expand([ - ('daily',), - ('minute',), - ]) - def test_history_in_bts_price_days(self, data_freq): - """ - Test calling history() in before_trading_start() - with daily price bars. - """ - algo_text = """ -from zipline.api import history - -def initialize(context): - context.first_bts_call = True - -def before_trading_start(context, data): - if not context.first_bts_call: - prices_bts = history(bar_count=3, frequency='1d', field='price') - context.prices_bts = prices_bts - context.first_bts_call = False - -def handle_data(context, data): - prices_hd = history(bar_count=3, frequency='1d', field='price') - context.prices_hd = prices_hd -""".strip() - - # March 2006 - # Su Mo Tu We Th Fr Sa - # 1 2 3 4 - # 5 6 7 8 9 10 11 - # 12 13 14 15 16 17 18 - # 19 20 21 22 23 24 25 - # 26 27 28 29 30 31 - start = pd.Timestamp('2006-03-20', tz='UTC') - end = pd.Timestamp('2006-03-22', tz='UTC') - - sim_params = factory.create_simulation_parameters( - start=start, end=end, data_frequency=data_freq) - test_algo = TradingAlgorithm( - script=algo_text, - data_frequency=data_freq, - sim_params=sim_params, - env=TestHistoryAlgo.env, +class MinuteEquityHistoryTestCase(HistoryTestCaseBase): + @classmethod + def create_data_portal(cls): + cls.data_portal = DataPortal( + cls.env, + equity_minute_reader=BcolzMinuteBarReader(cls.tempdir.path), + adjustment_reader=cls.adj_reader ) - source = RandomWalkSource(start=start, end=end, freq=data_freq) - output = test_algo.run(source) - self.assertIsNotNone(output) - - # Get the prices recorded by history() within handle_data() - prices_hd = test_algo.prices_hd[0] - # Get the prices recorded by history() within BTS - prices_bts = test_algo.prices_bts[0] - - # before_trading_start() is timestamp'd to midnight prior to - # the day's trading. Since no equity trades occur at midnight, - # the price recorded for this time is forward filled from the - # last trade - typically ~4pm the previous day. This results - # in the OHLCV data recorded by history() in BTS lagging - # that recorded by history in handle_data(). - # The trace of the pricing data from history() called within - # handle_data() vs. BTS in the above algo is as follows: - - # When called within handle_data() - # --------------------------------- - # 2006-03-20 21:00:00 139.369469 - # 2006-03-21 21:00:00 180.156620 - # 2006-03-22 21:00:00 221.344654 - - # When called within BTS - # --------------------------------- - # 2006-03-17 21:00:00 NaN - # 2006-03-20 21:00:00 139.369469 - # 2006-03-22 00:00:00 180.156620 - - # Get relevant Timestamps for the history() call within handle_data() - oldest_hd_dt = pd.Timestamp( - '2006-03-20 4:00 PM', tz='US/Eastern').tz_convert('UTC') - penultimate_hd_dt = pd.Timestamp( - '2006-03-21 4:00 PM', tz='US/Eastern').tz_convert('UTC') - - # Get relevant Timestamps for the history() call within BTS - penultimate_bts_dt = pd.Timestamp( - '2006-03-20 4:00 PM', tz='US/Eastern').tz_convert('UTC') - newest_bts_dt = normalize_date(pd.Timestamp( - '2006-03-22 04:00 PM', tz='US/Eastern').tz_convert('UTC')) - - if data_freq == 'daily': - # If we're dealing with daily data, then we record - # canonicalized timestamps, so make conversion here: - oldest_hd_dt = normalize_date(oldest_hd_dt) - penultimate_hd_dt = normalize_date(penultimate_hd_dt) - penultimate_bts_dt = normalize_date(penultimate_bts_dt) - - self.assertEquals(prices_hd[oldest_hd_dt], - prices_bts[penultimate_bts_dt]) - self.assertEquals(prices_hd[penultimate_hd_dt], - prices_bts[newest_bts_dt]) - - def test_history_in_bts_price_minutes(self): - """ - Test calling history() in before_trading_start() - with minutely price bars. - """ - algo_text = """ -from zipline.api import history - -def initialize(context): - context.first_bts_call = True - -def before_trading_start(context, data): - if not context.first_bts_call: - price_bts = history(bar_count=1, frequency='1m', field='price') - context.price_bts = price_bts - context.first_bts_call = False - -def handle_data(context, data): - pass - -""".strip() - - # March 2006 - # Su Mo Tu We Th Fr Sa - # 1 2 3 4 - # 5 6 7 8 9 10 11 - # 12 13 14 15 16 17 18 - # 19 20 21 22 23 24 25 - # 26 27 28 29 30 31 - start = pd.Timestamp('2006-03-20', tz='UTC') - end = pd.Timestamp('2006-03-22', tz='UTC') - - sim_params = factory.create_simulation_parameters( - start=start, end=end) - - test_algo = TradingAlgorithm( - script=algo_text, - data_frequency='minute', - sim_params=sim_params, - env=TestHistoryAlgo.env, + @classmethod + def create_data(cls): + market_opens = cls.env.open_and_closes.market_open.loc[ + cls.trading_days] + market_closes = cls.env.open_and_closes.market_close.loc[ + cls.trading_days] + + writer = BcolzMinuteBarWriter( + cls.trading_days[0], + cls.tempdir.path, + market_opens, + market_closes, + US_EQUITIES_MINUTES_PER_DAY ) - source = RandomWalkSource(start=start, end=end) - output = test_algo.run(source) - self.assertIsNotNone(output) - - # Get the prices recorded by history() within BTS - price_bts_0 = test_algo.price_bts[0] - price_bts_1 = test_algo.price_bts[1] - - # The prices recorded by history() in BTS should - # be the closing price of the previous day, which are: - # - # sid | close on 2006-03-21 - # ---------------------------- - # 0 | 180.15661995395106 - # 1 | 578.41665003444723 - - # These are not 'real' price values. They are the product of - # RandonWalkSource, which produces random walk OHLCV timeseries. For a - # given seed these values are deterministc. - self.assertEquals(180.15661995395106, price_bts_0.ix[0]) - self.assertEquals(578.41665003444723, price_bts_1.ix[0]) - - @parameterized.expand([ - ('daily',), - ('minute',), - ]) - def test_history_in_bts_volume_days(self, data_freq): - """ - Test calling history() in before_trading_start() - with daily volume bars. - """ - algo_text = """ -from zipline.api import history - -def initialize(context): - context.first_bts_call = True - -def before_trading_start(context, data): - if not context.first_bts_call: - volume_bts = history(bar_count=2, frequency='1d', field='volume') - context.volume_bts = volume_bts - context.first_bts_call = False - -def handle_data(context, data): - volume_hd = history(bar_count=2, frequency='1d', field='volume') - context.volume_hd = volume_hd -""".strip() - - # March 2006 - # Su Mo Tu We Th Fr Sa - # 1 2 3 4 - # 5 6 7 8 9 10 11 - # 12 13 14 15 16 17 18 - # 19 20 21 22 23 24 25 - # 26 27 28 29 30 31 - start = pd.Timestamp('2006-03-20', tz='UTC') - end = pd.Timestamp('2006-03-22', tz='UTC') - - sim_params = factory.create_simulation_parameters( - start=start, end=end, data_frequency=data_freq) - - test_algo = TradingAlgorithm( - script=algo_text, - data_frequency=data_freq, - sim_params=sim_params, - env=TestHistoryAlgo.env, + write_minute_data_for_asset( + cls.env, + writer, + pd.Timestamp("2014-01-03", tz='UTC'), + pd.Timestamp("2016-01-30", tz='UTC'), + 1, + start_val=2 ) - source = RandomWalkSource(start=start, end=end, freq=data_freq) - output = test_algo.run(source) - self.assertIsNotNone(output) - - # Get the volume recorded by history() within handle_data() - volume_hd_0 = test_algo.volume_hd[0] - volume_hd_1 = test_algo.volume_hd[1] - # Get the volume recorded by history() within BTS - volume_bts_0 = test_algo.volume_bts[0] - volume_bts_1 = test_algo.volume_bts[1] - - penultimate_hd_dt = pd.Timestamp( - '2006-03-21 4:00 PM', tz='US/Eastern').tz_convert('UTC') - # Midnight of the day on which BTS is invoked. - newest_bts_dt = normalize_date(pd.Timestamp( - '2006-03-22 04:00 PM', tz='US/Eastern').tz_convert('UTC')) - - if data_freq == 'daily': - # If we're dealing with daily data, then we record - # canonicalized timestamps, so make conversion here: - penultimate_hd_dt = normalize_date(penultimate_hd_dt) - - # When history() is called in BTS, its 'current' volume value - # should equal the sum of the previous day. - self.assertEquals(volume_hd_0[penultimate_hd_dt], - volume_bts_0[newest_bts_dt]) - self.assertEquals(volume_hd_1[penultimate_hd_dt], - volume_bts_1[newest_bts_dt]) - - def test_history_in_bts_volume_minutes(self): - """ - Test calling history() in before_trading_start() - with minutely volume bars. - """ - algo_text = """ -from zipline.api import history - -def initialize(context): - context.first_bts_call = True - -def before_trading_start(context, data): - if not context.first_bts_call: - volume_bts = history(bar_count=2, frequency='1m', field='volume') - context.volume_bts = volume_bts - context.first_bts_call = False - -def handle_data(context, data): - pass -""".strip() - - # March 2006 - # Su Mo Tu We Th Fr Sa - # 1 2 3 4 - # 5 6 7 8 9 10 11 - # 12 13 14 15 16 17 18 - # 19 20 21 22 23 24 25 - # 26 27 28 29 30 31 - start = pd.Timestamp('2006-03-20', tz='UTC') - end = pd.Timestamp('2006-03-22', tz='UTC') - - sim_params = factory.create_simulation_parameters( - start=start, end=end) + for sid in [2, 4, 5, 6, cls.SHORT_ASSET.sid]: + asset = cls.env.asset_finder.retrieve_asset(sid) + write_minute_data_for_asset( + cls.env, + writer, + asset.start_date, + asset.end_date, + asset.sid, + start_val=2 + ) - test_algo = TradingAlgorithm( - script=algo_text, - data_frequency='minute', - sim_params=sim_params, - env=TestHistoryAlgo.env, + write_minute_data_for_asset( + cls.env, + writer, + cls.HALF_DAY_TEST_ASSET.start_date, + cls.HALF_DAY_TEST_ASSET.end_date, + cls.HALF_DAY_TEST_ASSET.sid, + start_val=2 ) - source = RandomWalkSource(start=start, end=end) - output = test_algo.run(source) - self.assertIsNotNone(output) - - # Get the volumes recorded for sid 0 by history() within BTS - volume_bts_0 = test_algo.volume_bts[0] - # Get the volumes recorded for sid 1 by history() within BTS - volume_bts_1 = test_algo.volume_bts[1] - - # The values recorded on 2006-03-22 by history() in BTS - # should equal the final volume values for the trading - # day 2006-03-21: - # 0 1 - # 2006-03-21 20:59:00 215548 439908 - # 2006-03-21 21:00:00 985645 664313 - # - # Note: These are not 'real' volume values. They are the product of - # RandonWalkSource, which produces random walk OHLCV timeseries. For a - # given seed these values are deterministc. - self.assertEquals(215548, volume_bts_0.ix[0]) - self.assertEquals(985645, volume_bts_0.ix[1]) - self.assertEquals(439908, volume_bts_1.ix[0]) - self.assertEquals(664313, volume_bts_1.ix[1]) - - def test_basic_history_one_day(self): - algo_text = """ -from zipline.api import history, add_history - -def initialize(context): - add_history(bar_count=1, frequency='1d', field='price') - -def handle_data(context, data): - prices = history(bar_count=1, frequency='1d', field='price') - context.last_prices = prices -""".strip() - - # March 2006 - # Su Mo Tu We Th Fr Sa - # 1 2 3 4 - # 5 6 7 8 9 10 11 - # 12 13 14 15 16 17 18 - # 19 20 21 22 23 24 25 - # 26 27 28 29 30 31 - - start = pd.Timestamp('2006-03-20', tz='UTC') - end = pd.Timestamp('2006-03-21', tz='UTC') - - sim_params = factory.create_simulation_parameters( - start=start, end=end) - - test_algo = TradingAlgorithm( - script=algo_text, - data_frequency='minute', - sim_params=sim_params, - env=TestHistoryAlgo.env, + asset3 = cls.env.asset_finder.retrieve_asset(3) + write_minute_data_for_asset( + cls.env, + writer, + asset3.start_date, + asset3.end_date, + asset3.sid, + interval=10, + start_val=2 ) - source = RandomWalkSource(start=start, - end=end) - output = test_algo.run(source) - - self.assertIsNotNone(output) - - last_prices = test_algo.last_prices[0] - # oldest and newest should be the same if there is only 1 bar - oldest_dt = pd.Timestamp( - '2006-03-21 4:00 PM', tz='US/Eastern').tz_convert('UTC') - newest_dt = pd.Timestamp( - '2006-03-21 4:00 PM', tz='US/Eastern').tz_convert('UTC') - - self.assertEquals(oldest_dt, last_prices.index[0]) - self.assertEquals(newest_dt, last_prices.index[-1]) - - # Random, depends on seed - self.assertEquals(180.15661995395106, last_prices[oldest_dt]) - self.assertEquals(180.15661995395106, last_prices[newest_dt]) - - def test_basic_history_positional_args(self): - """ - Ensure that positional args work. - """ - algo_text = """ -from zipline.api import history, add_history - -def initialize(context): - add_history(2, '1d', 'price') - -def handle_data(context, data): - - prices = history(2, '1d', 'price') - context.last_prices = prices -""".strip() - - # March 2006 - # Su Mo Tu We Th Fr Sa - # 1 2 3 4 - # 5 6 7 8 9 10 11 - # 12 13 14 15 16 17 18 - # 19 20 21 22 23 24 25 - # 26 27 28 29 30 31 - - start = pd.Timestamp('2006-03-20', tz='UTC') - end = pd.Timestamp('2006-03-21', tz='UTC') + def test_history_in_initialize(self): + algo_text = dedent( + """\ + from zipline.api import history - sim_params = factory.create_simulation_parameters( - start=start, end=end) + def initialize(context): + history([1], 10, '1d', 'price') - test_algo = TradingAlgorithm( - script=algo_text, - data_frequency='minute', - sim_params=sim_params, - env=TestHistoryAlgo.env, + def handle_data(context, data): + pass + """ ) - source = RandomWalkSource(start=start, - end=end) - output = test_algo.run(source) - self.assertIsNotNone(output) - - last_prices = test_algo.last_prices[0] - oldest_dt = pd.Timestamp( - '2006-03-20 4:00 PM', tz='US/Eastern').tz_convert('UTC') - newest_dt = pd.Timestamp( - '2006-03-21 4:00 PM', tz='US/Eastern').tz_convert('UTC') - - self.assertEquals(oldest_dt, last_prices.index[0]) - self.assertEquals(newest_dt, last_prices.index[-1]) - - self.assertEquals(139.36946942498648, last_prices[oldest_dt]) - self.assertEquals(180.15661995395106, last_prices[newest_dt]) - - def test_history_with_volume(self): - algo_text = """ -from zipline.api import history, add_history, record - -def initialize(context): - add_history(3, '1d', 'volume') - -def handle_data(context, data): - volume = history(3, '1d', 'volume') - - record(current_volume=volume[0].ix[-1]) -""".strip() - - # April 2007 - # Su Mo Tu We Th Fr Sa - # 1 2 3 4 5 6 7 - # 8 9 10 11 12 13 14 - # 15 16 17 18 19 20 21 - # 22 23 24 25 26 27 28 - # 29 30 - - start = pd.Timestamp('2007-04-10', tz='UTC') - end = pd.Timestamp('2007-04-10', tz='UTC') + start = pd.Timestamp('2014-04-05', tz='UTC') + end = pd.Timestamp('2014-04-10', tz='UTC') sim_params = SimulationParameters( period_start=start, period_end=end, capital_base=float("1.0e5"), data_frequency='minute', - emission_rate='minute' + emission_rate='daily', + env=self.env, ) test_algo = TradingAlgorithm( script=algo_text, data_frequency='minute', sim_params=sim_params, - env=TestHistoryAlgo.env, + env=self.env, ) - source = RandomWalkSource(start=start, - end=end) - output = test_algo.run(source) - - np.testing.assert_equal(output.ix[0, 'current_volume'], - 212218404.0) - - def test_history_with_high(self): - algo_text = """ -from zipline.api import history, add_history, record - -def initialize(context): - add_history(3, '1d', 'high') - -def handle_data(context, data): - highs = history(3, '1d', 'high') - - record(current_high=highs[0].ix[-1]) -""".strip() - - # April 2007 - # Su Mo Tu We Th Fr Sa - # 1 2 3 4 5 6 7 - # 8 9 10 11 12 13 14 - # 15 16 17 18 19 20 21 - # 22 23 24 25 26 27 28 - # 29 30 - - start = pd.Timestamp('2007-04-10', tz='UTC') - end = pd.Timestamp('2007-04-10', tz='UTC') - - sim_params = SimulationParameters( - period_start=start, - period_end=end, - capital_base=float("1.0e5"), - data_frequency='minute', - emission_rate='minute' - ) + with self.assertRaises(HistoryInInitialize): + test_algo.initialize() - test_algo = TradingAlgorithm( - script=algo_text, - data_frequency='minute', - sim_params=sim_params, - env=TestHistoryAlgo.env, - ) + def test_minute_before_assets_trading(self): + # since asset2 and asset3 both started trading on 1/5/2015, let's do + # some history windows that are completely before that + minutes = self.env.market_minutes_for_day( + self.env.previous_trading_day(pd.Timestamp("2015-01-05", tz='UTC')) + )[0:60] + + for idx, minute in enumerate(minutes): + bar_data = BarData(self.data_portal, lambda: minute, "minute") + check_internal_consistency( + bar_data, [self.ASSET2, self.ASSET3], ALL_FIELDS, 10, "1m" + ) - source = RandomWalkSource(start=start, - end=end) - output = test_algo.run(source) + for field in ALL_FIELDS: + # OHLCP should be NaN + # Volume should be 0 + asset2_series = bar_data.history(self.ASSET2, field, 10, "1m") + asset3_series = bar_data.history(self.ASSET3, field, 10, "1m") + + if field == "volume": + np.testing.assert_array_equal(np.zeros(10), asset2_series) + np.testing.assert_array_equal(np.zeros(10), asset3_series) + else: + np.testing.assert_array_equal( + np.full(10, np.nan), + asset2_series + ) + + np.testing.assert_array_equal( + np.full(10, np.nan), + asset3_series + ) - np.testing.assert_equal(output.ix[0, 'current_high'], - 139.5370641791925) + @parameterized.expand([ + ('open_sid_2', 'open', 2), + ('high_sid_2', 'high', 2), + ('low_sid_2', 'low', 2), + ('close_sid_2', 'close', 2), + ('volume_sid_2', 'volume', 2), + ('open_sid_3', 'open', 3), + ('high_sid_3', 'high', 3), + ('low_sid_3', 'low', 3), + ('close_sid_3', 'close', 3), + ('volume_sid_3', 'volume', 3), - def test_history_with_low(self): - algo_text = """ -from zipline.api import history, add_history, record + ]) + def test_minute_regular(self, name, field, sid): + # asset2 and asset3 both started on 1/5/2015, but asset3 trades every + # 10 minutes + asset = self.env.asset_finder.retrieve_asset(sid) + + minutes = self.env.market_minutes_for_day( + pd.Timestamp("2015-01-05", tz='UTC') + )[0:60] + + for idx, minute in enumerate(minutes): + self.verify_regular_dt(idx, minute, "minute", + assets=[asset], + fields=[field]) + + def test_minute_midnight(self): + midnight = pd.Timestamp("2015-01-06", tz='UTC') + last_minute = self.env.previous_open_and_close(midnight)[1] + + midnight_bar_data = \ + BarData(self.data_portal, lambda: midnight, "minute") + + yesterday_bar_data = \ + BarData(self.data_portal, lambda: last_minute, "minute") + + with handle_non_market_minutes(midnight_bar_data): + for field in ALL_FIELDS: + np.testing.assert_array_equal( + midnight_bar_data.history(self.ASSET2, field, 30, "1m"), + yesterday_bar_data.history(self.ASSET2, field, 30, "1m") + ) -def initialize(context): - add_history(3, '1d', 'low') + def test_minute_after_asset_stopped(self): + # SHORT_ASSET's last day was 2015-01-06 + # get some history windows that straddle the end + minutes = self.env.market_minutes_for_day( + pd.Timestamp("2015-01-07", tz='UTC') + )[0:60] + + for idx, minute in enumerate(minutes): + bar_data = BarData(self.data_portal, lambda: minute, "minute") + check_internal_consistency( + bar_data, self.SHORT_ASSET, ALL_FIELDS, 30, "1m" + ) -def handle_data(context, data): - lows = history(3, '1d', 'low') + # Reset data portal because it has advanced past next test date. + self.create_data_portal() + + # choose a window that contains the last minute of the asset + bar_data = BarData(self.data_portal, lambda: minutes[15], "minute") + + # close high low open price volume + # 2015-01-06 20:47:00+00:00 768 770 767 769 768 76800 + # 2015-01-06 20:48:00+00:00 769 771 768 770 769 76900 + # 2015-01-06 20:49:00+00:00 770 772 769 771 770 77000 + # 2015-01-06 20:50:00+00:00 771 773 770 772 771 77100 + # 2015-01-06 20:51:00+00:00 772 774 771 773 772 77200 + # 2015-01-06 20:52:00+00:00 773 775 772 774 773 77300 + # 2015-01-06 20:53:00+00:00 774 776 773 775 774 77400 + # 2015-01-06 20:54:00+00:00 775 777 774 776 775 77500 + # 2015-01-06 20:55:00+00:00 776 778 775 777 776 77600 + # 2015-01-06 20:56:00+00:00 777 779 776 778 777 77700 + # 2015-01-06 20:57:00+00:00 778 780 777 779 778 77800 + # 2015-01-06 20:58:00+00:00 779 781 778 780 779 77900 + # 2015-01-06 20:59:00+00:00 780 782 779 781 780 78000 + # 2015-01-06 21:00:00+00:00 781 783 780 782 781 78100 + # 2015-01-07 14:31:00+00:00 NaN NaN NaN NaN NaN 0 + # 2015-01-07 14:32:00+00:00 NaN NaN NaN NaN NaN 0 + # 2015-01-07 14:33:00+00:00 NaN NaN NaN NaN NaN 0 + # 2015-01-07 14:34:00+00:00 NaN NaN NaN NaN NaN 0 + # 2015-01-07 14:35:00+00:00 NaN NaN NaN NaN NaN 0 + # 2015-01-07 14:36:00+00:00 NaN NaN NaN NaN NaN 0 + # 2015-01-07 14:37:00+00:00 NaN NaN NaN NaN NaN 0 + # 2015-01-07 14:38:00+00:00 NaN NaN NaN NaN NaN 0 + # 2015-01-07 14:39:00+00:00 NaN NaN NaN NaN NaN 0 + # 2015-01-07 14:40:00+00:00 NaN NaN NaN NaN NaN 0 + # 2015-01-07 14:41:00+00:00 NaN NaN NaN NaN NaN 0 + # 2015-01-07 14:42:00+00:00 NaN NaN NaN NaN NaN 0 + # 2015-01-07 14:43:00+00:00 NaN NaN NaN NaN NaN 0 + # 2015-01-07 14:44:00+00:00 NaN NaN NaN NaN NaN 0 + # 2015-01-07 14:45:00+00:00 NaN NaN NaN NaN NaN 0 + # 2015-01-07 14:46:00+00:00 NaN NaN NaN NaN NaN 0 + + window = bar_data.history(self.SHORT_ASSET, ALL_FIELDS, 30, "1m") + + # there should be 14 values and 16 NaNs/0s + for field in ALL_FIELDS: + if field == "volume": + np.testing.assert_array_equal( + range(76800, 78101, 100), + window["volume"][0:14] + ) + np.testing.assert_array_equal( + np.zeros(16), + window["volume"][-16:] + ) + else: + np.testing.assert_array_equal( + np.array(range(768, 782)) + MINUTE_FIELD_INFO[field], + window[field][0:14] + ) + np.testing.assert_array_equal( + np.full(16, np.nan), + window[field][-16:] + ) - record(current_low=lows[0].ix[-1]) -""".strip() + # now do a smaller window that is entirely contained after the asset + # ends + window = bar_data.history(self.SHORT_ASSET, ALL_FIELDS, 5, "1m") + + for field in ALL_FIELDS: + if field == "volume": + np.testing.assert_array_equal(np.zeros(5), window["volume"]) + else: + np.testing.assert_array_equal(np.full(5, np.nan), + window[field]) + + def test_minute_splits_and_mergers(self): + # self.SPLIT_ASSET and self.MERGER_ASSET had splits/mergers + # on 1/6 and 1/7 + + jan5 = pd.Timestamp("2015-01-05", tz='UTC') + + # the assets' close column starts at 2 on the first minute of + # 1/5, then goes up one per minute forever + + for asset in [self.SPLIT_ASSET, self.MERGER_ASSET]: + # before any of the adjustments, last 10 minutes of jan 5 + window1 = self.data_portal.get_history_window( + [asset], + self.env.get_open_and_close(jan5)[1], + 10, + "1m", + "close" + )[asset] + + np.testing.assert_array_equal(np.array(range(382, 392)), window1) + + # straddling the first event + window2 = self.data_portal.get_history_window( + [asset], + pd.Timestamp("2015-01-06 14:35", tz='UTC'), + 10, + "1m", + "close" + )[asset] + + # five minutes from 1/5 should be halved + np.testing.assert_array_equal( + [193.5, 194, 194.5, 195, 195.5, 392, 393, 394, 395, 396], + window2 + ) - # April 2007 - # Su Mo Tu We Th Fr Sa - # 1 2 3 4 5 6 7 - # 8 9 10 11 12 13 14 - # 15 16 17 18 19 20 21 - # 22 23 24 25 26 27 28 - # 29 30 + # straddling both events! + window3 = self.data_portal.get_history_window( + [asset], + pd.Timestamp("2015-01-07 14:35", tz='UTC'), + 400, # 5 minutes of 1/7, 390 of 1/6, and 5 minutes of 1/5 + "1m", + "close" + )[asset] + + # first five minutes should be 387-391, but quartered + np.testing.assert_array_equal( + [96.75, 97, 97.25, 97.5, 97.75], + window3[0:5] + ) - start = pd.Timestamp('2007-04-10', tz='UTC') - end = pd.Timestamp('2007-04-10', tz='UTC') + # next 390 minutes should be 392-781, but halved + np.testing.assert_array_equal( + np.array(range(392, 782), dtype="float64") / 2, + window3[5:395] + ) - sim_params = SimulationParameters( - period_start=start, - period_end=end, - capital_base=float("1.0e5"), - data_frequency='minute', - emission_rate='minute' + # final 5 minutes should be 782-787 + np.testing.assert_array_equal(range(782, 787), window3[395:]) + + # after last event + window4 = self.data_portal.get_history_window( + [asset], + pd.Timestamp("2015-01-07 14:40", tz='UTC'), + 5, + "1m", + "close" + )[asset] + + # should not be adjusted, should be 787 to 791 + np.testing.assert_array_equal(range(787, 792), window4) + + def test_minute_dividends(self): + # self.DIVIDEND_ASSET had dividends on 1/6 and 1/7 + + # before any of the dividends + window1 = self.data_portal.get_history_window( + [self.DIVIDEND_ASSET], + pd.Timestamp("2015-01-05 21:00", tz='UTC'), + 10, + "1m", + "close" + )[self.DIVIDEND_ASSET] + + np.testing.assert_array_equal(np.array(range(382, 392)), window1) + + # straddling the first dividend + window2 = self.data_portal.get_history_window( + [self.DIVIDEND_ASSET], + pd.Timestamp("2015-01-06 14:35", tz='UTC'), + 10, + "1m", + "close" + )[self.DIVIDEND_ASSET] + + # first dividend is 2%, so the first five values should be 2% lower + # than before + np.testing.assert_array_almost_equal( + np.array(range(387, 392), dtype="float64") * 0.98, + window2[0:5] ) - test_algo = TradingAlgorithm( - script=algo_text, - data_frequency='minute', - sim_params=sim_params, - env=TestHistoryAlgo.env, + # second half of window is unadjusted + np.testing.assert_array_equal(range(392, 397), window2[5:]) + + # straddling both dividends + window3 = self.data_portal.get_history_window( + [self.DIVIDEND_ASSET], + pd.Timestamp("2015-01-07 14:35", tz='UTC'), + 400, # 5 minutes of 1/7, 390 of 1/6, and 5 minutes of 1/5 + "1m", + "close" + )[self.DIVIDEND_ASSET] + + # first five minute from 1/7 should be hit by 0.9408 (= 0.98 * 0.96) + np.testing.assert_array_almost_equal( + np.around(np.array(range(387, 392), dtype="float64") * 0.9408, 3), + window3[0:5] ) - source = RandomWalkSource(start=start, - end=end) - output = test_algo.run(source) + # next 390 minutes should be hit by 0.96 (second dividend) + np.testing.assert_array_almost_equal( + np.array(range(392, 782), dtype="float64") * 0.96, + window3[5:395] + ) - np.testing.assert_equal(output.ix[0, 'current_low'], - 99.891436939669944) + # last 5 minutes should not be adjusted + np.testing.assert_array_equal(np.array(range(782, 787)), window3[395:]) + + def test_overnight_adjustments(self): + # Should incorporate adjustments on midnight 01/06 + current_dt = pd.Timestamp("2015-01-06 8:45", tz='US/Eastern') + bar_data = BarData(self.data_portal, lambda: current_dt, "minute") + + expected = { + 'open': np.arange(383, 393) / 2.0, + 'high': np.arange(384, 394) / 2.0, + 'low': np.arange(381, 391) / 2.0, + 'close': np.arange(382, 392) / 2.0, + 'volume': np.arange(382, 392) * 100 * 2.0, + 'price': np.arange(382, 392) / 2.0, + } - def test_history_with_open(self): - algo_text = """ -from zipline.api import history, add_history, record + with handle_non_market_minutes(bar_data): + # Single field, single asset + for field in ALL_FIELDS: + values = bar_data.history(self.SPLIT_ASSET, field, 10, '1m') + np.testing.assert_array_equal(values.values, expected[field]) -def initialize(context): - add_history(3, '1d', 'open_price') + # Multi field, single asset + values = bar_data.history( + self.SPLIT_ASSET, ['open', 'volume'], 10, '1m' + ) + np.testing.assert_array_equal(values.open.values, + expected['open']) + np.testing.assert_array_equal(values.volume.values, + expected['volume']) + + # Single field, multi asset + values = bar_data.history( + [self.SPLIT_ASSET, self.ASSET2], 'open', 10, '1m' + ) + np.testing.assert_array_equal(values[self.SPLIT_ASSET].values, + expected['open']) + np.testing.assert_array_equal(values[self.ASSET2].values, + expected['open'] * 2) + + # Multi field, multi asset + values = bar_data.history( + [self.SPLIT_ASSET, self.ASSET2], ['open', 'volume'], 10, '1m' + ) + np.testing.assert_array_equal( + values.open[self.SPLIT_ASSET].values, + expected['open'] + ) + np.testing.assert_array_equal( + values.volume[self.SPLIT_ASSET].values, + expected['volume'] + ) + np.testing.assert_array_equal( + values.open[self.ASSET2].values, + expected['open'] * 2 + ) + np.testing.assert_array_equal( + values.volume[self.ASSET2].values, + expected['volume'] / 2 + ) -def handle_data(context, data): - opens = history(3, '1d', 'open_price') + def test_minute_early_close(self): + # 2014-07-03 is an early close + # HALF_DAY_TEST_ASSET started trading on 2014-07-02, how convenient + # + # five minutes into the day after the early close, get 20 1m bars - record(current_open=opens[0].ix[-1]) -""".strip() + dt = pd.Timestamp("2014-07-07 13:35:00", tz='UTC') - # April 2007 - # Su Mo Tu We Th Fr Sa - # 1 2 3 4 5 6 7 - # 8 9 10 11 12 13 14 - # 15 16 17 18 19 20 21 - # 22 23 24 25 26 27 28 - # 29 30 + window = self.data_portal.get_history_window( + [self.HALF_DAY_TEST_ASSET], + dt, + 20, + "1m", + "close" + )[self.HALF_DAY_TEST_ASSET] - start = pd.Timestamp('2007-04-10', tz='UTC') - end = pd.Timestamp('2007-04-10', tz='UTC') + # 390 minutes for 7/2, 210 minutes for 7/3, 7/4-7/6 closed + # first minute of 7/7 is the 600th trading minute for this asset + # this asset's first minute had a close value of 2, so every value is + # 2 + (minute index) + np.testing.assert_array_equal(range(587, 607), window) - sim_params = SimulationParameters( - period_start=start, - period_end=end, - capital_base=float("1.0e5"), - data_frequency='minute', - emission_rate='minute' + self.assertEqual( + window.index[-6], + pd.Timestamp("2014-07-03 17:00", tz='UTC') ) - test_algo = TradingAlgorithm( - script=algo_text, - data_frequency='minute', - sim_params=sim_params, - env=TestHistoryAlgo.env, + self.assertEqual( + window.index[-5], + pd.Timestamp("2014-07-07 13:31", tz='UTC') ) - source = RandomWalkSource(start=start, - end=end) - output = test_algo.run(source) - - np.testing.assert_equal(output.ix[0, 'current_open'], - 99.991436939669939) - - def test_history_passed_to_func(self): - """ - Had an issue where MagicMock was causing errors during validation - with rolling mean. - """ - algo_text = """ -from zipline.api import history, add_history -import pandas as pd - -def initialize(context): - add_history(2, '1d', 'price') - -def handle_data(context, data): - prices = history(2, '1d', 'price') + def test_minute_different_lifetimes(self): + # at trading start, only asset1 existed + day = self.env.next_trading_day(self.TRADING_START_DT) - pd.rolling_mean(prices, 2) -""".strip() - - # April 2007 - # Su Mo Tu We Th Fr Sa - # 1 2 3 4 5 6 7 - # 8 9 10 11 12 13 14 - # 15 16 17 18 19 20 21 - # 22 23 24 25 26 27 28 - # 29 30 - - start = pd.Timestamp('2007-04-10', tz='UTC') - end = pd.Timestamp('2007-04-10', tz='UTC') - - sim_params = SimulationParameters( - period_start=start, - period_end=end, - capital_base=float("1.0e5"), - data_frequency='minute', - emission_rate='minute' + asset1_minutes = self.env.minutes_for_days_in_range( + start=self.ASSET1.start_date, + end=self.ASSET1.end_date ) - test_algo = TradingAlgorithm( - script=algo_text, - data_frequency='minute', - sim_params=sim_params, - env=TestHistoryAlgo.env, + asset1_idx = asset1_minutes.searchsorted( + self.env.get_open_and_close(day)[0] ) - source = RandomWalkSource(start=start, - end=end) - output = test_algo.run(source) - - # At this point, just ensure that there is no crash. - self.assertIsNotNone(output) - - def test_history_passed_to_talib(self): - """ - Had an issue where MagicMock was causing errors during validation - with talib. - - We don't officially support a talib integration, yet. - But using talib directly should work. - """ - algo_text = """ -import talib -import numpy as np - -from zipline.api import history, add_history, record - -def initialize(context): - add_history(2, '1d', 'price') - -def handle_data(context, data): - prices = history(2, '1d', 'price') - - ma_result = talib.MA(np.asarray(prices[0]), timeperiod=2) - record(ma=ma_result[-1]) -""".strip() - - # April 2007 - # Su Mo Tu We Th Fr Sa - # 1 2 3 4 5 6 7 - # 8 9 10 11 12 13 14 - # 15 16 17 18 19 20 21 - # 22 23 24 25 26 27 28 - # 29 30 - - # Eddie: this was set to 04-10 but I don't see how that makes - # sense as it does not generate enough data to get at -2 index - # below. - start = pd.Timestamp('2007-04-05', tz='UTC') - end = pd.Timestamp('2007-04-10', tz='UTC') - - sim_params = SimulationParameters( - period_start=start, - period_end=end, - capital_base=float("1.0e5"), - data_frequency='minute', - emission_rate='daily' + window = self.data_portal.get_history_window( + [self.ASSET1, self.ASSET2], + self.env.get_open_and_close(day)[0], + 100, + "1m", + "close" ) - test_algo = TradingAlgorithm( - script=algo_text, - data_frequency='minute', - sim_params=sim_params, - env=TestHistoryAlgo.env, + np.testing.assert_array_equal( + range(asset1_idx - 97, asset1_idx + 3), + window[self.ASSET1] ) - source = RandomWalkSource(start=start, - end=end) - output = test_algo.run(source) - # At this point, just ensure that there is no crash. - self.assertIsNotNone(output) - - recorded_ma = output.ix[-2, 'ma'] - - self.assertFalse(pd.isnull(recorded_ma)) - # Depends on seed - np.testing.assert_almost_equal(recorded_ma, - 159.76304468946876) - - @parameterized.expand([ - ('daily',), - ('minute',), - ]) - def test_history_container_constructed_at_runtime(self, data_freq): - algo_text = dedent( - """\ - from zipline.api import history - def handle_data(context, data): - context.prices = history(2, '1d', 'price') - """ + np.testing.assert_array_equal( + np.full(100, np.nan), window[self.ASSET2] ) - start = pd.Timestamp('2007-04-05', tz='UTC') - end = pd.Timestamp('2007-04-10', tz='UTC') - sim_params = SimulationParameters( - period_start=start, - period_end=end, - capital_base=float("1.0e5"), - data_frequency=data_freq, - emission_rate=data_freq + def test_history_window_before_first_trading_day(self): + # trading_start is 2/3/2014 + # get a history window that starts before that, and ends after that + first_day_minutes = self.env.market_minutes_for_day( + self.TRADING_START_DT ) - - test_algo = TradingAlgorithm( - script=algo_text, - data_frequency=data_freq, - sim_params=sim_params, - env=TestHistoryAlgo.env, + exp_msg = ( + "History window extends before 2014-02-03. To use this history " + "window, start the backtest on or after 2014-02-04." ) + for field in OHLCP: + with self.assertRaisesRegexp( + HistoryWindowStartsBeforeData, exp_msg): + self.data_portal.get_history_window( + [self.ASSET1], first_day_minutes[5], 15, "1m", "price" + )[self.ASSET1] - source = RandomWalkSource(start=start, end=end, freq=data_freq) - self.assertIsNone(test_algo.history_container) - test_algo.run(source) - self.assertIsNotNone( - test_algo.history_container, - msg='HistoryContainer was not constructed at runtime', +class DailyEquityHistoryTestCase(HistoryTestCaseBase): + @classmethod + def create_data_portal(cls): + daily_path = cls.tempdir.getpath("testdaily.bcolz") + + cls.data_portal = DataPortal( + cls.env, + equity_daily_reader=BcolzDailyBarReader(daily_path), + equity_minute_reader=BcolzMinuteBarReader(cls.tempdir.path), + adjustment_reader=cls.adj_reader ) - container = test_algo.history_container - self.assertEqual( - len(container.digest_panels), - 1, - msg='The HistoryContainer created too many digest panels', - ) + @classmethod + def create_data(cls): + path = cls.tempdir.getpath("testdaily.bcolz") - freq, digest = list(container.digest_panels.items())[0] - self.assertEqual( - freq.unit_str, - 'd', - ) + dfs = { + 1: cls.create_df_for_asset( + cls.TRADING_START_DT, + pd.Timestamp("2016-01-30", tz='UTC') + ), + 3: cls.create_df_for_asset( + pd.Timestamp("2015-01-05", tz='UTC'), + pd.Timestamp("2015-12-31", tz='UTC'), + interval=10, + force_zeroes=True + ), + cls.SHORT_ASSET.sid: cls.create_df_for_asset( + pd.Timestamp("2015-01-05", tz='UTC'), + pd.Timestamp("2015-01-06", tz='UTC'), + ) + } - self.assertEqual( - digest.window_length, - 1, - msg='The digest panel is not large enough to service the given' - ' HistorySpec', + for sid in [2, 4, 5, 6]: + asset = cls.env.asset_finder.retrieve_asset(sid) + dfs[sid] = cls.create_df_for_asset( + asset.start_date, + asset.end_date + ) + + days = cls.env.days_in_range( + cls.TRADING_START_DT, + cls.TRADING_END_DT ) - def test_history_in_initialize(self): - algo_text = dedent( - """\ - from zipline.api import history + daily_writer = DailyBarWriterFromDataFrames(dfs) + daily_writer.write(path, days, dfs) - def initialize(context): - history(10, '1d', 'price') + market_opens = cls.env.open_and_closes.market_open.loc[ + cls.trading_days] + market_closes = cls.env.open_and_closes.market_close.loc[ + cls.trading_days] - def handle_data(context, data): - pass - """ + minute_writer = BcolzMinuteBarWriter( + cls.trading_days[0], + cls.tempdir.path, + market_opens, + market_closes, + US_EQUITIES_MINUTES_PER_DAY ) - start = pd.Timestamp('2007-04-05', tz='UTC') - end = pd.Timestamp('2007-04-10', tz='UTC') - - sim_params = SimulationParameters( - period_start=start, - period_end=end, - capital_base=float("1.0e5"), - data_frequency='minute', - emission_rate='daily', - env=self.env, + write_minute_data_for_asset( + cls.env, + minute_writer, + cls.ASSET1.start_date, + cls.ASSET1.end_date, + cls.ASSET1.sid, + start_val=2 ) - test_algo = TradingAlgorithm( - script=algo_text, - data_frequency='minute', - sim_params=sim_params, - env=self.env, + write_minute_data_for_asset( + cls.env, + minute_writer, + cls.ASSET2.start_date, + cls.ASSET2.end_date, + cls.ASSET2.sid, + start_val=2, + minute_blacklist=[ + pd.Timestamp('2015-01-08 14:31', tz='UTC'), + pd.Timestamp('2015-01-08 21:00', tz='UTC'), + ] ) - with self.assertRaises(HistoryInInitialize): - test_algo.initialize() - - @parameterized.expand([ - (1,), - (2,), - ]) - def test_history_grow_length_inter_bar(self, incr): - """ - Tests growing the length of a digest panel with different date_buf - deltas once per bar. - """ - algo_text = dedent( - """\ - from zipline.api import history - - - def initialize(context): - context.bar_count = 1 - - - def handle_data(context, data): - prices = history(context.bar_count, '1d', 'price') - context.test_case.assertEqual(len(prices), context.bar_count) - context.bar_count += {incr} - """ - ).format(incr=incr) - start = pd.Timestamp('2007-04-05', tz='UTC') - end = pd.Timestamp('2007-04-10', tz='UTC') - - sim_params = SimulationParameters( - period_start=start, - period_end=end, - capital_base=float("1.0e5"), - data_frequency='minute', - emission_rate='daily', - env=self.env, + @classmethod + def create_df_for_asset(cls, start_day, end_day, interval=1, + force_zeroes=False): + days = cls.env.days_in_range(start_day, end_day) + days_count = len(days) + + # default to 2 because the low array subtracts 1, and we don't + # want to start with a 0 + days_arr = np.array(range(2, days_count + 2)) + + df = pd.DataFrame({ + "open": days_arr + 1, + "high": days_arr + 2, + "low": days_arr - 1, + "close": days_arr, + "volume": 100 * days_arr, + }) + + if interval > 1: + counter = 0 + while counter < days_count: + df[counter:(counter + interval - 1)] = 0 + counter += interval + + df["day"] = [day.value for day in days] + + return df + + def test_daily_before_assets_trading(self): + # asset2 and asset3 both started trading in 2015 + + days = self.env.days_in_range( + start=pd.Timestamp("2014-12-15", tz='UTC'), + end=pd.Timestamp("2014-12-18", tz='UTC'), ) - test_algo = TradingAlgorithm( - script=algo_text, - data_frequency='minute', - sim_params=sim_params, - env=self.env, + for idx, day in enumerate(days): + bar_data = BarData(self.data_portal, lambda: day, "daily") + check_internal_consistency( + bar_data, [self.ASSET2, self.ASSET3], ALL_FIELDS, 10, "1d" + ) + + for field in ALL_FIELDS: + # OHLCP should be NaN + # Volume should be 0 + asset2_series = bar_data.history(self.ASSET2, field, 10, "1d") + asset3_series = bar_data.history(self.ASSET3, field, 10, "1d") + + if field == "volume": + np.testing.assert_array_equal(np.zeros(10), asset2_series) + np.testing.assert_array_equal(np.zeros(10), asset3_series) + else: + np.testing.assert_array_equal( + np.full(10, np.nan), + asset2_series + ) + + np.testing.assert_array_equal( + np.full(10, np.nan), + asset3_series + ) + + def test_daily_regular(self): + # asset2 and asset3 both started on 1/5/2015, but asset3 trades every + # 10 days + + # get the first 30 days of 2015 + jan5 = pd.Timestamp("2015-01-04") + + days = self.env.days_in_range( + start=jan5, + end=self.env.add_trading_days(30, jan5) ) - test_algo.test_case = self - source = RandomWalkSource(start=start, end=end) + for idx, day in enumerate(days): + self.verify_regular_dt(idx, day, "daily") - self.assertIsNone(test_algo.history_container) - test_algo.run(source) + def test_daily_some_assets_stopped(self): + # asset1 ends on 2016-01-30 + # asset2 ends on 2015-12-13 - @parameterized.expand([ - (1,), - (2,), - ]) - def test_history_grow_length_intra_bar(self, incr): - """ - Tests growing the length of a digest panel with different date_buf - deltas in a single bar. - """ - algo_text = dedent( - """\ - from zipline.api import history + bar_data = BarData(self.data_portal, + lambda: pd.Timestamp("2016-01-06", tz='UTC'), + "daily") + for field in OHLCP: + window = bar_data.history( + [self.ASSET1, self.ASSET2], field, 15, "1d" + ) - def initialize(context): - context.bar_count = 1 - + # last 2 values for asset2 should be NaN (# of days since asset2 + # delisted) + np.testing.assert_array_equal( + np.full(2, np.nan), + window[self.ASSET2][-2:] + ) - def handle_data(context, data): - prices = history(context.bar_count, '1d', 'price') - context.test_case.assertEqual(len(prices), context.bar_count) - context.bar_count += {incr} - prices = history(context.bar_count, '1d', 'price') - context.test_case.assertEqual(len(prices), context.bar_count) - """ - ).format(incr=incr) - start = pd.Timestamp('2007-04-05', tz='UTC') - end = pd.Timestamp('2007-04-10', tz='UTC') + # third from last value should not be NaN + self.assertFalse(np.isnan(window[self.ASSET2][-3])) - sim_params = SimulationParameters( - period_start=start, - period_end=end, - capital_base=float("1.0e5"), - data_frequency='minute', - emission_rate='daily', - env=self.env, + volume_window = bar_data.history( + [self.ASSET1, self.ASSET2], "volume", 15, "1d" ) - test_algo = TradingAlgorithm( - script=algo_text, - data_frequency='minute', - sim_params=sim_params, - env=self.env, + np.testing.assert_array_equal( + np.zeros(2), + volume_window[self.ASSET2][-2:] ) - test_algo.test_case = self - - source = RandomWalkSource(start=start, end=end) - self.assertIsNone(test_algo.history_container) - test_algo.run(source) + self.assertNotEqual(0, volume_window[self.ASSET2][-3]) + def test_daily_after_asset_stopped(self): + # SHORT_ASSET trades on 1/5, 1/6, that's it. -class TestHistoryContainerResize(TestCase): - - @classmethod - def setUpClass(cls): - cls.env = TradingEnvironment() - - @classmethod - def tearDownClass(cls): - del cls.env - - @subtest( - ((freq, field, data_frequency, construct_digest) - for freq in ('1m', '1d') - for field in HistoryContainer.VALID_FIELDS - for data_frequency in ('minute', 'daily') - for construct_digest in (True, False) - if not (freq == '1m' and data_frequency == 'daily')), - 'freq', - 'field', - 'data_frequency', - 'construct_digest', - ) - def test_history_grow_length(self, - freq, - field, - data_frequency, - construct_digest): - bar_count = 2 if construct_digest else 1 - spec = history.HistorySpec( - bar_count=bar_count, - frequency=freq, - field=field, - ffill=True, - data_frequency=data_frequency, - env=self.env, - ) - specs = {spec.key_str: spec} - initial_sids = [1] - initial_dt = pd.Timestamp( - '2013-06-28 13:31' - if data_frequency == 'minute' - else '2013-06-28 12:00AM', - tz='UTC', - ) - - container = HistoryContainer( - specs, initial_sids, initial_dt, data_frequency, env=self.env, + days = self.env.days_in_range( + start=pd.Timestamp("2015-01-07", tz='UTC'), + end=pd.Timestamp("2015-01-08", tz='UTC') ) - if construct_digest: - self.assertEqual( - container.digest_panels[spec.frequency].window_length, 1, + # days has 1/7, 1/8 + for idx, day in enumerate(days): + bar_data = BarData(self.data_portal, lambda: day, "daily") + check_internal_consistency( + bar_data, self.SHORT_ASSET, ALL_FIELDS, 2, "1d" ) - bar_data = BarData() - container.update(bar_data, initial_dt) - - to_add = ( - history.HistorySpec( - bar_count=bar_count + 1, - frequency=freq, - field=field, - ffill=True, - data_frequency=data_frequency, - env=self.env, - ), - history.HistorySpec( - bar_count=bar_count + 2, - frequency=freq, - field=field, - ffill=True, - data_frequency=data_frequency, - env=self.env, - ), - ) - - for spec in to_add: - container.ensure_spec(spec, initial_dt, bar_data) + for field in ALL_FIELDS: + asset_series = bar_data.history( + self.SHORT_ASSET, field, 2, "1d" + ) - self.assertEqual( - container.digest_panels[spec.frequency].window_length, - spec.bar_count - 1, + if idx == 0: + # one value, then one NaN. base value for 1/6 is 3. + if field in OHLCP: + self.assertEqual( + 3 + MINUTE_FIELD_INFO[field], + asset_series.iloc[0] + ) + + self.assertTrue(np.isnan(asset_series.iloc[1])) + elif field == "volume": + self.assertEqual(300, asset_series.iloc[0]) + self.assertEqual(0, asset_series.iloc[1]) + else: + # both NaNs + if field in OHLCP: + self.assertTrue(np.isnan(asset_series.iloc[0])) + self.assertTrue(np.isnan(asset_series.iloc[1])) + elif field == "volume": + self.assertEqual(0, asset_series.iloc[0]) + self.assertEqual(0, asset_series.iloc[1]) + + def test_daily_splits_and_mergers(self): + # self.SPLIT_ASSET and self.MERGER_ASSET had splits/mergers + # on 1/6 and 1/7. they both started trading on 1/5 + + for asset in [self.SPLIT_ASSET, self.MERGER_ASSET]: + # before any of the adjustments + window1 = self.data_portal.get_history_window( + [asset], + pd.Timestamp("2015-01-05", tz='UTC'), + 1, + "1d", + "close" + )[asset] + + np.testing.assert_array_equal(window1, [2]) + + window1_volume = self.data_portal.get_history_window( + [asset], + pd.Timestamp("2015-01-05", tz='UTC'), + 1, + "1d", + "volume" + )[asset] + + np.testing.assert_array_equal(window1_volume, [200]) + + # straddling the first event + window2 = self.data_portal.get_history_window( + [asset], + pd.Timestamp("2015-01-06", tz='UTC'), + 2, + "1d", + "close" + )[asset] + + # first value should be halved, second value unadjusted + np.testing.assert_array_equal([1, 3], window2) + + window2_volume = self.data_portal.get_history_window( + [asset], + pd.Timestamp("2015-01-06", tz='UTC'), + 2, + "1d", + "volume" + )[asset] + + if asset == self.SPLIT_ASSET: + # first value should be doubled, second value unadjusted + np.testing.assert_array_equal(window2_volume, [400, 300]) + elif asset == self.MERGER_ASSET: + np.testing.assert_array_equal(window2_volume, [200, 300]) + + # straddling both events + window3 = self.data_portal.get_history_window( + [asset], + pd.Timestamp("2015-01-07", tz='UTC'), + 3, + "1d", + "close" + )[asset] + + np.testing.assert_array_equal([0.5, 1.5, 4], window3) + + window3_volume = self.data_portal.get_history_window( + [asset], + pd.Timestamp("2015-01-07", tz='UTC'), + 3, + "1d", + "volume" + )[asset] + + if asset == self.SPLIT_ASSET: + np.testing.assert_array_equal(window3_volume, [800, 600, 400]) + elif asset == self.MERGER_ASSET: + np.testing.assert_array_equal(window3_volume, [200, 300, 400]) + + def test_daily_dividends(self): + # self.DIVIDEND_ASSET had dividends on 1/6 and 1/7 + + # before any dividend + window1 = self.data_portal.get_history_window( + [self.DIVIDEND_ASSET], + pd.Timestamp("2015-01-05", tz='UTC'), + 1, + "1d", + "close" + )[self.DIVIDEND_ASSET] + + np.testing.assert_array_equal(window1, [2]) + + # straddling the first dividend + window2 = self.data_portal.get_history_window( + [self.DIVIDEND_ASSET], + pd.Timestamp("2015-01-06", tz='UTC'), + 2, + "1d", + "close" + )[self.DIVIDEND_ASSET] + + # first dividend is 2%, so the first value should be 2% lower than + # before + np.testing.assert_array_equal([1.96, 3], window2) + + # straddling both dividends + window3 = self.data_portal.get_history_window( + [self.DIVIDEND_ASSET], + pd.Timestamp("2015-01-07", tz='UTC'), + 3, + "1d", + "close" + )[self.DIVIDEND_ASSET] + + # second dividend is 0.96 + # first value should be 0.9408 of its original value, rounded to 3 + # digits. second value should be 0.96 of its original value + np.testing.assert_array_equal([1.882, 2.88, 4], window3) + + def test_daily_blended_some_assets_stopped(self): + # asset1 ends on 2016-01-30 + # asset2 ends on 2016-01-04 + + bar_data = BarData(self.data_portal, + lambda: pd.Timestamp("2016-01-06 16:00", tz='UTC'), + "daily") + + for field in OHLCP: + window = bar_data.history( + [self.ASSET1, self.ASSET2], field, 15, "1d" ) - self.assert_history(container, spec, initial_dt) - - @subtest( - ((bar_count, freq, pair, data_frequency) - for bar_count in (1, 2) - for freq in ('1m', '1d') - for pair in product(HistoryContainer.VALID_FIELDS, repeat=2) - for data_frequency in ('minute', 'daily') - if not (freq == '1m' and data_frequency == 'daily')), - 'bar_count', - 'freq', - 'pair', - 'data_frequency', - ) - def test_history_add_field(self, bar_count, freq, pair, data_frequency): - first, second = pair - spec = history.HistorySpec( - bar_count=bar_count, - frequency=freq, - field=first, - ffill=True, - data_frequency=data_frequency, - env=self.env, - ) - specs = {spec.key_str: spec} - initial_sids = [1] - initial_dt = pd.Timestamp( - '2013-06-28 13:31' - if data_frequency == 'minute' - else '2013-06-28 12:00AM', - tz='UTC', - ) - - container = HistoryContainer( - specs, initial_sids, initial_dt, data_frequency, env=self.env - ) - - if bar_count > 1: - self.assertEqual( - container.digest_panels[spec.frequency].window_length, 1, + # last 2 values for asset2 should be NaN + np.testing.assert_array_equal( + np.full(2, np.nan), + window[self.ASSET2][-2:] ) - bar_data = BarData() - container.update(bar_data, initial_dt) + # third from last value should not be NaN + self.assertFalse(np.isnan(window[self.ASSET2][-3])) - new_spec = history.HistorySpec( - bar_count, - frequency=freq, - field=second, - ffill=True, - data_frequency=data_frequency, - env=self.env, + volume_window = bar_data.history( + [self.ASSET1, self.ASSET2], "volume", 15, "1d" ) - container.ensure_spec(new_spec, initial_dt, bar_data) - - if bar_count > 1: - digest_panel = container.digest_panels[new_spec.frequency] - self.assertEqual(digest_panel.window_length, bar_count - 1) - self.assertIn(second, digest_panel.items) - else: - self.assertNotIn(new_spec.frequency, container.digest_panels) - - with warnings.catch_warnings(): - warnings.simplefilter('ignore') - - self.assert_history(container, new_spec, initial_dt) - - @subtest( - ((bar_count, pair, field, data_frequency) - for bar_count in (1, 2) - for pair in product(('1m', '1d'), repeat=2) - for field in HistoryContainer.VALID_FIELDS - for data_frequency in ('minute', 'daily') - if not ('1m' in pair and data_frequency == 'daily')), - 'bar_count', - 'pair', - 'field', - 'data_frequency', - ) - def test_history_add_freq(self, bar_count, pair, field, data_frequency): - first, second = pair - spec = history.HistorySpec( - bar_count=bar_count, - frequency=first, - field=field, - ffill=True, - data_frequency=data_frequency, - env=self.env, - ) - specs = {spec.key_str: spec} - initial_sids = [1] - initial_dt = pd.Timestamp( - '2013-06-28 13:31' - if data_frequency == 'minute' - else '2013-06-28 12:00AM', - tz='UTC', + np.testing.assert_array_equal( + np.zeros(2), + volume_window[self.ASSET2][-2:] ) - container = HistoryContainer( - specs, initial_sids, initial_dt, data_frequency, env=self.env, + self.assertNotEqual(0, volume_window[self.ASSET2][-3]) + + def test_daily_history_blended(self): + # daily history windows that end mid-day use minute values for the + # last day + + # January 2015 has both daily and minute data for ASSET2 + day = pd.Timestamp("2015-01-07", tz='UTC') + minutes = self.env.market_minutes_for_day(day) + + # minute data, baseline: + # Jan 5: 2 to 391 + # Jan 6: 392 to 781 + # Jan 7: 782 to 1172 + for idx, minute in enumerate(minutes): + for field in ALL_FIELDS: + adj = MINUTE_FIELD_INFO[field] + + window = self.data_portal.get_history_window( + [self.ASSET2], + minute, + 3, + "1d", + field + )[self.ASSET2] + + self.assertEqual(len(window), 3) + + if field == "volume": + self.assertEqual(window[0], 200) + self.assertEqual(window[1], 300) + else: + self.assertEqual(window[0], 2 + adj) + self.assertEqual(window[1], 3 + adj) + + last_val = -1 + + if field == "open": + last_val = 783 + elif field == "high": + # since we increase monotonically, it's just the last + # value + last_val = 784 + idx + elif field == "low": + # since we increase monotonically, the low is the first + # value of the day + last_val = 781 + elif field == "close" or field == "price": + last_val = 782 + idx + elif field == "volume": + # for volume, we sum up all the minutely volumes so far + # today + + last_val = sum(np.array(range(782, 782 + idx + 1)) * 100) + + self.assertEqual(window[-1], last_val) + + @parameterized.expand(ALL_FIELDS) + def test_daily_history_blended_gaps(self, field): + # daily history windows that end mid-day use minute values for the + # last day + + # January 2015 has both daily and minute data for ASSET2 + day = pd.Timestamp("2015-01-08", tz='UTC') + minutes = self.env.market_minutes_for_day(day) + + # minute data, baseline: + # Jan 5: 2 to 391 + # Jan 6: 392 to 781 + # Jan 7: 782 to 1172 + for idx, minute in enumerate(minutes): + adj = MINUTE_FIELD_INFO[field] + + window = self.data_portal.get_history_window( + [self.ASSET2], + minute, + 3, + "1d", + field + )[self.ASSET2] + + self.assertEqual(len(window), 3) + + if field == "volume": + self.assertEqual(window[0], 300) + self.assertEqual(window[1], 400) + else: + self.assertEqual(window[0], 3 + adj) + self.assertEqual(window[1], 4 + adj) + + last_val = -1 + + if field == "open": + if idx == 0: + last_val = np.nan + else: + last_val = 1174.0 + elif field == "high": + # since we increase monotonically, it's just the last + # value + if idx == 0: + last_val = np.nan + elif idx == 389: + last_val = 1562.0 + else: + last_val = 1174.0 + idx + elif field == "low": + # since we increase monotonically, the low is the first + # value of the day + if idx == 0: + last_val = np.nan + else: + last_val = 1172.0 + elif field == "close": + if idx == 0: + last_val = np.nan + elif idx == 389: + last_val = 1172.0 + 388 + else: + last_val = 1172.0 + idx + elif field == "price": + if idx == 0: + last_val = 4 + elif idx == 389: + last_val = 1172.0 + 388 + else: + last_val = 1172.0 + idx + elif field == "volume": + # for volume, we sum up all the minutely volumes so far + # today + if idx == 0: + last_val = 0 + elif idx == 389: + last_val = sum( + np.array(range(1173, 1172 + 388 + 1)) * 100) + else: + last_val = sum( + np.array(range(1173, 1172 + idx + 1)) * 100) + + np.testing.assert_almost_equal(window[-1], last_val, + err_msg="field={0} minute={1}". + format(field, minute)) + + def test_history_window_before_first_trading_day(self): + # trading_start is 2/3/2014 + # get a history window that starts before that, and ends after that + + second_day = self.env.next_trading_day(self.TRADING_START_DT) + + exp_msg = ( + "History window extends before 2014-02-03. To use this history " + "window, start the backtest on or after 2014-02-07." ) - if bar_count > 1: - self.assertEqual( - container.digest_panels[spec.frequency].window_length, 1, - ) + with self.assertRaisesRegexp(HistoryWindowStartsBeforeData, exp_msg): + self.data_portal.get_history_window( + [self.ASSET1], + second_day, + 4, + "1d", + "price" + )[self.ASSET1] + + with self.assertRaisesRegexp(HistoryWindowStartsBeforeData, exp_msg): + self.data_portal.get_history_window( + [self.ASSET1], + second_day, + 4, + "1d", + "volume" + )[self.ASSET1] + + # Use a minute to force minute mode. + first_minute = self.env.open_and_closes.market_open[ + self.TRADING_START_DT] + + with self.assertRaisesRegexp(HistoryWindowStartsBeforeData, exp_msg): + self.data_portal.get_history_window( + [self.ASSET2], + first_minute, + 4, + "1d", + "close" + )[self.ASSET2] + + +class MinuteToDailyAggregationTestCase(WithBcolzMinutes, + ZiplineTestCase): + + # March 2016 + # Su Mo Tu We Th Fr Sa + # 1 2 3 4 5 + # 6 7 8 9 10 11 12 + # 13 14 15 16 17 18 19 + # 20 21 22 23 24 25 26 + # 27 28 29 30 31 + + TRADING_ENV_MIN_DATE = pd.Timestamp("2016-03-01", tz="UTC") + TRADING_ENV_MAX_DATE = pd.Timestamp("2016-03-31", tz="UTC") + + minutes = pd.date_range('2016-03-15 9:31', + '2016-03-15 9:36', + freq='min', + tz='US/Eastern').tz_convert('UTC') - bar_data = BarData() - container.update(bar_data, initial_dt) + @classmethod + def make_equities_info(cls): + return pd.DataFrame.from_dict({ + 1: { + "start_date": pd.Timestamp("2016-03-01", tz="UTC"), + "end_date": pd.Timestamp("2016-03-31", tz="UTC"), + "symbol": "EQUITY1", + }, + 2: { + "start_date": pd.Timestamp("2016-03-01", tz='UTC'), + "end_date": pd.Timestamp("2016-03-31", tz='UTC'), + "symbol": "EQUITY2" + }, + }, + orient='index') - new_spec = history.HistorySpec( - bar_count, - frequency=second, - field=field, - ffill=True, - data_frequency=data_frequency, - env=self.env, + @classmethod + def make_bcolz_minute_bar_data(cls): + return { + # sid data is created so that at least one high is lower than a + # previous high, and the inverse for low + 1: pd.DataFrame( + { + 'open': [nan, 103.50, 102.50, 104.50, 101.50, nan], + 'high': [nan, 103.90, 102.90, 104.90, 101.90, nan], + 'low': [nan, 103.10, 102.10, 104.10, 101.10, nan], + 'close': [nan, 103.30, 102.30, 104.30, 101.30, nan], + 'volume': [0, 1003, 1002, 1004, 1001, 0] + }, + index=cls.minutes, + ), + # sid 2 is included to provide data on different bars than sid 1, + # as will as illiquidty mid-day + 2: pd.DataFrame({ + 'open': [201.50, nan, 204.50, nan, 200.50, 202.50], + 'high': [201.90, nan, 204.90, nan, 200.90, 202.90], + 'low': [201.10, nan, 204.10, nan, 200.10, 202.10], + 'close': [201.30, nan, 203.50, nan, 200.30, 202.30], + 'volume': [2001, 0, 2004, 0, 2000, 2002], + }, + index=cls.minutes, + ) + } + + expected_values = { + 1: pd.DataFrame( + { + 'open': [nan, 103.50, 103.50, 103.50, 103.50, 103.50], + 'high': [nan, 103.90, 103.90, 104.90, 104.90, 104.90], + 'low': [nan, 103.10, 102.10, 102.10, 101.10, 101.10], + 'close': [nan, 103.30, 102.30, 104.30, 101.30, 101.30], + 'volume': [0, 1003, 2005, 3009, 4010, 4010] + }, + index=minutes, + ), + 2: pd.DataFrame( + { + 'open': [201.50, 201.50, 201.50, 201.50, 201.50, 201.50], + 'high': [201.90, 201.90, 204.90, 204.90, 204.90, 204.90], + 'low': [201.10, 201.10, 201.10, 201.10, 200.10, 200.10], + 'close': [201.30, 201.30, 203.50, 203.50, 200.30, 202.30], + 'volume': [2001, 2001, 4005, 4005, 6005, 8007], + }, + index=minutes, ) + } - container.ensure_spec(new_spec, initial_dt, bar_data) + @classmethod + def init_class_fixtures(cls): + super(MinuteToDailyAggregationTestCase, cls).init_class_fixtures() - if bar_count > 1: - digest_panel = container.digest_panels[new_spec.frequency] - self.assertEqual(digest_panel.window_length, bar_count - 1) - else: - self.assertNotIn(new_spec.frequency, container.digest_panels) + cls.EQUITIES = { + 1: cls.env.asset_finder.retrieve_asset(1), + 2: cls.env.asset_finder.retrieve_asset(2) + } - self.assert_history(container, new_spec, initial_dt) + def init_instance_fixtures(self): + super(MinuteToDailyAggregationTestCase, self).init_instance_fixtures() + # Set up a fresh data portal for each test, since order of calling + # needs to be tested. + self.equity_daily_aggregator = DailyHistoryAggregator( + self.env.open_and_closes.market_open, + self.bcolz_minute_bar_reader, + ) + + @parameterized.expand([ + ('open_sid_1', 'open', 1), + ('high_1', 'high', 1), + ('low_1', 'low', 1), + ('close_1', 'close', 1), + ('volume_1', 'volume', 1), + ('open_2', 'open', 2), + ('high_2', 'high', 2), + ('low_2', 'low', 2), + ('close_2', 'close', 2), + ('volume_2', 'volume', 2), - def assert_history(self, container, spec, dt): - hst = container.get_history(spec, dt) + ]) + def test_contiguous_minutes_individual(self, name, field, sid): + # First test each minute in order. + method_name = field + 's' + results = [] + repeat_results = [] + asset = self.EQUITIES[sid] + for minute in self.minutes: + value = getattr(self.equity_daily_aggregator, method_name)( + [asset], minute)[0] + # Prevent regression on building an array when scalar is intended. + self.assertIsInstance(value, Real) + results.append(value) + + # Call a second time with the same dt, to prevent regression + # against case where crossed start and end dts caused a crash + # instead of the last value. + value = getattr(self.equity_daily_aggregator, method_name)( + [asset], minute)[0] + # Prevent regression on building an array when scalar is intended. + self.assertIsInstance(value, Real) + repeat_results.append(value) + + assert_almost_equal(results, self.expected_values[asset][field], + err_msg="sid={0} field={1}".format(asset, field)) + assert_almost_equal(repeat_results, self.expected_values[asset][field], + err_msg="sid={0} field={1}".format(asset, field)) - self.assertEqual(len(hst), spec.bar_count) + @parameterized.expand([ + ('open_sid_1', 'open', 1), + ('high_1', 'high', 1), + ('low_1', 'low', 1), + ('close_1', 'close', 1), + ('volume_1', 'volume', 1), + ('open_2', 'open', 2), + ('high_2', 'high', 2), + ('low_2', 'low', 2), + ('close_2', 'close', 2), + ('volume_2', 'volume', 2), - back = spec.frequency.prev_bar - for n in reversed(hst.index): - self.assertEqual(dt, n) - dt = back(dt) + ]) + def test_skip_minutes_individual(self, name, field, sid): + # Test skipping minutes, to exercise backfills. + # Tests initial backfill and mid day backfill. + method_name = field + 's' + for i in [1, 5]: + minute = self.minutes[i] + asset = self.EQUITIES[sid] + value = getattr(self.equity_daily_aggregator, method_name)( + [asset], minute)[0] + # Prevent regression on building an array when scalar is intended. + self.assertIsInstance(value, Real) + assert_almost_equal(value, + self.expected_values[sid][field][i], + err_msg="sid={0} field={1} dt={2}".format( + sid, field, minute)) + + # Call a second time with the same dt, to prevent regression + # against case where crossed start and end dts caused a crash + # instead of the last value. + value = getattr(self.equity_daily_aggregator, method_name)( + [asset], minute)[0] + # Prevent regression on building an array when scalar is intended. + self.assertIsInstance(value, Real) + assert_almost_equal(value, + self.expected_values[sid][field][i], + err_msg="sid={0} field={1} dt={2}".format( + sid, field, minute)) + + @parameterized.expand(OHLCV) + def test_contiguous_minutes_multiple(self, field): + # First test each minute in order. + method_name = field + 's' + assets = sorted(self.EQUITIES.values()) + results = {asset: [] for asset in assets} + repeat_results = {asset: [] for asset in assets} + for minute in self.minutes: + values = getattr(self.equity_daily_aggregator, method_name)( + assets, minute) + for j, asset in enumerate(assets): + value = values[j] + # Prevent regression on building an array when scalar is + # intended. + self.assertIsInstance(value, Real) + results[asset].append(value) + + # Call a second time with the same dt, to prevent regression + # against case where crossed start and end dts caused a crash + # instead of the last value. + values = getattr(self.equity_daily_aggregator, method_name)( + assets, minute) + for j, asset in enumerate(assets): + value = values[j] + # Prevent regression on building an array when scalar is + # intended. + self.assertIsInstance(value, Real) + repeat_results[asset].append(value) + for asset in assets: + assert_almost_equal(results[asset], + self.expected_values[asset][field], + err_msg="sid={0} field={1}".format( + asset, field)) + assert_almost_equal(repeat_results[asset], + self.expected_values[asset][field], + err_msg="sid={0} field={1}".format( + asset, field)) + + @parameterized.expand(OHLCV) + def test_skip_minutes_multiple(self, field): + # Test skipping minutes, to exercise backfills. + # Tests initial backfill and mid day backfill. + method_name = field + 's' + assets = sorted(self.EQUITIES.values()) + for i in [1, 5]: + minute = self.minutes[i] + values = getattr(self.equity_daily_aggregator, method_name)( + assets, minute) + for j, asset in enumerate(assets): + value = values[j] + # Prevent regression on building an array when scalar is + # intended. + self.assertIsInstance(value, Real) + assert_almost_equal( + value, + self.expected_values[asset][field][i], + err_msg="sid={0} field={1} dt={2}".format( + asset, field, minute)) + + # Call a second time with the same dt, to prevent regression + # against case where crossed start and end dts caused a crash + # instead of the last value. + values = getattr(self.equity_daily_aggregator, method_name)( + assets, minute) + for j, asset in enumerate(assets): + value = values[j] + # Prevent regression on building an array when scalar is + # intended. + self.assertIsInstance(value, Real) + assert_almost_equal( + value, + self.expected_values[asset][field][i], + err_msg="sid={0} field={1} dt={2}".format( + asset, field, minute)) diff --git a/tests/test_perf_tracking.py b/tests/test_perf_tracking.py index d20ca9b8d..37e277f7c 100644 --- a/tests/test_perf_tracking.py +++ b/tests/test_perf_tracking.py @@ -1,5 +1,5 @@ # -# Copyright 2013 Quantopian, Inc. +# Copyright 2016 Quantopian, Inc. # # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); # you may not use this file except in compliance with the License. @@ -15,45 +15,45 @@ from __future__ import division -import collections +import copy from datetime import ( datetime, timedelta, ) import logging -import operator +from testfixtures import TempDirectory import unittest -from nose_parameterized import parameterized import nose.tools as nt import pytz -import itertools import pandas as pd import numpy as np from six.moves import range, zip +from zipline.assets import Asset +from zipline.data.us_equity_pricing import ( + SQLiteAdjustmentWriter, + SQLiteAdjustmentReader, +) import zipline.utils.factory as factory import zipline.finance.performance as perf -from zipline.finance.transaction import Transaction, create_transaction +from zipline.finance.transaction import create_transaction import zipline.utils.math_utils as zp_math -from zipline.gens.composites import date_sorted_sources -from zipline.finance.trading import SimulationParameters from zipline.finance.blotter import Order from zipline.finance.commission import PerShare, PerTrade, PerDollar from zipline.finance.trading import TradingEnvironment +from zipline.finance.performance.position import Position from zipline.utils.factory import create_simulation_parameters from zipline.utils.serialization_utils import ( loads_with_persistent_ids, dumps_with_persistent_ids ) -import zipline.protocol as zp -from zipline.protocol import Event, DATASOURCE_TYPE -from zipline.sources.data_frame_source import DataPanelSource +from zipline.testing.core import create_data_portal_from_trade_history, \ + create_empty_splits_mergers_frame, FakeDataPortal logger = logging.getLogger('Test Perf Tracking') -onesec = timedelta(seconds=1) oneday = timedelta(days=1) tradingday = timedelta(hours=6, minutes=30) @@ -123,36 +123,24 @@ def check_account(account, account['net_liquidation'], rtol=1e-3) -def create_txn(trade_event, price, amount): +def create_txn(asset, dt, price, amount): """ Create a fake transaction to be filled and processed prior to the execution of a given trade event. """ - mock_order = Order(trade_event.dt, trade_event.sid, amount, id=None) - return create_transaction(trade_event, mock_order, price, amount) - - -def benchmark_events_in_range(sim_params, env): - return [ - Event({'dt': dt, - 'returns': ret, - 'type': zp.DATASOURCE_TYPE.BENCHMARK, - # We explicitly rely on the behavior that benchmarks sort before - # any other events. - 'source_id': '1Abenchmarks'}) - for dt, ret in env.benchmark_returns.iteritems() - if dt.date() >= sim_params.period_start.date() and - dt.date() <= sim_params.period_end.date() - ] + if not isinstance(asset, Asset): + raise ValueError("pass an asset to create_txn") + + mock_order = Order(dt, asset, amount, id=None) + return create_transaction(mock_order, dt, price, amount) def calculate_results(sim_params, env, - benchmark_events, - trade_events, - dividend_events=None, + data_portal, splits=None, - txns=None): + txns=None, + commissions=None): """ Run the given events through a stripped down version of the loop in AlgorithmSimulator.transform. @@ -160,9 +148,8 @@ def calculate_results(sim_params, IMPORTANT NOTE FOR TEST WRITERS/READERS: This loop has some wonky logic for the order of event processing for - datasource types. This exists mostly to accomodate legacy tests accomodate - existing tests that were making assumptions about how events would be - sorted. + datasource types. This exists mostly to accommodate legacy tests that were + making assumptions about how events would be sorted. In particular: @@ -177,61 +164,34 @@ def calculate_results(sim_params, """ txns = txns or [] - splits = splits or [] - - perf_tracker = perf.PerformanceTracker(sim_params, env) - - if dividend_events is not None: - dividend_frame = pd.DataFrame( - [ - event.to_series(index=zp.DIVIDEND_FIELDS) - for event in dividend_events - ], - ) - perf_tracker.update_dividends(dividend_frame) - - # Raw trades - trade_events = sorted(trade_events, key=lambda ev: (ev.dt, ev.source_id)) + splits = splits or {} + commissions = commissions or {} - # Add a benchmark event for each date. - trades_plus_bm = date_sorted_sources(trade_events, benchmark_events) + perf_tracker = perf.PerformanceTracker(sim_params, env, data_portal) - # Filter out benchmark events that are later than the last trade date. - filtered_trades_plus_bm = (filt_event for filt_event in trades_plus_bm - if filt_event.dt <= trade_events[-1].dt) - - grouped_trades_plus_bm = itertools.groupby(filtered_trades_plus_bm, - lambda x: x.dt) results = [] - bm_updated = False - for date, group in grouped_trades_plus_bm: - + for date in sim_params.trading_days: for txn in filter(lambda txn: txn.dt == date, txns): # Process txns for this date. perf_tracker.process_transaction(txn) - for event in group: - - if event.type == zp.DATASOURCE_TYPE.TRADE: - perf_tracker.process_trade(event) - elif event.type == zp.DATASOURCE_TYPE.DIVIDEND: - perf_tracker.process_dividend(event) - elif event.type == zp.DATASOURCE_TYPE.BENCHMARK: - perf_tracker.process_benchmark(event) - bm_updated = True - elif event.type == zp.DATASOURCE_TYPE.COMMISSION: - perf_tracker.process_commission(event) - - for split in filter(lambda split: split.dt == date, splits): - # Process splits for this date. - perf_tracker.process_split(split) - - if bm_updated: - msg = perf_tracker.handle_market_close_daily() - msg['account'] = perf_tracker.get_account(True) - results.append(msg) - bm_updated = False + try: + commissions_for_date = commissions[date] + for comm in commissions_for_date: + perf_tracker.process_commission(comm) + except KeyError: + pass + + try: + splits_for_date = splits[date] + perf_tracker.handle_splits(splits_for_date) + except KeyError: + pass + + msg = perf_tracker.handle_market_close_daily(date) + msg['account'] = perf_tracker.get_account(True, date) + results.append(copy.deepcopy(msg)) return results @@ -241,7 +201,6 @@ def check_perf_tracker_serialization(perf_tracker): 'txn_count', 'market_open', 'last_close', - '_dividend_count', 'period_start', 'day_count', 'capital_base', @@ -250,7 +209,6 @@ def check_perf_tracker_serialization(perf_tracker): 'period_end', 'total_days', ] - p_string = dumps_with_persistent_ids(perf_tracker) test = loads_with_persistent_ids(p_string, env=perf_tracker.env) @@ -266,21 +224,74 @@ def check_perf_tracker_serialization(perf_tracker): nt.assert_true(hasattr(period, '_position_tracker')) +def setup_env_data(env, sim_params, sids, futures_sids=[]): + data = {} + for sid in sids: + data[sid] = { + "start_date": sim_params.trading_days[0], + "end_date": env.next_trading_day(sim_params.trading_days[-1]) + } + + env.write_data(equities_data=data) + + futures_data = {} + for future_sid in futures_sids: + futures_data[future_sid] = { + "start_date": sim_params.trading_days[0], + "end_date": env.next_trading_day(sim_params.trading_days[-1]), + "multiplier": 100 + } + + env.write_data(futures_data=futures_data) + + class TestSplitPerformance(unittest.TestCase): - def setUp(self): - self.env = TradingEnvironment() - self.env.write_data(equities_identifiers=[1]) - self.sim_params = create_simulation_parameters(num_days=2) - # start with $10,000 - self.sim_params.capital_base = 10e3 + @classmethod + def setUpClass(cls): + cls.env = TradingEnvironment() + cls.sim_params = create_simulation_parameters(num_days=2, + capital_base=10e3) - self.benchmark_events = benchmark_events_in_range(self.sim_params, - self.env) + setup_env_data(cls.env, cls.sim_params, [1, 2]) + + cls.tempdir = TempDirectory() + cls.asset1 = cls.env.asset_finder.retrieve_asset(1) + + @classmethod + def tearDownClass(cls): + cls.tempdir.cleanup() + + def test_multiple_splits(self): + # if multiple positions all have splits at the same time, verify that + # the total leftover cash is correct + perf_tracker = perf.PerformanceTracker( + self.sim_params, self.env, FakeDataPortal() + ) + + asset1 = self.env.asset_finder.retrieve_asset(1) + asset2 = self.env.asset_finder.retrieve_asset(2) + + perf_tracker.position_tracker.positions[1] = \ + Position(asset1, amount=10, cost_basis=10, last_sale_price=11) + + perf_tracker.position_tracker.positions[2] = \ + Position(asset2, amount=10, cost_basis=10, last_sale_price=11) + + leftover_cash = perf_tracker.position_tracker.handle_splits( + [(1, 0.333), (2, 0.333)] + ) + + # we used to have 10 shares that each cost us $10, total $100 + # now we have 33 shares that each cost us $3.33, total $99.9 + # each position returns $0.10 as leftover cash + self.assertEqual(0.2, leftover_cash) def test_split_long_position(self): events = factory.create_trade_history( - 1, - [20, 20], + self.asset1, + # TODO: Should we provide adjusted prices in the tests, or provide + # raw prices and adjust via DataPortal? + [20, 60], [100, 100], oneday, self.sim_params, @@ -289,21 +300,26 @@ def test_split_long_position(self): # set up a long position in sid 1 # 100 shares at $20 apiece = $2000 position - txns = [create_txn(events[0], 20, 100)] + data_portal = create_data_portal_from_trade_history( + self.env, + self.tempdir, + self.sim_params, + {1: events}, + ) + + txns = [create_txn(self.asset1, events[0].dt, 20, 100)] # set up a split with ratio 3 occurring at the start of the second # day. - splits = [ - factory.create_split( - 1, - 3, - events[1].dt, - ), - ] + splits = { + events[1].dt: [(1, 3)] + } - results = calculate_results(self.sim_params, self.env, - self.benchmark_events, - events, txns=txns, splits=splits) + results = calculate_results(self.sim_params, + self.env, + data_portal, + txns=txns, + splits=splits) # should have 33 shares (at $60 apiece) and $20 in cash self.assertEqual(2, len(results)) @@ -330,7 +346,8 @@ def test_split_long_position(self): self.assertTrue( zp_math.tolerant_equals(8020, - daily_perf['ending_cash'], 1)) + daily_perf['ending_cash'], 1), + "ending_cash was {0}".format(daily_perf['ending_cash'])) # Validate that the account attributes were updated. account = results[1]['account'] @@ -370,24 +387,24 @@ def test_split_long_position(self): class TestCommissionEvents(unittest.TestCase): + @classmethod + def setUpClass(cls): + cls.env = TradingEnvironment() + cls.sim_params = create_simulation_parameters(num_days=5, + capital_base=10e3) + setup_env_data(cls.env, cls.sim_params, [0, 1, 133]) - def setUp(self): - self.env = TradingEnvironment() - self.env.write_data( - equities_identifiers=[0, 1, 133] - ) - self.sim_params = create_simulation_parameters(num_days=5) - - logger.info("sim_params: %s" % self.sim_params) + cls.tempdir = TempDirectory() - self.sim_params.capital_base = 10e3 + cls.asset1 = cls.env.asset_finder.retrieve_asset(1) - self.benchmark_events = benchmark_events_in_range(self.sim_params, - self.env) + @classmethod + def tearDownClass(cls): + cls.tempdir.cleanup() def test_commission_event(self): - events = factory.create_trade_history( - 1, + trade_events = factory.create_trade_history( + self.asset1, [10, 10, 10, 10, 10], [100, 100, 100, 100, 100], oneday, @@ -402,8 +419,16 @@ def test_commission_event(self): # PerDollar commission: 1.50, 3.00, 4.50 = $9.00 # Total commission = $3.50 + $15.00 + $9.00 = $27.50 + data_portal = create_data_portal_from_trade_history( + self.env, + self.tempdir, + self.sim_params, + {1: trade_events}, + ) + # Create 3 transactions: 50, 100, 150 shares traded @ $20 - transactions = [create_txn(events[0], 20, i) + first_trade = trade_events[0] + transactions = [create_txn(first_trade.sid, first_trade.dt, 20, i) for i in [50, 100, 150]] # Create commission models and validate that produce expected @@ -421,21 +446,22 @@ def test_commission_event(self): # Verify that commission events are handled correctly by # PerformanceTracker. - cash_adj_dt = events[0].dt + commissions = {} + cash_adj_dt = trade_events[0].dt cash_adjustment = factory.create_commission(1, 300.0, cash_adj_dt) - events.append(cash_adjustment) + commissions[cash_adj_dt] = [cash_adjustment] # Insert a purchase order. - txns = [create_txn(events[0], 20, 1)] + txns = [create_txn(first_trade.sid, first_trade.dt, 20, 1)] results = calculate_results(self.sim_params, self.env, - self.benchmark_events, - events, - txns=txns) + data_portal, + txns=txns, + commissions=commissions) # Validate that we lost 320 dollars from our cash pool. self.assertEqual(results[-1]['cumulative_perf']['ending_cash'], - 9680) + 9680, "Should have lost 320 from cash pool.") # Validate that the cost basis of our position changed. self.assertEqual(results[-1]['daily_perf']['positions'] [0]['cost_basis'], 320.0) @@ -469,7 +495,7 @@ def test_commission_zero_position(self): Ensure no div-by-zero errors. """ events = factory.create_trade_history( - 1, + self.asset1, [10, 10, 10, 10, 10], [100, 100, 100, 100, 100], oneday, @@ -477,24 +503,31 @@ def test_commission_zero_position(self): env=self.env ) + data_portal = create_data_portal_from_trade_history( + self.env, + self.tempdir, + self.sim_params, + {1: events}, + ) + # Buy and sell the same sid so that we have a zero position by the # time of events[3]. txns = [ - create_txn(events[0], 20, 1), - create_txn(events[1], 20, -1), + create_txn(self.asset1, events[0].dt, 20, 1), + create_txn(self.asset1, events[0].dt, 20, -1) ] # Add a cash adjustment at the time of event[3]. cash_adj_dt = events[3].dt + commissions = {} cash_adjustment = factory.create_commission(1, 300.0, cash_adj_dt) - - events.append(cash_adjustment) + commissions[cash_adj_dt] = [cash_adjustment] results = calculate_results(self.sim_params, self.env, - self.benchmark_events, - events, - txns=txns) + data_portal, + txns=txns, + commissions=commissions) # Validate that we lost 300 dollars from our cash pool. self.assertEqual(results[-1]['cumulative_perf']['ending_cash'], 9700) @@ -504,7 +537,7 @@ def test_commission_no_position(self): Ensure no position-not-found or sid-not-found errors. """ events = factory.create_trade_history( - 1, + self.asset1, [10, 10, 10, 10, 10], [100, 100, 100, 100, 100], oneday, @@ -512,37 +545,57 @@ def test_commission_no_position(self): env=self.env ) + data_portal = create_data_portal_from_trade_history( + self.env, + self.tempdir, + self.sim_params, + {1: events}, + ) + # Add a cash adjustment at the time of event[3]. cash_adj_dt = events[3].dt - cash_adjustment = factory.create_commission(1, 300.0, cash_adj_dt) - events.append(cash_adjustment) + commissions = {} + cash_adjustment = factory.create_commission(self.asset1, + 300.0, cash_adj_dt) + commissions[cash_adj_dt] = [cash_adjustment] results = calculate_results(self.sim_params, self.env, - self.benchmark_events, - events) + data_portal, + commissions=commissions) # Validate that we lost 300 dollars from our cash pool. self.assertEqual(results[-1]['cumulative_perf']['ending_cash'], 9700) +class MockDailyBarSpotReader(object): + + def spot_price(self, sid, day, colname): + return 100.0 + + class TestDividendPerformance(unittest.TestCase): @classmethod def setUpClass(cls): cls.env = TradingEnvironment() - cls.env.write_data(equities_identifiers=[1, 2]) + cls.sim_params = create_simulation_parameters(num_days=6, + capital_base=10e3) + + setup_env_data(cls.env, cls.sim_params, [1, 2]) + + cls.asset1 = cls.env.asset_finder.retrieve_asset(1) + cls.asset2 = cls.env.asset_finder.retrieve_asset(2) @classmethod def tearDownClass(cls): del cls.env def setUp(self): - self.sim_params = create_simulation_parameters(num_days=6) - self.sim_params.capital_base = 10e3 + self.tempdir = TempDirectory() - self.benchmark_events = benchmark_events_in_range(self.sim_params, - self.env) + def tearDown(self): + self.tempdir.cleanup() def test_market_hours_calculations(self): # DST in US/Eastern began on Sunday March 14, 2010 @@ -557,227 +610,296 @@ def test_market_hours_calculations(self): def test_long_position_receives_dividend(self): # post some trades in the market events = factory.create_trade_history( - 1, - [10, 10, 10, 10, 10], - [100, 100, 100, 100, 100], + self.asset1, + [10, 10, 10, 10, 10, 10], + [100, 100, 100, 100, 100, 100], oneday, self.sim_params, env=self.env ) - dividend = factory.create_dividend( - 1, - 10.00, - # declared date, when the algorithm finds out about - # the dividend - events[0].dt, - # ex_date, the date before which the algorithm must hold stock - # to receive the dividend - events[1].dt, - # pay date, when the algorithm receives the dividend. - events[2].dt + + dbpath = self.tempdir.getpath('adjustments.sqlite') + + writer = SQLiteAdjustmentWriter(dbpath, self.env.trading_days, + MockDailyBarSpotReader()) + splits = mergers = create_empty_splits_mergers_frame() + dividends = pd.DataFrame({ + 'sid': np.array([1], dtype=np.uint32), + 'amount': np.array([10.00], dtype=np.float64), + 'declared_date': np.array([events[0].dt], dtype='datetime64[ns]'), + 'ex_date': np.array([events[1].dt], dtype='datetime64[ns]'), + 'record_date': np.array([events[1].dt], dtype='datetime64[ns]'), + 'pay_date': np.array([events[2].dt], dtype='datetime64[ns]'), + }) + writer.write(splits, mergers, dividends) + adjustment_reader = SQLiteAdjustmentReader(dbpath) + + data_portal = create_data_portal_from_trade_history( + self.env, + self.tempdir, + self.sim_params, + {1: events}, ) + data_portal._adjustment_reader = adjustment_reader # Simulate a transaction being filled prior to the ex_date. - txns = [create_txn(events[0], 10.0, 100)] + txns = [create_txn(self.asset1, events[0].dt, 10.0, 100)] results = calculate_results( self.sim_params, self.env, - self.benchmark_events, - events, - dividend_events=[dividend], + data_portal, txns=txns, ) - self.assertEqual(len(results), 5) + self.assertEqual(len(results), 6) cumulative_returns = \ [event['cumulative_perf']['returns'] for event in results] - self.assertEqual(cumulative_returns, [0.0, 0.0, 0.1, 0.1, 0.1]) + self.assertEqual(cumulative_returns, [0.0, 0.0, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1]) daily_returns = [event['daily_perf']['returns'] for event in results] - self.assertEqual(daily_returns, [0.0, 0.0, 0.10, 0.0, 0.0]) + self.assertEqual(daily_returns, [0.0, 0.0, 0.10, 0.0, 0.0, 0.0]) cash_flows = [event['daily_perf']['capital_used'] for event in results] - self.assertEqual(cash_flows, [-1000, 0, 1000, 0, 0]) + self.assertEqual(cash_flows, [-1000, 0, 1000, 0, 0, 0]) cumulative_cash_flows = \ [event['cumulative_perf']['capital_used'] for event in results] - self.assertEqual(cumulative_cash_flows, [-1000, -1000, 0, 0, 0]) + self.assertEqual(cumulative_cash_flows, [-1000, -1000, 0, 0, 0, 0]) cash_pos = \ [event['cumulative_perf']['ending_cash'] for event in results] - self.assertEqual(cash_pos, [9000, 9000, 10000, 10000, 10000]) + self.assertEqual(cash_pos, [9000, 9000, 10000, 10000, 10000, 10000]) def test_long_position_receives_stock_dividend(self): # post some trades in the market - events = [] - for sid in (1, 2): - events.extend( - factory.create_trade_history( - sid, - [10, 10, 10, 10, 10], - [100, 100, 100, 100, 100], - oneday, - self.sim_params, - env=self.env) + events = {} + for asset in [self.asset1, self.asset2]: + events[asset.sid] = factory.create_trade_history( + asset, + [10, 10, 10, 10, 10, 10], + [100, 100, 100, 100, 100, 100], + oneday, + self.sim_params, + env=self.env ) - dividend = factory.create_stock_dividend( - 1, - payment_sid=2, - ratio=2, - # declared date, when the algorithm finds out about - # the dividend - declared_date=events[0].dt, - # ex_date, the date before which the algorithm must hold stock - # to receive the dividend - ex_date=events[1].dt, - # pay date, when the algorithm receives the dividend. - pay_date=events[2].dt + dbpath = self.tempdir.getpath('adjustments.sqlite') + + writer = SQLiteAdjustmentWriter(dbpath, self.env.trading_days, + MockDailyBarSpotReader()) + splits = mergers = create_empty_splits_mergers_frame() + dividends = pd.DataFrame({ + 'sid': np.array([], dtype=np.uint32), + 'amount': np.array([], dtype=np.float64), + 'declared_date': np.array([], dtype='datetime64[ns]'), + 'ex_date': np.array([], dtype='datetime64[ns]'), + 'pay_date': np.array([], dtype='datetime64[ns]'), + 'record_date': np.array([], dtype='datetime64[ns]'), + }) + sid_1 = events[1] + stock_dividends = pd.DataFrame({ + 'sid': np.array([1], dtype=np.uint32), + 'payment_sid': np.array([2], dtype=np.uint32), + 'ratio': np.array([2], dtype=np.float64), + 'declared_date': np.array([sid_1[0].dt], dtype='datetime64[ns]'), + 'ex_date': np.array([sid_1[1].dt], dtype='datetime64[ns]'), + 'record_date': np.array([sid_1[1].dt], dtype='datetime64[ns]'), + 'pay_date': np.array([sid_1[2].dt], dtype='datetime64[ns]'), + }) + writer.write(splits, mergers, dividends, stock_dividends) + adjustment_reader = SQLiteAdjustmentReader(dbpath) + + data_portal = create_data_portal_from_trade_history( + self.env, + self.tempdir, + self.sim_params, + events, ) - txns = [create_txn(events[0], 10.0, 100)] + data_portal._adjustment_reader = adjustment_reader + txns = [create_txn(self.asset1, events[1][0].dt, 10.0, 100)] results = calculate_results( self.sim_params, self.env, - self.benchmark_events, - events, - dividend_events=[dividend], + data_portal, txns=txns, ) - self.assertEqual(len(results), 5) + self.assertEqual(len(results), 6) cumulative_returns = \ [event['cumulative_perf']['returns'] for event in results] - self.assertEqual(cumulative_returns, [0.0, 0.0, 0.2, 0.2, 0.2]) + self.assertEqual(cumulative_returns, [0.0, 0.0, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2]) daily_returns = [event['daily_perf']['returns'] for event in results] - self.assertEqual(daily_returns, [0.0, 0.0, 0.2, 0.0, 0.0]) + self.assertEqual(daily_returns, [0.0, 0.0, 0.2, 0.0, 0.0, 0.0]) cash_flows = [event['daily_perf']['capital_used'] for event in results] - self.assertEqual(cash_flows, [-1000, 0, 0, 0, 0]) + self.assertEqual(cash_flows, [-1000, 0, 0, 0, 0, 0]) cumulative_cash_flows = \ [event['cumulative_perf']['capital_used'] for event in results] - self.assertEqual(cumulative_cash_flows, [-1000] * 5) + self.assertEqual(cumulative_cash_flows, [-1000] * 6) cash_pos = \ [event['cumulative_perf']['ending_cash'] for event in results] - self.assertEqual(cash_pos, [9000] * 5) + self.assertEqual(cash_pos, [9000] * 6) def test_long_position_purchased_on_ex_date_receives_no_dividend(self): # post some trades in the market events = factory.create_trade_history( - 1, - [10, 10, 10, 10, 10], - [100, 100, 100, 100, 100], + self.asset1, + [10, 10, 10, 10, 10, 10], + [100, 100, 100, 100, 100, 100], oneday, self.sim_params, env=self.env ) - dividend = factory.create_dividend( - 1, - 10.00, - events[0].dt, # Declared date - events[1].dt, # Exclusion date - events[2].dt # Pay date + dbpath = self.tempdir.getpath('adjustments.sqlite') + + writer = SQLiteAdjustmentWriter(dbpath, self.env.trading_days, + MockDailyBarSpotReader()) + splits = mergers = create_empty_splits_mergers_frame() + dividends = pd.DataFrame({ + 'sid': np.array([1], dtype=np.uint32), + 'amount': np.array([10.00], dtype=np.float64), + 'declared_date': np.array([events[0].dt], dtype='datetime64[ns]'), + 'ex_date': np.array([events[1].dt], dtype='datetime64[ns]'), + 'record_date': np.array([events[1].dt], dtype='datetime64[ns]'), + 'pay_date': np.array([events[2].dt], dtype='datetime64[ns]'), + }) + writer.write(splits, mergers, dividends) + adjustment_reader = SQLiteAdjustmentReader(dbpath) + + data_portal = create_data_portal_from_trade_history( + self.env, + self.tempdir, + self.sim_params, + {1: events}, ) + data_portal._adjustment_reader = adjustment_reader # Simulate a transaction being filled on the ex_date. - txns = [create_txn(events[1], 10.0, 100)] + txns = [create_txn(self.asset1, events[1].dt, 10.0, 100)] results = calculate_results( self.sim_params, self.env, - self.benchmark_events, - events, - dividend_events=[dividend], + data_portal, txns=txns, ) - self.assertEqual(len(results), 5) + self.assertEqual(len(results), 6) cumulative_returns = \ [event['cumulative_perf']['returns'] for event in results] - self.assertEqual(cumulative_returns, [0, 0, 0, 0, 0]) + self.assertEqual(cumulative_returns, [0, 0, 0, 0, 0, 0]) daily_returns = [event['daily_perf']['returns'] for event in results] - self.assertEqual(daily_returns, [0, 0, 0, 0, 0]) + self.assertEqual(daily_returns, [0, 0, 0, 0, 0, 0]) cash_flows = [event['daily_perf']['capital_used'] for event in results] - self.assertEqual(cash_flows, [0, -1000, 0, 0, 0]) + self.assertEqual(cash_flows, [0, -1000, 0, 0, 0, 0]) cumulative_cash_flows = \ [event['cumulative_perf']['capital_used'] for event in results] self.assertEqual(cumulative_cash_flows, - [0, -1000, -1000, -1000, -1000]) + [0, -1000, -1000, -1000, -1000, -1000]) def test_selling_before_dividend_payment_still_gets_paid(self): # post some trades in the market events = factory.create_trade_history( - 1, - [10, 10, 10, 10, 10], - [100, 100, 100, 100, 100], + self.asset1, + [10, 10, 10, 10, 10, 10], + [100, 100, 100, 100, 100, 100], oneday, self.sim_params, env=self.env ) - dividend = factory.create_dividend( - 1, - 10.00, - events[0].dt, # Declared date - events[1].dt, # Exclusion date - events[3].dt # Pay date + dbpath = self.tempdir.getpath('adjustments.sqlite') + + writer = SQLiteAdjustmentWriter(dbpath, self.env.trading_days, + MockDailyBarSpotReader()) + splits = mergers = create_empty_splits_mergers_frame() + dividends = pd.DataFrame({ + 'sid': np.array([1], dtype=np.uint32), + 'amount': np.array([10.00], dtype=np.float64), + 'declared_date': np.array([events[0].dt], dtype='datetime64[ns]'), + 'ex_date': np.array([events[1].dt], dtype='datetime64[ns]'), + 'record_date': np.array([events[1].dt], dtype='datetime64[ns]'), + 'pay_date': np.array([events[3].dt], dtype='datetime64[ns]'), + }) + writer.write(splits, mergers, dividends) + adjustment_reader = SQLiteAdjustmentReader(dbpath) + + data_portal = create_data_portal_from_trade_history( + self.env, + self.tempdir, + self.sim_params, + {1: events}, ) + data_portal._adjustment_reader = adjustment_reader - buy_txn = create_txn(events[0], 10.0, 100) - sell_txn = create_txn(events[2], 10.0, -100) + buy_txn = create_txn(self.asset1, events[0].dt, 10.0, 100) + sell_txn = create_txn(self.asset1, events[2].dt, 10.0, -100) txns = [buy_txn, sell_txn] results = calculate_results( self.sim_params, self.env, - self.benchmark_events, - events, - dividend_events=[dividend], + data_portal, txns=txns, ) - self.assertEqual(len(results), 5) + self.assertEqual(len(results), 6) cumulative_returns = \ [event['cumulative_perf']['returns'] for event in results] - self.assertEqual(cumulative_returns, [0, 0, 0, 0.1, 0.1]) + self.assertEqual(cumulative_returns, [0, 0, 0, 0.1, 0.1, 0.1]) daily_returns = [event['daily_perf']['returns'] for event in results] - self.assertEqual(daily_returns, [0, 0, 0, 0.1, 0]) + self.assertEqual(daily_returns, [0, 0, 0, 0.1, 0, 0]) cash_flows = [event['daily_perf']['capital_used'] for event in results] - self.assertEqual(cash_flows, [-1000, 0, 1000, 1000, 0]) + self.assertEqual(cash_flows, [-1000, 0, 1000, 1000, 0, 0]) cumulative_cash_flows = \ [event['cumulative_perf']['capital_used'] for event in results] - self.assertEqual(cumulative_cash_flows, [-1000, -1000, 0, 1000, 1000]) + self.assertEqual(cumulative_cash_flows, + [-1000, -1000, 0, 1000, 1000, 1000]) def test_buy_and_sell_before_ex(self): # post some trades in the market events = factory.create_trade_history( - 1, + self.asset1, [10, 10, 10, 10, 10, 10], [100, 100, 100, 100, 100, 100], oneday, self.sim_params, env=self.env ) + dbpath = self.tempdir.getpath('adjustments.sqlite') - dividend = factory.create_dividend( - 1, - 10.00, - events[3].dt, - events[4].dt, - events[5].dt - ) + writer = SQLiteAdjustmentWriter(dbpath, self.env.trading_days, + MockDailyBarSpotReader()) + splits = mergers = create_empty_splits_mergers_frame() - buy_txn = create_txn(events[1], 10.0, 100) - sell_txn = create_txn(events[2], 10.0, -100) + dividends = pd.DataFrame({ + 'sid': np.array([1], dtype=np.uint32), + 'amount': np.array([10.0], dtype=np.float64), + 'declared_date': np.array([events[3].dt], dtype='datetime64[ns]'), + 'ex_date': np.array([events[4].dt], dtype='datetime64[ns]'), + 'pay_date': np.array([events[5].dt], dtype='datetime64[ns]'), + 'record_date': np.array([events[4].dt], dtype='datetime64[ns]'), + }) + writer.write(splits, mergers, dividends) + adjustment_reader = SQLiteAdjustmentReader(dbpath) + + data_portal = create_data_portal_from_trade_history( + self.env, + self.tempdir, + self.sim_params, + {1: events}, + ) + data_portal._adjustment_reader = adjustment_reader + buy_txn = create_txn(self.asset1, events[1].dt, 10.0, 100) + sell_txn = create_txn(self.asset1, events[2].dt, 10.0, -100) txns = [buy_txn, sell_txn] results = calculate_results( self.sim_params, self.env, - self.benchmark_events, - events, - dividend_events=[dividend], + data_portal, txns=txns, ) @@ -796,9 +918,9 @@ def test_buy_and_sell_before_ex(self): def test_ending_before_pay_date(self): # post some trades in the market events = factory.create_trade_history( - 1, - [10, 10, 10, 10, 10], - [100, 100, 100, 100, 100], + self.asset1, + [10, 10, 10, 10, 10, 10], + [100, 100, 100, 100, 100, 100], oneday, self.sim_params, env=self.env @@ -808,159 +930,214 @@ def test_ending_before_pay_date(self): # find pay date that is much later. for i in range(30): pay_date = factory.get_next_trading_dt(pay_date, oneday, self.env) - dividend = factory.create_dividend( - 1, - 10.00, - events[0].dt, - events[0].dt, - pay_date - ) - txns = [create_txn(events[1], 10.0, 100)] + dbpath = self.tempdir.getpath('adjustments.sqlite') + + writer = SQLiteAdjustmentWriter(dbpath, self.env.trading_days, + MockDailyBarSpotReader()) + splits = mergers = create_empty_splits_mergers_frame() + dividends = pd.DataFrame({ + 'sid': np.array([1], dtype=np.uint32), + 'amount': np.array([10.00], dtype=np.float64), + 'declared_date': np.array([events[0].dt], dtype='datetime64[ns]'), + 'ex_date': np.array([events[0].dt], dtype='datetime64[ns]'), + 'record_date': np.array([events[0].dt], dtype='datetime64[ns]'), + 'pay_date': np.array([pay_date], dtype='datetime64[ns]'), + }) + writer.write(splits, mergers, dividends) + adjustment_reader = SQLiteAdjustmentReader(dbpath) + + data_portal = create_data_portal_from_trade_history( + self.env, + self.tempdir, + self.sim_params, + {1: events}, + ) + data_portal._adjustment_reader = adjustment_reader + txns = [create_txn(self.asset1, events[1].dt, 10.0, 100)] results = calculate_results( self.sim_params, self.env, - self.benchmark_events, - events, - dividend_events=[dividend], + data_portal, txns=txns, ) - self.assertEqual(len(results), 5) + self.assertEqual(len(results), 6) cumulative_returns = \ [event['cumulative_perf']['returns'] for event in results] - self.assertEqual(cumulative_returns, [0, 0, 0, 0.0, 0.0]) + self.assertEqual(cumulative_returns, [0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0]) daily_returns = [event['daily_perf']['returns'] for event in results] - self.assertEqual(daily_returns, [0, 0, 0, 0, 0]) + self.assertEqual(daily_returns, [0, 0, 0, 0, 0, 0]) cash_flows = [event['daily_perf']['capital_used'] for event in results] - self.assertEqual(cash_flows, [0, -1000, 0, 0, 0]) + self.assertEqual(cash_flows, [0, -1000, 0, 0, 0, 0]) cumulative_cash_flows = \ [event['cumulative_perf']['capital_used'] for event in results] self.assertEqual( cumulative_cash_flows, - [0, -1000, -1000, -1000, -1000] + [0, -1000, -1000, -1000, -1000, -1000] ) def test_short_position_pays_dividend(self): # post some trades in the market events = factory.create_trade_history( - 1, - [10, 10, 10, 10, 10], - [100, 100, 100, 100, 100], + self.asset1, + [10, 10, 10, 10, 10, 10], + [100, 100, 100, 100, 100, 100], oneday, self.sim_params, env=self.env ) - dividend = factory.create_dividend( - 1, - 10.00, - # declare at open of test - events[0].dt, - # ex_date same as trade 2 - events[2].dt, - events[3].dt - ) + dbpath = self.tempdir.getpath('adjustments.sqlite') - txns = [create_txn(events[1], 10.0, -100)] + writer = SQLiteAdjustmentWriter(dbpath, self.env.trading_days, + MockDailyBarSpotReader()) + splits = mergers = create_empty_splits_mergers_frame() + dividends = pd.DataFrame({ + 'sid': np.array([1], dtype=np.uint32), + 'amount': np.array([10.00], dtype=np.float64), + 'declared_date': np.array([events[0].dt], dtype='datetime64[ns]'), + 'ex_date': np.array([events[2].dt], dtype='datetime64[ns]'), + 'record_date': np.array([events[2].dt], dtype='datetime64[ns]'), + 'pay_date': np.array([events[3].dt], dtype='datetime64[ns]'), + }) + writer.write(splits, mergers, dividends) + adjustment_reader = SQLiteAdjustmentReader(dbpath) + + data_portal = create_data_portal_from_trade_history( + self.env, + self.tempdir, + self.sim_params, + {1: events}, + ) + data_portal._adjustment_reader = adjustment_reader + txns = [create_txn(self.asset1, events[1].dt, 10.0, -100)] results = calculate_results( self.sim_params, self.env, - self.benchmark_events, - events, - dividend_events=[dividend], + data_portal, txns=txns, ) - self.assertEqual(len(results), 5) + self.assertEqual(len(results), 6) cumulative_returns = \ [event['cumulative_perf']['returns'] for event in results] - self.assertEqual(cumulative_returns, [0.0, 0.0, 0.0, -0.1, -0.1]) + self.assertEqual(cumulative_returns, [0.0, 0.0, 0.0, -0.1, -0.1, -0.1]) daily_returns = [event['daily_perf']['returns'] for event in results] - self.assertEqual(daily_returns, [0.0, 0.0, 0.0, -0.1, 0.0]) + self.assertEqual(daily_returns, [0.0, 0.0, 0.0, -0.1, 0.0, 0.0]) cash_flows = [event['daily_perf']['capital_used'] for event in results] - self.assertEqual(cash_flows, [0, 1000, 0, -1000, 0]) + self.assertEqual(cash_flows, [0, 1000, 0, -1000, 0, 0]) cumulative_cash_flows = \ [event['cumulative_perf']['capital_used'] for event in results] - self.assertEqual(cumulative_cash_flows, [0, 1000, 1000, 0, 0]) + self.assertEqual(cumulative_cash_flows, [0, 1000, 1000, 0, 0, 0]) def test_no_position_receives_no_dividend(self): # post some trades in the market events = factory.create_trade_history( - 1, - [10, 10, 10, 10, 10], - [100, 100, 100, 100, 100], + self.asset1, + [10, 10, 10, 10, 10, 10], + [100, 100, 100, 100, 100, 100], oneday, self.sim_params, env=self.env ) - dividend = factory.create_dividend( - 1, - 10.00, - events[0].dt, - events[1].dt, - events[2].dt + dbpath = self.tempdir.getpath('adjustments.sqlite') + + writer = SQLiteAdjustmentWriter(dbpath, self.env.trading_days, + MockDailyBarSpotReader()) + splits = mergers = create_empty_splits_mergers_frame() + dividends = pd.DataFrame({ + 'sid': np.array([1], dtype=np.uint32), + 'amount': np.array([10.00], dtype=np.float64), + 'declared_date': np.array([events[0].dt], dtype='datetime64[ns]'), + 'ex_date': np.array([events[1].dt], dtype='datetime64[ns]'), + 'pay_date': np.array([events[2].dt], dtype='datetime64[ns]'), + 'record_date': np.array([events[2].dt], dtype='datetime64[ns]'), + }) + writer.write(splits, mergers, dividends) + adjustment_reader = SQLiteAdjustmentReader(dbpath) + + data_portal = create_data_portal_from_trade_history( + self.env, + self.tempdir, + self.sim_params, + {1: events}, ) + data_portal._adjustment_reader = adjustment_reader results = calculate_results( self.sim_params, self.env, - self.benchmark_events, - events, - dividend_events=[dividend], + data_portal, ) - self.assertEqual(len(results), 5) + self.assertEqual(len(results), 6) cumulative_returns = \ [event['cumulative_perf']['returns'] for event in results] - self.assertEqual(cumulative_returns, [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]) + self.assertEqual(cumulative_returns, [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]) daily_returns = [event['daily_perf']['returns'] for event in results] - self.assertEqual(daily_returns, [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]) + self.assertEqual(daily_returns, [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]) cash_flows = [event['daily_perf']['capital_used'] for event in results] - self.assertEqual(cash_flows, [0, 0, 0, 0, 0]) + self.assertEqual(cash_flows, [0, 0, 0, 0, 0, 0]) cumulative_cash_flows = \ [event['cumulative_perf']['capital_used'] for event in results] - self.assertEqual(cumulative_cash_flows, [0, 0, 0, 0, 0]) + self.assertEqual(cumulative_cash_flows, [0, 0, 0, 0, 0, 0]) def test_no_dividend_at_simulation_end(self): # post some trades in the market events = factory.create_trade_history( - 1, + self.asset1, [10, 10, 10, 10, 10], [100, 100, 100, 100, 100], oneday, self.sim_params, env=self.env ) - dividend = factory.create_dividend( - 1, - 10.00, - # declared date, when the algorithm finds out about - # the dividend - events[-3].dt, - # ex_date, the date before which the algorithm must hold stock - # to receive the dividend - events[-2].dt, - # pay date, when the algorithm receives the dividend. - # This pays out on the day after the last event - self.env.next_trading_day(events[-1].dt) - ) + + dbpath = self.tempdir.getpath('adjustments.sqlite') + + writer = SQLiteAdjustmentWriter(dbpath, self.env.trading_days, + MockDailyBarSpotReader()) + splits = mergers = create_empty_splits_mergers_frame() + dividends = pd.DataFrame({ + 'sid': np.array([1], dtype=np.uint32), + 'amount': np.array([10.00], dtype=np.float64), + 'declared_date': np.array([events[-3].dt], dtype='datetime64[ns]'), + 'ex_date': np.array([events[-2].dt], dtype='datetime64[ns]'), + 'record_date': np.array([events[0].dt], dtype='datetime64[ns]'), + 'pay_date': np.array([self.env.next_trading_day(events[-1].dt)], + dtype='datetime64[ns]'), + }) + writer.write(splits, mergers, dividends) + adjustment_reader = SQLiteAdjustmentReader(dbpath) # Set the last day to be the last event - self.sim_params.period_end = events[-1].dt - self.sim_params.update_internal_from_env(self.env) + sim_params = create_simulation_parameters( + num_days=6, + capital_base=10e3, + start=self.sim_params.period_start, + end=self.sim_params.period_end + ) + + sim_params.period_end = events[-1].dt + sim_params.update_internal_from_env(self.env) + data_portal = create_data_portal_from_trade_history( + self.env, + self.tempdir, + sim_params, + {1: events}, + ) + data_portal._adjustment_reader = adjustment_reader # Simulate a transaction being filled prior to the ex_date. - txns = [create_txn(events[0], 10.0, 100)] + txns = [create_txn(self.asset1, events[0].dt, 10.0, 100)] results = calculate_results( - self.sim_params, + sim_params, self.env, - self.benchmark_events, - events, - dividend_events=[dividend], + data_portal, txns=txns, ) @@ -986,39 +1163,43 @@ class TestDividendPerformanceHolidayStyle(TestDividendPerformance): # to be start + oneday will fail, since those events will # be skipped by the simulation. - def setUp(self): - self.dt = datetime(2003, 11, 30, tzinfo=pytz.utc) - self.end_dt = datetime(2004, 11, 25, tzinfo=pytz.utc) - self.sim_params = SimulationParameters( - self.dt, - self.end_dt, - env=self.env) + @classmethod + def setUpClass(cls): + cls.env = TradingEnvironment() + cls.sim_params = create_simulation_parameters( + num_days=6, + capital_base=10e3, + start=pd.Timestamp("2003-11-30", tz='UTC'), + end=pd.Timestamp("2003-12-08", tz='UTC') + ) - self.sim_params.capital_base = 10e3 + setup_env_data(cls.env, cls.sim_params, [1, 2]) - self.benchmark_events = benchmark_events_in_range(self.sim_params, - self.env) + cls.asset1 = cls.env.asset_finder.retrieve_asset(1) + cls.asset2 = cls.env.asset_finder.retrieve_asset(2) class TestPositionPerformance(unittest.TestCase): - @classmethod - def setUpClass(cls): - cls.env = TradingEnvironment() - # Sids 1 and 2 are equities, Sid 3 is a future - cls.env.write_data(equities_identifiers=[1, 2], - futures_data={3: {'multiplier': 100}}) + def setUp(self): + self.tempdir = TempDirectory() - @classmethod - def tearDownClass(cls): - del cls.env + def create_environment_stuff(self, num_days=4, sids=[1, 2], + futures_sids=[3]): + self.env = TradingEnvironment() + self.sim_params = create_simulation_parameters(num_days=num_days) - def setUp(self): - self.sim_params = create_simulation_parameters(num_days=4) + setup_env_data(self.env, self.sim_params, sids, futures_sids) self.finder = self.env.asset_finder - self.benchmark_events = benchmark_events_in_range(self.sim_params, - self.env) + + self.asset1 = self.env.asset_finder.retrieve_asset(1) + self.asset2 = self.env.asset_finder.retrieve_asset(2) + self.asset3 = self.env.asset_finder.retrieve_asset(3) + + def tearDown(self): + self.tempdir.cleanup() + del self.env def test_long_short_positions(self): """ @@ -1028,37 +1209,49 @@ def test_long_short_positions(self): stock1 then goes down to $9 stock2 goes to $11 """ + self.create_environment_stuff() trades_1 = factory.create_trade_history( - 1, + self.asset1, [10, 10, 10, 9], [100, 100, 100, 100], - onesec, + oneday, self.sim_params, env=self.env ) trades_2 = factory.create_trade_history( - 2, + self.asset2, [10, 10, 10, 11], [100, 100, 100, 100], - onesec, + oneday, self.sim_params, env=self.env ) - txn1 = create_txn(trades_1[1], 10.0, 100) - txn2 = create_txn(trades_2[1], 10.0, -100) - pt = perf.PositionTracker(self.env.asset_finder) - pp = perf.PerformancePeriod(1000.0, self.env.asset_finder) + data_portal = create_data_portal_from_trade_history( + self.env, + self.tempdir, + self.sim_params, + {1: trades_1, 2: trades_2} + ) + + txn1 = create_txn(self.asset1, trades_1[0].dt, 10.0, 100) + txn2 = create_txn(self.asset2, trades_1[0].dt, 10.0, -100) + + pt = perf.PositionTracker(self.env.asset_finder, data_portal, + self.sim_params.data_frequency) + pp = perf.PerformancePeriod(1000.0, self.env.asset_finder, + self.sim_params.data_frequency, + data_portal) pp.position_tracker = pt pt.execute_transaction(txn1) pp.handle_execution(txn1) pt.execute_transaction(txn2) pp.handle_execution(txn2) - for trade in itertools.chain(trades_1[:-2], trades_2[:-2]): - pt.update_last_sale(trade) + dt = trades_1[-2].dt + pt.sync_last_sale_prices(dt) pp.calculate_performance() @@ -1085,10 +1278,8 @@ def test_long_short_positions(self): net_leverage=0.0, net_liquidation=1000.0) - # now simulate stock1 going to $9 - pt.update_last_sale(trades_1[-1]) - # and stock2 going to $11 - pt.update_last_sale(trades_2[-1]) + dt = trades_1[-1].dt + pt.sync_last_sale_prices(dt) pp.calculate_performance() @@ -1123,26 +1314,34 @@ def test_levered_long_position(self): price goes to $11 """ # post some trades in the market + + self.create_environment_stuff() + trades = factory.create_trade_history( - 1, + self.asset1, [10, 10, 10, 11], [100, 100, 100, 100], - onesec, + oneday, self.sim_params, env=self.env ) - txn = create_txn(trades[1], 10.0, 1000) - pt = perf.PositionTracker(self.env.asset_finder) - pp = perf.PerformancePeriod(1000.0, self.env.asset_finder) + data_portal = create_data_portal_from_trade_history( + self.env, + self.tempdir, + self.sim_params, + {1: trades}) + txn = create_txn(self.asset1, trades[1].dt, 10.0, 1000) + pt = perf.PositionTracker(self.env.asset_finder, data_portal, + self.sim_params.data_frequency) + pp = perf.PerformancePeriod(1000.0, self.env.asset_finder, + self.sim_params.data_frequency, + data_portal) pp.position_tracker = pt pt.execute_transaction(txn) pp.handle_execution(txn) - for trade in trades[:-2]: - pt.update_last_sale(trade) - pp.calculate_performance() check_perf_period( @@ -1154,6 +1353,9 @@ def test_levered_long_position(self): short_exposure=0.0, shorts_count=0) + # Validate that the account attributes were updated. + pt.sync_last_sale_prices(trades[-2].dt) + # Validate that the account attributes were updated. account = pp.as_account() check_account(account, @@ -1170,7 +1372,7 @@ def test_levered_long_position(self): net_liquidation=1000.0) # now simulate a price jump to $11 - pt.update_last_sale(trades[-1]) + pt.sync_last_sale_prices(trades[-1].dt) pp.calculate_performance() @@ -1204,19 +1406,31 @@ def test_long_position(self): verify that the performance period calculates properly for a single buy transaction """ + self.create_environment_stuff() + # post some trades in the market trades = factory.create_trade_history( - 1, + self.asset1, [10, 10, 10, 11], [100, 100, 100, 100], - onesec, + oneday, self.sim_params, env=self.env ) - txn = create_txn(trades[1], 10.0, 100) - pt = perf.PositionTracker(self.env.asset_finder) - pp = perf.PerformancePeriod(1000.0, self.env.asset_finder) + data_portal = create_data_portal_from_trade_history( + self.env, + self.tempdir, + self.sim_params, + {1: trades}) + txn = create_txn(self.asset1, trades[1].dt, 10.0, 100) + pt = perf.PositionTracker(self.env.asset_finder, data_portal, + self.sim_params.data_frequency) + pp = perf.PerformancePeriod(1000.0, self.env.asset_finder, + self.sim_params.data_frequency, + data_portal, + period_open=self.sim_params.period_start, + period_close=self.sim_params.period_end) pp.position_tracker = pt pt.execute_transaction(txn) @@ -1229,8 +1443,7 @@ def test_long_position(self): # stocks with a last sale price of 0. self.assertEqual(pp.positions[1].last_sale_price, 10.0) - for trade in trades: - pt.update_last_sale(trade) + pt.sync_last_sale_prices(trades[-1].dt) pp.calculate_performance() @@ -1310,26 +1523,38 @@ def test_long_position(self): def test_short_position(self): """verify that the performance period calculates properly for a \ single short-sale transaction""" + self.create_environment_stuff(num_days=6) + trades = factory.create_trade_history( - 1, + self.asset1, [10, 10, 10, 11, 10, 9], [100, 100, 100, 100, 100, 100], - onesec, + oneday, self.sim_params, env=self.env ) trades_1 = trades[:-2] - txn = create_txn(trades[1], 10.0, -100) - pt = perf.PositionTracker(self.env.asset_finder) - pp = perf.PerformancePeriod(1000.0, self.env.asset_finder) + data_portal = create_data_portal_from_trade_history( + self.env, + self.tempdir, + self.sim_params, + {1: trades}) + + txn = create_txn(self.asset1, trades[1].dt, 10.0, -100) + pt = perf.PositionTracker(self.env.asset_finder, data_portal, + self.sim_params.data_frequency) + pp = perf.PerformancePeriod( + 1000.0, self.env.asset_finder, + self.sim_params.data_frequency, + data_portal) pp.position_tracker = pt pt.execute_transaction(txn) pp.handle_execution(txn) - for trade in trades_1: - pt.update_last_sale(trade) + + pt.sync_last_sale_prices(trades_1[-1].dt) pp.calculate_performance() @@ -1385,8 +1610,7 @@ def test_short_position(self): # simulate a rollover to a new period pp.rollover() - for trade in trades_2: - pt.update_last_sale(trade) + pt.sync_last_sale_prices(trades[-1].dt) pp.calculate_performance() @@ -1440,18 +1664,17 @@ def test_short_position(self): ) # now run a performance period encompassing the entire trade sample. - ptTotal = perf.PositionTracker(self.env.asset_finder) - ppTotal = perf.PerformancePeriod(1000.0, self.env.asset_finder) + ptTotal = perf.PositionTracker(self.env.asset_finder, data_portal, + self.sim_params.data_frequency) + ppTotal = perf.PerformancePeriod(1000.0, self.env.asset_finder, + self.sim_params.data_frequency, + data_portal) ppTotal.position_tracker = pt - for trade in trades_1: - ptTotal.update_last_sale(trade) - ptTotal.execute_transaction(txn) ppTotal.handle_execution(txn) - for trade in trades_2: - ptTotal.update_last_sale(trade) + ptTotal.sync_last_sale_prices(trades[-1].dt) ppTotal.calculate_performance() @@ -1532,19 +1755,33 @@ def test_long_future_position(self): verify that the performance period calculates properly for a single buy transaction """ + self.create_environment_stuff() + sim_params = copy.copy(self.sim_params) + sim_params.data_frequency = 'minute' + # post some trades in the market trades = factory.create_trade_history( - 3, + self.asset3, [10, 10, 10, 11], [100, 100, 100, 100], - onesec, - self.sim_params, + oneday, + sim_params, env=self.env ) - txn = create_txn(trades[1], 10.0, 1) - pt = perf.PositionTracker(self.env.asset_finder) - pp = perf.PerformancePeriod(1000.0, self.env.asset_finder) + data_portal = create_data_portal_from_trade_history( + self.env, + self.tempdir, + self.sim_params, + {3: trades} + ) + + txn = create_txn(self.asset3, trades[1].dt, 10.0, 1) + pt = perf.PositionTracker(self.env.asset_finder, data_portal, + self.sim_params.data_frequency) + pp = perf.PerformancePeriod(1000.0, self.env.asset_finder, + self.sim_params.data_frequency, + data_portal) pp.position_tracker = pt pt.execute_transaction(txn) @@ -1557,9 +1794,7 @@ def test_long_future_position(self): # stocks with a last sale price of 0. self.assertEqual(pp.positions[3].last_sale_price, 10.0) - for trade in trades: - pt.update_last_sale(trade) - + pt.sync_last_sale_prices(trades[-1].dt) pp.calculate_performance() self.assertEqual( @@ -1643,27 +1878,37 @@ def test_long_future_position(self): def test_short_future_position(self): """verify that the performance period calculates properly for a \ single short-sale transaction""" + self.create_environment_stuff(num_days=6) + trades = factory.create_trade_history( - 3, + self.asset3, [10, 10, 10, 11, 10, 9], [100, 100, 100, 100, 100, 100], - onesec, + oneday, self.sim_params, env=self.env ) + data_portal = create_data_portal_from_trade_history( + self.env, + self.tempdir, + self.sim_params, + {3: trades} + ) trades_1 = trades[:-2] - txn = create_txn(trades[1], 10.0, -1) - pt = perf.PositionTracker(self.env.asset_finder) - pp = perf.PerformancePeriod(1000.0, self.env.asset_finder) + txn = create_txn(self.asset3, trades[0].dt, 10.0, -1) + pt = perf.PositionTracker(self.env.asset_finder, data_portal, + self.sim_params.data_frequency) + pp = perf.PerformancePeriod(1000.0, self.env.asset_finder, + self.sim_params.data_frequency, + data_portal) pp.position_tracker = pt pt.execute_transaction(txn) pp.handle_execution(txn) - for trade in trades_1: - pt.update_last_sale(trade) + pt.sync_last_sale_prices(trades[-3].dt) pp.calculate_performance() self.assertEqual( @@ -1723,9 +1968,7 @@ def test_short_future_position(self): # simulate a rollover to a new period pp.rollover() - for trade in trades_2: - pt.update_last_sale(trade) - + pt.sync_last_sale_prices(trades_2[-1].dt) pp.calculate_performance() self.assertEqual( @@ -1783,18 +2026,21 @@ def test_short_future_position(self): ) # now run a performance period encompassing the entire trade sample. - ptTotal = perf.PositionTracker(self.env.asset_finder) - ppTotal = perf.PerformancePeriod(1000.0, self.env.asset_finder) - ppTotal.position_tracker = pt + ptTotal = perf.PositionTracker(self.env.asset_finder, data_portal, + self.sim_params.data_frequency) + ppTotal = perf.PerformancePeriod(1000.0, self.env.asset_finder, + self.sim_params.data_frequency, + data_portal) + ppTotal.position_tracker = ptTotal for trade in trades_1: - ptTotal.update_last_sale(trade) + ptTotal.sync_last_sale_prices(trade.dt) ptTotal.execute_transaction(txn) ppTotal.handle_execution(txn) for trade in trades_2: - ptTotal.update_last_sale(trade) + ptTotal.sync_last_sale_prices(trade.dt) ppTotal.calculate_performance() @@ -1878,25 +2124,30 @@ def test_short_future_position(self): def test_covering_short(self): """verify performance where short is bought and covered, and shares \ trade after cover""" + self.create_environment_stuff(num_days=10) trades = factory.create_trade_history( - 1, + self.asset1, [10, 10, 10, 11, 9, 8, 7, 8, 9, 10], [100, 100, 100, 100, 100, 100, 100, 100, 100, 100], - onesec, + oneday, self.sim_params, env=self.env ) - short_txn = create_txn( - trades[1], - 10.0, - -100, - ) - - cover_txn = create_txn(trades[6], 7.0, 100) - pt = perf.PositionTracker(self.env.asset_finder) - pp = perf.PerformancePeriod(1000.0, self.env.asset_finder) + data_portal = create_data_portal_from_trade_history( + self.env, + self.tempdir, + self.sim_params, + {1: trades}) + + short_txn = create_txn(self.asset1, trades[1].dt, 10.0, -100) + cover_txn = create_txn(self.asset1, trades[6].dt, 7.0, 100) + pt = perf.PositionTracker(self.env.asset_finder, data_portal, + self.sim_params.data_frequency) + pp = perf.PerformancePeriod(1000.0, self.env.asset_finder, + self.sim_params.data_frequency, + data_portal) pp.position_tracker = pt pt.execute_transaction(short_txn) @@ -1904,8 +2155,7 @@ def test_covering_short(self): pt.execute_transaction(cover_txn) pp.handle_execution(cover_txn) - for trade in trades: - pt.update_last_sale(trade) + pt.sync_last_sale_prices(trades[-1].dt) pp.calculate_performance() @@ -1920,32 +2170,8 @@ def test_covering_short(self): self.assertEqual( len(pp.positions), - 1, - "should be just one position" - ) - - self.assertEqual( - pp.positions[1].sid, - short_txn.sid, - "position should be in security from the transaction" - ) - - self.assertEqual( - pp.positions[1].amount, 0, - "should have a position of -100 shares" - ) - - self.assertEqual( - pp.positions[1].cost_basis, - 0, - "a covered position should have a cost basis of 0" - ) - - self.assertEqual( - pp.positions[1].last_sale_price, - trades[-1].price, - "last sale should be price of last trade" + "should be zero positions" ) self.assertEqual( @@ -1985,19 +2211,35 @@ def test_covering_short(self): net_liquidation=1300.0) def test_cost_basis_calc(self): + self.create_environment_stuff(num_days=5) + history_args = ( - 1, - [10, 11, 11, 12], - [100, 100, 100, 100], - onesec, + self.asset1, + [10, 11, 11, 12, 10], + [100, 100, 100, 100, 100], + oneday, self.sim_params, self.env ) trades = factory.create_trade_history(*history_args) - transactions = factory.create_txn_history(*history_args) + transactions = factory.create_txn_history(*history_args)[:4] - pt = perf.PositionTracker(self.env.asset_finder) - pp = perf.PerformancePeriod(1000.0, self.env.asset_finder) + data_portal = create_data_portal_from_trade_history( + self.env, + self.tempdir, + self.sim_params, + {1: trades}) + + pt = perf.PositionTracker(self.env.asset_finder, data_portal, + self.sim_params.data_frequency) + pp = perf.PerformancePeriod( + 1000.0, + self.env.asset_finder, + self.sim_params.data_frequency, + data_portal, + period_open=self.sim_params.period_start, + period_close=self.sim_params.trading_days[-1] + ) pp.position_tracker = pt average_cost = 0 @@ -2005,47 +2247,40 @@ def test_cost_basis_calc(self): pt.execute_transaction(txn) pp.handle_execution(txn) average_cost = (average_cost * i + txn.price) / (i + 1) - self.assertEqual(pp.positions[1].cost_basis, average_cost) - - for trade in trades: - pt.update_last_sale(trade) - - pp.calculate_performance() + self.assertEqual(pt.positions[1].cost_basis, average_cost) + dt = trades[-2].dt self.assertEqual( - pp.positions[1].last_sale_price, - trades[-1].price, + pt.positions[1].last_sale_price, + trades[-2].price, "should have a last sale of 12, got {val}".format( - val=pp.positions[1].last_sale_price) + val=pt.positions[1].last_sale_price) ) self.assertEqual( - pp.positions[1].cost_basis, + pt.positions[1].cost_basis, 11, "should have a cost basis of 11" ) + pt.sync_last_sale_prices(dt) + + pp.calculate_performance() + self.assertEqual( pp.pnl, 400 ) - down_tick = factory.create_trade( - 1, - 10.0, - 100, - trades[-1].dt + onesec) - - sale_txn = create_txn( - down_tick, - 10.0, - -100) - + down_tick = trades[-1] + sale_txn = create_txn(self.asset1, down_tick.dt, 10.0, -100) pp.rollover() pt.execute_transaction(sale_txn) pp.handle_execution(sale_txn) - pt.update_last_sale(down_tick) + + dt = down_tick.dt + pt.sync_last_sale_prices(dt) pp.calculate_performance() self.assertEqual( @@ -2063,8 +2298,11 @@ def test_cost_basis_calc(self): self.assertEqual(pp.pnl, -800, "this period goes from +400 to -400") - pt3 = perf.PositionTracker(self.env.asset_finder) - pp3 = perf.PerformancePeriod(1000.0, self.env.asset_finder) + pt3 = perf.PositionTracker(self.env.asset_finder, data_portal, + self.sim_params.data_frequency) + pp3 = perf.PerformancePeriod(1000.0, self.env.asset_finder, + self.sim_params.data_frequency, + data_portal) pp3.position_tracker = pt3 average_cost = 0 @@ -2078,8 +2316,7 @@ def test_cost_basis_calc(self): pp3.handle_execution(sale_txn) trades.append(down_tick) - for trade in trades: - pt3.update_last_sale(trade) + pt3.sync_last_sale_prices(trades[-1].dt) pp3.calculate_performance() self.assertEqual( @@ -2101,11 +2338,13 @@ def test_cost_basis_calc(self): ) def test_cost_basis_calc_close_pos(self): + self.create_environment_stuff(num_days=8) + history_args = ( 1, [10, 9, 11, 8, 9, 12, 13, 14], [200, -100, -100, 100, -300, 100, 500, 400], - onesec, + oneday, self.sim_params, self.env ) @@ -2114,438 +2353,33 @@ def test_cost_basis_calc_close_pos(self): trades = factory.create_trade_history(*history_args) transactions = factory.create_txn_history(*history_args) - pt = perf.PositionTracker(self.env.asset_finder) - pp = perf.PerformancePeriod(1000.0, self.env.asset_finder) + data_portal = create_data_portal_from_trade_history( + self.env, + self.tempdir, + self.sim_params, + {1: trades}) + + pt = perf.PositionTracker(self.env.asset_finder, data_portal, + self.sim_params.data_frequency) + pp = perf.PerformancePeriod(1000.0, self.env.asset_finder, data_portal, + self.sim_params.data_frequency) pp.position_tracker = pt - for txn, cb in zip(transactions, cost_bases): + for idx, (txn, cb) in enumerate(zip(transactions, cost_bases)): pt.execute_transaction(txn) pp.handle_execution(txn) - self.assertEqual(pp.positions[1].cost_basis, cb) - for trade in trades: - pt.update_last_sale(trade) + if idx == 2: + # buy 200, sell 100, sell 100 = 0 shares = no position + self.assertNotIn(1, pp.positions) + else: + self.assertEqual(pp.positions[1].cost_basis, cb) pp.calculate_performance() self.assertEqual(pp.positions[1].cost_basis, cost_bases[-1]) -class TestPerformanceTracker(unittest.TestCase): - - @classmethod - def setUpClass(cls): - cls.env = TradingEnvironment() - cls.env.write_data(equities_identifiers=[1, 2, 133, 134]) - - @classmethod - def tearDownClass(cls): - del cls.env - - NumDaysToDelete = collections.namedtuple( - 'NumDaysToDelete', ('start', 'middle', 'end')) - - @parameterized.expand([ - ("Don't delete any events", - NumDaysToDelete(start=0, middle=0, end=0)), - ("Delete first day of events", - NumDaysToDelete(start=1, middle=0, end=0)), - ("Delete first two days of events", - NumDaysToDelete(start=2, middle=0, end=0)), - ("Delete one day of events from the middle", - NumDaysToDelete(start=0, middle=1, end=0)), - ("Delete two events from the middle", - NumDaysToDelete(start=0, middle=2, end=0)), - ("Delete last day of events", - NumDaysToDelete(start=0, middle=0, end=1)), - ("Delete last two days of events", - NumDaysToDelete(start=0, middle=0, end=2)), - ("Delete all but one event.", - NumDaysToDelete(start=2, middle=1, end=2)), - ]) - def test_tracker(self, parameter_comment, days_to_delete): - """ - @days_to_delete - configures which days in the data set we should - remove, used for ensuring that we still return performance messages - even when there is no data. - """ - # This date range covers Columbus day, - # however Columbus day is not a market holiday - # - # October 2008 - # Su Mo Tu We Th Fr Sa - # 1 2 3 4 - # 5 6 7 8 9 10 11 - # 12 13 14 15 16 17 18 - # 19 20 21 22 23 24 25 - # 26 27 28 29 30 31 - start_dt = datetime(year=2008, - month=10, - day=9, - tzinfo=pytz.utc) - end_dt = datetime(year=2008, - month=10, - day=16, - tzinfo=pytz.utc) - - trade_count = 6 - sid = 133 - price = 10.1 - price_list = [price] * trade_count - volume = [100] * trade_count - trade_time_increment = timedelta(days=1) - - sim_params = SimulationParameters( - period_start=start_dt, - period_end=end_dt, - env=self.env, - ) - - benchmark_events = benchmark_events_in_range(sim_params, self.env) - - trade_history = factory.create_trade_history( - sid, - price_list, - volume, - trade_time_increment, - sim_params, - source_id="factory1", - env=self.env - ) - - sid2 = 134 - price2 = 12.12 - price2_list = [price2] * trade_count - trade_history2 = factory.create_trade_history( - sid2, - price2_list, - volume, - trade_time_increment, - sim_params, - source_id="factory2", - env=self.env - ) - # 'middle' start of 3 depends on number of days == 7 - middle = 3 - - # First delete from middle - if days_to_delete.middle: - del trade_history[middle:(middle + days_to_delete.middle)] - del trade_history2[middle:(middle + days_to_delete.middle)] - - # Delete start - if days_to_delete.start: - del trade_history[:days_to_delete.start] - del trade_history2[:days_to_delete.start] - - # Delete from end - if days_to_delete.end: - del trade_history[-days_to_delete.end:] - del trade_history2[-days_to_delete.end:] - - sim_params.capital_base = 1000.0 - sim_params.frame_index = [ - 'sid', - 'volume', - 'dt', - 'price', - 'changed'] - perf_tracker = perf.PerformanceTracker( - sim_params, self.env - ) - - events = date_sorted_sources(trade_history, trade_history2) - - events = [event for event in - self.trades_with_txns(events, trade_history[0].dt)] - - # Extract events with transactions to use for verification. - txns = [event for event in - events if event.type == zp.DATASOURCE_TYPE.TRANSACTION] - - orders = [event for event in - events if event.type == zp.DATASOURCE_TYPE.ORDER] - - all_events = date_sorted_sources(events, benchmark_events) - - filtered_events = [filt_event for filt_event - in all_events if filt_event.dt <= end_dt] - filtered_events.sort(key=lambda x: x.dt) - grouped_events = itertools.groupby(filtered_events, lambda x: x.dt) - perf_messages = [] - - for date, group in grouped_events: - for event in group: - if event.type == zp.DATASOURCE_TYPE.TRADE: - perf_tracker.process_trade(event) - elif event.type == zp.DATASOURCE_TYPE.ORDER: - perf_tracker.process_order(event) - elif event.type == zp.DATASOURCE_TYPE.BENCHMARK: - perf_tracker.process_benchmark(event) - elif event.type == zp.DATASOURCE_TYPE.TRANSACTION: - perf_tracker.process_transaction(event) - msg = perf_tracker.handle_market_close_daily() - perf_messages.append(msg) - - self.assertEqual(perf_tracker.txn_count, len(txns)) - self.assertEqual(perf_tracker.txn_count, len(orders)) - - positions = perf_tracker.cumulative_performance.positions - if len(txns) == 0: - self.assertNotIn(sid, positions) - else: - expected_size = len(txns) / 2 * -25 - cumulative_pos = positions[sid] - self.assertEqual(cumulative_pos.amount, expected_size) - - self.assertEqual(len(perf_messages), - sim_params.days_in_period) - - check_perf_tracker_serialization(perf_tracker) - - def trades_with_txns(self, events, no_txn_dt): - for event in events: - - # create a transaction for all but - # first trade in each sid, to simulate None transaction - if event.dt != no_txn_dt: - order = Order( - sid=event.sid, - amount=-25, - dt=event.dt - ) - order.source_id = 'MockOrderSource' - yield order - yield event - txn = Transaction( - sid=event.sid, - amount=-25, - dt=event.dt, - price=10.0, - commission=0.50, - order_id=order.id - ) - txn.source_id = 'MockTransactionSource' - yield txn - else: - yield event - - def test_minute_tracker(self): - """ Tests minute performance tracking.""" - start_dt = self.env.exchange_dt_in_utc(datetime(2013, 3, 1, 9, 31)) - end_dt = self.env.exchange_dt_in_utc(datetime(2013, 3, 1, 16, 0)) - - foosid = 1 - barsid = 2 - - sim_params = SimulationParameters( - period_start=start_dt, - period_end=end_dt, - emission_rate='minute', - env=self.env, - ) - tracker = perf.PerformanceTracker(sim_params, env=self.env) - - foo_event_1 = factory.create_trade(foosid, 10.0, 20, start_dt) - order_event_1 = Order(sid=foo_event_1.sid, - amount=-25, - dt=foo_event_1.dt) - bar_event_1 = factory.create_trade(barsid, 100.0, 200, start_dt) - txn_event_1 = Transaction(sid=foo_event_1.sid, - amount=-25, - dt=foo_event_1.dt, - price=10.0, - commission=0.50, - order_id=order_event_1.id) - benchmark_event_1 = Event({ - 'dt': start_dt, - 'returns': 0.01, - 'type': zp.DATASOURCE_TYPE.BENCHMARK - }) - - foo_event_2 = factory.create_trade( - foosid, 11.0, 20, start_dt + timedelta(minutes=1)) - bar_event_2 = factory.create_trade( - barsid, 11.0, 20, start_dt + timedelta(minutes=1)) - benchmark_event_2 = Event({ - 'dt': start_dt + timedelta(minutes=1), - 'returns': 0.02, - 'type': zp.DATASOURCE_TYPE.BENCHMARK - }) - - events = [ - foo_event_1, - order_event_1, - benchmark_event_1, - txn_event_1, - bar_event_1, - foo_event_2, - benchmark_event_2, - bar_event_2, - ] - - grouped_events = itertools.groupby( - events, operator.attrgetter('dt')) - - messages = {} - for date, group in grouped_events: - tracker.set_date(date) - for event in group: - if event.type == zp.DATASOURCE_TYPE.TRADE: - tracker.process_trade(event) - elif event.type == zp.DATASOURCE_TYPE.BENCHMARK: - tracker.process_benchmark(event) - elif event.type == zp.DATASOURCE_TYPE.ORDER: - tracker.process_order(event) - elif event.type == zp.DATASOURCE_TYPE.TRANSACTION: - tracker.process_transaction(event) - msg, _ = tracker.handle_minute_close(date) - messages[date] = msg - - self.assertEquals(2, len(messages)) - - msg_1 = messages[foo_event_1.dt] - msg_2 = messages[foo_event_2.dt] - - self.assertEquals(1, len(msg_1['minute_perf']['transactions']), - "The first message should contain one " - "transaction.") - # Check that transactions aren't emitted for previous events. - self.assertEquals(0, len(msg_2['minute_perf']['transactions']), - "The second message should have no " - "transactions.") - - self.assertEquals(1, len(msg_1['minute_perf']['orders']), - "The first message should contain one orders.") - # Check that orders aren't emitted for previous events. - self.assertEquals(0, len(msg_2['minute_perf']['orders']), - "The second message should have no orders.") - - # Ensure that period_close moves through time. - # Also, ensure that the period_closes are the expected dts. - self.assertEquals(foo_event_1.dt, - msg_1['minute_perf']['period_close']) - self.assertEquals(foo_event_2.dt, - msg_2['minute_perf']['period_close']) - - # In this test event1 transactions arrive on the first bar. - # This leads to no returns as the price is constant. - # Sharpe ratio cannot be computed and is None. - # In the second bar we can start establishing a sharpe ratio. - self.assertIsNone(msg_1['cumulative_risk_metrics']['sharpe']) - self.assertIsNotNone(msg_2['cumulative_risk_metrics']['sharpe']) - - check_perf_tracker_serialization(tracker) - - def test_close_position_event(self): - pt = perf.PositionTracker(asset_finder=self.env.asset_finder) - dt = pd.Timestamp("1984/03/06 3:00PM") - pos1 = perf.Position(1, amount=np.float64(120.0), - last_sale_date=dt, last_sale_price=3.4) - pos2 = perf.Position(2, amount=np.float64(-100.0), - last_sale_date=dt, last_sale_price=3.4) - pt.update_positions({1: pos1, 2: pos2}) - - event_type = DATASOURCE_TYPE.CLOSE_POSITION - index = [dt + timedelta(days=1)] - pan = pd.Panel({1: pd.DataFrame({'price': 1, 'volume': 0, - 'type': event_type}, index=index), - 2: pd.DataFrame({'price': 1, 'volume': 0, - 'type': event_type}, index=index), - 3: pd.DataFrame({'price': 1, 'volume': 0, - 'type': event_type}, index=index)}) - - source = DataPanelSource(pan) - for i, event in enumerate(source): - txn = pt.maybe_create_close_position_transaction(event) - if event.sid == 1: - # Test owned long - self.assertEqual(-120, txn.amount) - elif event.sid == 2: - # Test owned short - self.assertEqual(100, txn.amount) - elif event.sid == 3: - # Test not-owned SID - self.assertIsNone(txn) - - def test_handle_sid_removed_from_universe(self): - # post some trades in the market - sim_params = create_simulation_parameters(num_days=5) - events = factory.create_trade_history( - 1, - [10, 10, 10, 10, 10], - [100, 100, 100, 100, 100], - oneday, - sim_params, - env=self.env - ) - - # Create a tracker and a dividend - perf_tracker = perf.PerformanceTracker(sim_params, env=self.env) - dividend = factory.create_dividend( - 1, - 10.00, - # declared date, when the algorithm finds out about - # the dividend - events[0].dt, - # ex_date, the date before which the algorithm must hold stock - # to receive the dividend - events[1].dt, - # pay date, when the algorithm receives the dividend. - events[2].dt - ) - dividend_frame = pd.DataFrame( - [dividend.to_series(index=zp.DIVIDEND_FIELDS)], - ) - perf_tracker.update_dividends(dividend_frame) - - # Ensure that the dividend is in the tracker - self.assertIn(1, perf_tracker.dividend_frame['sid'].values) - - # Inform the tracker that sid 1 has been removed from the universe - perf_tracker.handle_sid_removed_from_universe(1) - - # Ensure that the dividend for sid 1 has been removed from dividend - # frame - self.assertNotIn(1, perf_tracker.dividend_frame['sid'].values) - - def test_serialization(self): - start_dt = datetime(year=2008, - month=10, - day=9, - tzinfo=pytz.utc) - end_dt = datetime(year=2008, - month=10, - day=16, - tzinfo=pytz.utc) - - sim_params = SimulationParameters( - period_start=start_dt, - period_end=end_dt, - env=self.env, - ) - - perf_tracker = perf.PerformanceTracker( - sim_params, env=self.env - ) - check_perf_tracker_serialization(perf_tracker) - - -class TestPosition(unittest.TestCase): - def setUp(self): - pass - - def test_serialization(self): - dt = pd.Timestamp("1984/03/06 3:00PM") - pos = perf.Position(10, amount=np.float64(120.0), last_sale_date=dt, - last_sale_price=3.4) - - p_string = dumps_with_persistent_ids(pos) - - test = loads_with_persistent_ids(p_string, env=None) - nt.assert_dict_equal(test.__dict__, pos.__dict__) - - class TestPositionTracker(unittest.TestCase): @classmethod @@ -2562,6 +2396,12 @@ def setUpClass(cls): def tearDownClass(cls): del cls.env + def setUp(self): + self.tempdir = TempDirectory() + + def tearDown(self): + self.tempdir.cleanup() + def test_empty_positions(self): """ make sure all the empty position stats return a numeric 0 @@ -2569,7 +2409,26 @@ def test_empty_positions(self): Originally this bug was due to np.dot([], []) returning np.bool_(False) """ - pt = perf.PositionTracker(self.env.asset_finder) + sim_params = factory.create_simulation_parameters( + num_days=4, env=self.env + ) + trades = factory.create_trade_history( + 1, + [10, 10, 10, 11], + [100, 100, 100, 100], + oneday, + sim_params, + env=self.env + ) + + data_portal = create_data_portal_from_trade_history( + self.env, + self.tempdir, + sim_params, + {1: trades}) + + pt = perf.PositionTracker(self.env.asset_finder, data_portal, + sim_params.data_frequency) pos_stats = pt.stats() stats = [ @@ -2590,7 +2449,7 @@ def test_empty_positions(self): self.assertNotIsInstance(val, (bool, np.bool_)) def test_position_values_and_exposures(self): - pt = perf.PositionTracker(self.env.asset_finder) + pt = perf.PositionTracker(self.env.asset_finder, None, None) dt = pd.Timestamp("1984/03/06 3:00PM") pos1 = perf.Position(1, amount=np.float64(10.0), last_sale_date=dt, last_sale_price=10) @@ -2622,7 +2481,7 @@ def test_position_values_and_exposures(self): self.assertEqual(100 - 200 + 300000 - 400000, pos_stats.net_exposure) def test_update_positions(self): - pt = perf.PositionTracker(self.env.asset_finder) + pt = perf.PositionTracker(self.env.asset_finder, None, None) dt = pd.Timestamp("2014/01/01 3:00PM") pos1 = perf.Position(1, amount=np.float64(10.0), last_sale_date=dt, last_sale_price=10) @@ -2660,43 +2519,3 @@ def test_update_positions(self): # Test gross and net exposures self.assertEqual(100 + 150000 + 200, pos_stats.gross_exposure) self.assertEqual(100 + 150000 - 200, pos_stats.net_exposure) - - def test_serialization(self): - pt = perf.PositionTracker(self.env.asset_finder) - dt = pd.Timestamp("1984/03/06 3:00PM") - pos1 = perf.Position(1, amount=np.float64(120.0), - last_sale_date=dt, last_sale_price=3.4) - pos3 = perf.Position(3, amount=np.float64(100.0), - last_sale_date=dt, last_sale_price=3.4) - - pt.update_positions({1: pos1, 3: pos3}) - p_string = dumps_with_persistent_ids(pt) - test = loads_with_persistent_ids(p_string, env=self.env) - nt.assert_count_equal(test.positions.keys(), pt.positions.keys()) - for sid in pt.positions: - nt.assert_dict_equal(test.positions[sid].__dict__, - pt.positions[sid].__dict__) - - -class TestPerformancePeriod(unittest.TestCase): - - def test_serialization(self): - env = TradingEnvironment() - pt = perf.PositionTracker(env.asset_finder) - pp = perf.PerformancePeriod(100, env.asset_finder) - pp.position_tracker = pt - - p_string = dumps_with_persistent_ids(pp) - test = loads_with_persistent_ids(p_string, env=env) - - correct = pp.__dict__.copy() - del correct['_position_tracker'] - - nt.assert_count_equal(test.__dict__.keys(), correct.keys()) - - equal_keys = list(correct.keys()) - equal_keys.remove('_account_store') - equal_keys.remove('_portfolio_store') - - for k in equal_keys: - nt.assert_equal(test.__dict__[k], correct[k]) diff --git a/tests/test_pickle_serialization.py b/tests/test_pickle_serialization.py deleted file mode 100644 index f5c9fc230..000000000 --- a/tests/test_pickle_serialization.py +++ /dev/null @@ -1,54 +0,0 @@ -# -# Copyright 2015 Quantopian, Inc. -# -# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); -# you may not use this file except in compliance with the License. -# You may obtain a copy of the License at -# -# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 -# -# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software -# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, -# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. -# See the License for the specific language governing permissions and -# limitations under the License. - -from zipline.utils.serialization_utils import ( - loads_with_persistent_ids, dumps_with_persistent_ids -) - -from nose_parameterized import parameterized -from unittest import TestCase - -from .serialization_cases import ( - object_serialization_cases, - assert_dict_equal, - cases_env, -) - - -class PickleSerializationTestCase(TestCase): - - @parameterized.expand(object_serialization_cases()) - def test_object_serialization(self, - _, - cls, - initargs, - di_vars, - comparison_method='dict'): - - obj = cls(*initargs) - for k, v in di_vars.items(): - setattr(obj, k, v) - state = dumps_with_persistent_ids(obj) - - obj2 = loads_with_persistent_ids(state, env=cases_env) - for k, v in di_vars.items(): - setattr(obj2, k, v) - - if comparison_method == 'repr': - self.assertEqual(obj.__repr__(), obj2.__repr__()) - elif comparison_method == 'to_dict': - assert_dict_equal(obj.to_dict(), obj2.to_dict()) - else: - assert_dict_equal(obj.__dict__, obj2.__dict__) diff --git a/tests/test_rolling_panel.py b/tests/test_rolling_panel.py deleted file mode 100644 index 196553f22..000000000 --- a/tests/test_rolling_panel.py +++ /dev/null @@ -1,230 +0,0 @@ -# -# Copyright 2014 Quantopian, Inc. -# -# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); -# you may not use this file except in compliance with the License. -# You may obtain a copy of the License at -# -# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 -# -# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software -# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, -# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. -# See the License for the specific language governing permissions and -# limitations under the License. - -import unittest - -from collections import deque - -import numpy as np - -import pandas as pd -import pandas.util.testing as tm - -from zipline.utils.data import MutableIndexRollingPanel, RollingPanel -from zipline.finance.trading import TradingEnvironment - - -class TestRollingPanel(unittest.TestCase): - - @classmethod - def setUpClass(cls): - cls.env = TradingEnvironment() - - @classmethod - def tearDownClass(cls): - del cls.env - - def test_alignment(self): - items = ('a', 'b') - sids = (1, 2) - - dts = self.env.market_minute_window( - self.env.open_and_closes.market_open[0], 4, - ).values - rp = RollingPanel(2, items, sids, initial_dates=dts[1:-1]) - - frame = pd.DataFrame( - data=np.arange(4).reshape((2, 2)), - columns=sids, - index=items, - ) - - nan_arr = np.empty((2, 6)) - nan_arr.fill(np.nan) - - rp.add_frame(dts[-1], frame) - - cur = rp.get_current() - data = np.array((((np.nan, np.nan), - (0, 1)), - ((np.nan, np.nan), - (2, 3))), - float) - expected = pd.Panel( - data, - major_axis=dts[2:], - minor_axis=sids, - items=items, - ) - expected.major_axis = expected.major_axis.tz_localize('utc') - tm.assert_panel_equal( - cur, - expected, - ) - - rp.extend_back(dts[:-2]) - - cur = rp.get_current() - data = np.array((((np.nan, np.nan), - (np.nan, np.nan), - (np.nan, np.nan), - (0, 1)), - ((np.nan, np.nan), - (np.nan, np.nan), - (np.nan, np.nan), - (2, 3))), - float) - expected = pd.Panel( - data, - major_axis=dts, - minor_axis=sids, - items=items, - ) - expected.major_axis = expected.major_axis.tz_localize('utc') - tm.assert_panel_equal( - cur, - expected, - ) - - def test_get_current_multiple_call_same_tick(self): - """ - In old get_current, each call the get_current would copy the data. Thus - changing that object would have no side effects. - - To keep the same api, make sure that the raw option returns a copy too. - """ - def data_id(values): - return values.__array_interface__['data'] - - items = ('a', 'b') - sids = (1, 2) - - dts = self.env.market_minute_window( - self.env.open_and_closes.market_open[0], 4, - ).values - rp = RollingPanel(2, items, sids, initial_dates=dts[1:-1]) - - frame = pd.DataFrame( - data=np.arange(4).reshape((2, 2)), - columns=sids, - index=items, - ) - - nan_arr = np.empty((2, 6)) - nan_arr.fill(np.nan) - - rp.add_frame(dts[-1], frame) - - # each get_current call makea a copy - cur = rp.get_current() - cur2 = rp.get_current() - assert data_id(cur.values) != data_id(cur2.values) - - # make sure raw follow same logic - raw = rp.get_current(raw=True) - raw2 = rp.get_current(raw=True) - assert data_id(raw) != data_id(raw2) - - -class TestMutableIndexRollingPanel(unittest.TestCase): - - def test_basics(self, window=10): - items = ['bar', 'baz', 'foo'] - minor = ['A', 'B', 'C', 'D'] - - rp = MutableIndexRollingPanel(window, items, minor, cap_multiple=2) - - dates = pd.date_range('2000-01-01', periods=30, tz='utc') - - major_deque = deque(maxlen=window) - - frames = {} - - for i, date in enumerate(dates): - frame = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 4), index=items, - columns=minor) - - rp.add_frame(date, frame) - - frames[date] = frame - major_deque.append(date) - - result = rp.get_current() - expected = pd.Panel(frames, items=list(major_deque), - major_axis=items, minor_axis=minor) - - tm.assert_panel_equal(result, expected.swapaxes(0, 1)) - - def test_adding_and_dropping_items(self, n_items=5, n_minor=10, window=10, - periods=30): - np.random.seed(123) - - items = deque(range(n_items)) - minor = deque(range(n_minor)) - - expected_items = deque(range(n_items)) - expected_minor = deque(range(n_minor)) - - first_non_existant = max(n_items, n_minor) + 1 - # We want to add new columns with random order - add_items = np.arange(first_non_existant, first_non_existant + periods) - np.random.shuffle(add_items) - - rp = MutableIndexRollingPanel(window, items, minor, cap_multiple=2) - - dates = pd.date_range('2000-01-01', periods=periods, tz='utc') - - frames = {} - - expected_frames = deque(maxlen=window) - expected_dates = deque() - - for i, (date, add_item) in enumerate(zip(dates, add_items)): - frame = pd.DataFrame(np.random.randn(n_items, n_minor), - index=items, columns=minor) - - if i >= window: - # Old labels and dates should start to get dropped at every - # call - del frames[expected_dates.popleft()] - expected_minor.popleft() - expected_items.popleft() - - expected_frames.append(frame) - expected_dates.append(date) - - rp.add_frame(date, frame) - - frames[date] = frame - - result = rp.get_current() - np.testing.assert_array_equal(sorted(result.minor_axis.values), - sorted(expected_minor)) - np.testing.assert_array_equal(sorted(result.items.values), - sorted(expected_items)) - tm.assert_frame_equal(frame.T, - result.ix[frame.index, -1, frame.columns]) - expected_result = pd.Panel(frames).swapaxes(0, 1) - tm.assert_panel_equal(expected_result, - result) - - # Insert new items - minor.popleft() - minor.append(add_item) - items.popleft() - items.append(add_item) - - expected_minor.append(add_item) - expected_items.append(add_item) diff --git a/tests/test_security_list.py b/tests/test_security_list.py index a97a6dc2e..46f3feac6 100644 --- a/tests/test_security_list.py +++ b/tests/test_security_list.py @@ -1,18 +1,19 @@ -import pytz -from datetime import datetime, timedelta -from unittest import TestCase +import pandas as pd +from datetime import timedelta +from unittest import TestCase +from testfixtures import TempDirectory from zipline.algorithm import TradingAlgorithm from zipline.errors import TradingControlViolation from zipline.finance.trading import TradingEnvironment -from zipline.sources import SpecificEquityTrades from zipline.testing import ( add_security_data, security_list_copy, setup_logger, teardown_logger, ) +from zipline.testing.core import create_data_portal from zipline.utils import factory from zipline.utils.security_list import ( SecurityListSet, @@ -24,10 +25,10 @@ class RestrictedAlgoWithCheck(TradingAlgorithm): def initialize(self, symbol): - self.rl = SecurityListSet(self.get_datetime, self.asset_finder) - self.set_do_not_order_list(self.rl.leveraged_etf_list) - self.order_count = 0 - self.sid = self.symbol(symbol) + self.rl = SecurityListSet(self.get_datetime, self.asset_finder) + self.set_do_not_order_list(self.rl.leveraged_etf_list) + self.order_count = 0 + self.sid = self.symbol(symbol) def handle_data(self, data): if not self.order_count: @@ -51,11 +52,11 @@ def handle_data(self, data): class IterateRLAlgo(TradingAlgorithm): def initialize(self, symbol): - self.rl = SecurityListSet(self.get_datetime, self.asset_finder) - self.set_do_not_order_list(self.rl.leveraged_etf_list) - self.order_count = 0 - self.sid = self.symbol(symbol) - self.found = False + self.rl = SecurityListSet(self.get_datetime, self.asset_finder) + self.set_do_not_order_list(self.rl.leveraged_etf_list) + self.order_count = 0 + self.sid = self.symbol(symbol) + self.found = False def handle_data(self, data): for stock in self.rl.leveraged_etf_list: @@ -67,45 +68,86 @@ class SecurityListTestCase(TestCase): @classmethod def setUpClass(cls): + # this is ugly, but we need to create two different + # TradingEnvironment/DataPortal pairs + cls.env = TradingEnvironment() - cls.env.write_data(equities_identifiers=['AAPL', 'GOOG', 'BZQ', - 'URTY', 'JFT']) + cls.env2 = TradingEnvironment() - @classmethod - def tearDownClass(cls): - del cls.env + cls.extra_knowledge_date = pd.Timestamp("2015-01-27", tz='UTC') + cls.trading_day_before_first_kd = pd.Timestamp("2015-01-23", tz='UTC') - def setUp(self, env=None): + symbols = ['AAPL', 'GOOG', 'BZQ', 'URTY', 'JFT'] - self.extra_knowledge_date = \ - datetime(2015, 1, 27, 0, 0, tzinfo=pytz.utc) - self.trading_day_before_first_kd = datetime( - 2015, 1, 23, 0, 0, tzinfo=pytz.utc) + days = cls.env.days_in_range( + list(LEVERAGED_ETFS.keys())[0], + pd.Timestamp("2015-02-17", tz='UTC') + ) - setup_logger(self) + cls.sim_params = factory.create_simulation_parameters( + start=list(LEVERAGED_ETFS.keys())[0], + num_days=4, + env=cls.env + ) - def tearDown(self): - teardown_logger(self) + cls.sim_params2 = factory.create_simulation_parameters( + start=cls.trading_day_before_first_kd, num_days=4 + ) - def test_iterate_over_rl(self): - sim_params = factory.create_simulation_parameters( - start=list(LEVERAGED_ETFS.keys())[0], num_days=4, env=self.env) - trade_history = factory.create_trade_history( - 'BZQ', - [10.0, 10.0, 11.0, 11.0], - [100, 100, 100, 300], - timedelta(days=1), - sim_params, - env=self.env + equities_metadata = {} + + for i, symbol in enumerate(symbols): + equities_metadata[i] = { + 'start_date': days[0], + 'end_date': days[-1], + 'symbol': symbol + } + + equities_metadata2 = {} + for i, symbol in enumerate(symbols): + equities_metadata2[i] = { + 'start_date': cls.sim_params2.period_start, + 'end_date': cls.sim_params2.period_end, + 'symbol': symbol + } + + cls.env.write_data(equities_data=equities_metadata) + cls.env2.write_data(equities_data=equities_metadata2) + + cls.tempdir = TempDirectory() + cls.tempdir2 = TempDirectory() + + cls.data_portal = create_data_portal( + env=cls.env, + tempdir=cls.tempdir, + sim_params=cls.sim_params, + sids=range(0, 5), + ) + + cls.data_portal2 = create_data_portal( + env=cls.env2, + tempdir=cls.tempdir2, + sim_params=cls.sim_params2, + sids=range(0, 5) ) - self.source = SpecificEquityTrades(event_list=trade_history, - env=self.env) - algo = IterateRLAlgo(symbol='BZQ', sim_params=sim_params, env=self.env) - algo.run(self.source) + + setup_logger(cls) + + @classmethod + def tearDownClass(cls): + del cls.env + cls.tempdir.cleanup() + cls.tempdir2.cleanup() + teardown_logger(cls) + + def test_iterate_over_restricted_list(self): + algo = IterateRLAlgo(symbol='BZQ', sim_params=self.sim_params, + env=self.env) + + algo.run(self.data_portal) self.assertTrue(algo.found) def test_security_list(self): - # set the knowledge date to the first day of the # leveraged etf knowledge date. def get_datetime(): @@ -136,7 +178,7 @@ def get_datetime(): def test_security_add(self): def get_datetime(): - return datetime(2015, 1, 27, tzinfo=pytz.utc) + return pd.Timestamp("2015-01-27", tz='UTC') with security_list_copy(): add_security_data(['AAPL', 'GOOG'], []) rl = SecurityListSet(get_datetime, self.env.asset_finder) @@ -153,90 +195,38 @@ def get_datetime(): def test_security_add_delete(self): with security_list_copy(): def get_datetime(): - return datetime(2015, 1, 27, tzinfo=pytz.utc) + return pd.Timestamp("2015-01-27", tz='UTC') rl = SecurityListSet(get_datetime, self.env.asset_finder) self.assertNotIn("BZQ", rl.leveraged_etf_list) self.assertNotIn("URTY", rl.leveraged_etf_list) def test_algo_without_rl_violation_via_check(self): - sim_params = factory.create_simulation_parameters( - start=list(LEVERAGED_ETFS.keys())[0], num_days=4, - env=self.env) - trade_history = factory.create_trade_history( - 'BZQ', - [10.0, 10.0, 11.0, 11.0], - [100, 100, 100, 300], - timedelta(days=1), - sim_params, - env=self.env - ) - self.source = SpecificEquityTrades(event_list=trade_history, - env=self.env) - algo = RestrictedAlgoWithCheck(symbol='BZQ', - sim_params=sim_params, + sim_params=self.sim_params, env=self.env) - algo.run(self.source) + algo.run(self.data_portal) def test_algo_without_rl_violation(self): - sim_params = factory.create_simulation_parameters( - start=list(LEVERAGED_ETFS.keys())[0], num_days=4, - env=self.env) - trade_history = factory.create_trade_history( - 'AAPL', - [10.0, 10.0, 11.0, 11.0], - [100, 100, 100, 300], - timedelta(days=1), - sim_params, - env=self.env - ) - self.source = SpecificEquityTrades(event_list=trade_history, - env=self.env) algo = RestrictedAlgoWithoutCheck(symbol='AAPL', - sim_params=sim_params, + sim_params=self.sim_params, env=self.env) - algo.run(self.source) + algo.run(self.data_portal) def test_algo_with_rl_violation(self): - sim_params = factory.create_simulation_parameters( - start=list(LEVERAGED_ETFS.keys())[0], num_days=4, - env=self.env) - trade_history = factory.create_trade_history( - 'BZQ', - [10.0, 10.0, 11.0, 11.0], - [100, 100, 100, 300], - timedelta(days=1), - sim_params, - env=self.env - ) - self.source = SpecificEquityTrades(event_list=trade_history, - env=self.env) - algo = RestrictedAlgoWithoutCheck(symbol='BZQ', - sim_params=sim_params, + sim_params=self.sim_params, env=self.env) with self.assertRaises(TradingControlViolation) as ctx: - algo.run(self.source) + algo.run(self.data_portal) self.check_algo_exception(algo, ctx, 0) # repeat with a symbol from a different lookup date - trade_history = factory.create_trade_history( - 'JFT', - [10.0, 10.0, 11.0, 11.0], - [100, 100, 100, 300], - timedelta(days=1), - sim_params, - env=self.env - ) - self.source = SpecificEquityTrades(event_list=trade_history, - env=self.env) - algo = RestrictedAlgoWithoutCheck(symbol='JFT', - sim_params=sim_params, + sim_params=self.sim_params, env=self.env) with self.assertRaises(TradingControlViolation) as ctx: - algo.run(self.source) + algo.run(self.data_portal) self.check_algo_exception(algo, ctx, 0) @@ -245,21 +235,19 @@ def test_algo_with_rl_violation_after_knowledge_date(self): start=list( LEVERAGED_ETFS.keys())[0] + timedelta(days=7), num_days=5, env=self.env) - trade_history = factory.create_trade_history( - 'BZQ', - [10.0, 10.0, 11.0, 11.0], - [100, 100, 100, 300], - timedelta(days=1), - sim_params, - env=self.env + + data_portal = create_data_portal( + self.env, + self.tempdir, + sim_params=sim_params, + sids=range(0, 5) ) - self.source = SpecificEquityTrades(event_list=trade_history, - env=self.env) + algo = RestrictedAlgoWithoutCheck(symbol='BZQ', sim_params=sim_params, env=self.env) with self.assertRaises(TradingControlViolation) as ctx: - algo.run(self.source) + algo.run(data_portal) self.check_algo_exception(algo, ctx, 0) @@ -275,65 +263,59 @@ def test_algo_with_rl_violation_cumulative(self): with security_list_copy(): add_security_data(['AAPL'], []) - trade_history = factory.create_trade_history( - 'BZQ', - [10.0, 10.0, 11.0, 11.0], - [100, 100, 100, 300], - timedelta(days=1), - sim_params, - env=self.env, - ) - self.source = SpecificEquityTrades(event_list=trade_history, - env=self.env) algo = RestrictedAlgoWithoutCheck( symbol='BZQ', sim_params=sim_params, env=self.env) with self.assertRaises(TradingControlViolation) as ctx: - algo.run(self.source) + algo.run(self.data_portal) self.check_algo_exception(algo, ctx, 0) def test_algo_without_rl_violation_after_delete(self): - with security_list_copy(): - # add a delete statement removing bzq - # write a new delete statement file to disk - add_security_data([], ['BZQ']) - sim_params = factory.create_simulation_parameters( - start=self.extra_knowledge_date, num_days=3) - - trade_history = factory.create_trade_history( - 'BZQ', - [10.0, 10.0, 11.0, 11.0], - [100, 100, 100, 300], - timedelta(days=1), - sim_params, - env=self.env, - ) - self.source = SpecificEquityTrades(event_list=trade_history, - env=self.env) - algo = RestrictedAlgoWithoutCheck( - symbol='BZQ', sim_params=sim_params, env=self.env - ) - algo.run(self.source) + new_tempdir = TempDirectory() + try: + with security_list_copy(): + # add a delete statement removing bzq + # write a new delete statement file to disk + add_security_data([], ['BZQ']) + + # now fast-forward to self.extra_knowledge_date. requires + # a new env, simparams, and dataportal + env = TradingEnvironment() + sim_params = factory.create_simulation_parameters( + start=self.extra_knowledge_date, num_days=4, env=env) + + env.write_data(equities_data={ + "0": { + 'symbol': 'BZQ', + 'start_date': sim_params.period_start, + 'end_date': sim_params.period_end, + } + }) + + data_portal = create_data_portal( + env, + new_tempdir, + sim_params, + range(0, 5) + ) + + algo = RestrictedAlgoWithoutCheck( + symbol='BZQ', sim_params=sim_params, env=env + ) + algo.run(data_portal) + + finally: + new_tempdir.cleanup() def test_algo_with_rl_violation_after_add(self): with security_list_copy(): add_security_data(['AAPL'], []) - sim_params = factory.create_simulation_parameters( - start=self.trading_day_before_first_kd, num_days=4) - trade_history = factory.create_trade_history( - 'AAPL', - [10.0, 10.0, 11.0, 11.0], - [100, 100, 100, 300], - timedelta(days=1), - sim_params, - env=self.env - ) - self.source = SpecificEquityTrades(event_list=trade_history, - env=self.env) - algo = RestrictedAlgoWithoutCheck( - symbol='AAPL', sim_params=sim_params, env=self.env) + + algo = RestrictedAlgoWithoutCheck(symbol='AAPL', + sim_params=self.sim_params2, + env=self.env2) with self.assertRaises(TradingControlViolation) as ctx: - algo.run(self.source) + algo.run(self.data_portal2) self.check_algo_exception(algo, ctx, 2) diff --git a/tests/test_serialization.py b/tests/test_serialization.py deleted file mode 100644 index 681dc1ffd..000000000 --- a/tests/test_serialization.py +++ /dev/null @@ -1,94 +0,0 @@ -# -# Copyright 2015 Quantopian, Inc. -# -# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); -# you may not use this file except in compliance with the License. -# You may obtain a copy of the License at -# -# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 -# -# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software -# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, -# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. -# See the License for the specific language governing permissions and -# limitations under the License. - -from nose_parameterized import parameterized -from unittest import TestCase -from zipline.finance.trading import TradingEnvironment - -from .serialization_cases import ( - object_serialization_cases, - assert_dict_equal -) - -from six import iteritems - - -def gather_bad_dicts(state): - bad = [] - for k, v in iteritems(state): - if not isinstance(v, dict): - continue - if type(v) != dict: - bad.append((k, v)) - bad.extend(gather_bad_dicts(v)) - return bad - - -class SerializationTestCase(TestCase): - @classmethod - def setUpClass(cls): - cls.env = TradingEnvironment() - - @classmethod - def tearDownClass(cls): - del cls.env - - @parameterized.expand(object_serialization_cases()) - def test_object_serialization(self, - _, - cls, - initargs, - di_vars, - comparison_method='dict'): - - obj = cls(*initargs) - for k, v in di_vars.items(): - setattr(obj, k, v) - - state = obj.__getstate__() - - bad_dicts = gather_bad_dicts(state) - bad_template = "type({0}) == {1}".format - bad_msgs = [bad_template(k, type(v)) for k, v in bad_dicts] - msg = "Only support bare dicts. " + ', '.join(bad_msgs) - self.assertEqual(len(bad_dicts), 0, msg) - # no state should have a dict subclass. Only regular PyDict - - if hasattr(obj, '__getinitargs__'): - initargs = obj.__getinitargs__() - else: - initargs = None - if hasattr(obj, '__getnewargs__'): - newargs = obj.__getnewargs__() - else: - newargs = None - - if newargs is not None: - obj2 = cls.__new__(cls, *newargs) - else: - obj2 = cls.__new__(cls) - if initargs is not None: - obj2.__init__(*initargs) - obj2.__setstate__(state) - - for k, v in di_vars.items(): - setattr(obj2, k, v) - - if comparison_method == 'repr': - self.assertEqual(obj.__repr__(), obj2.__repr__()) - elif comparison_method == 'to_dict': - assert_dict_equal(obj.to_dict(), obj2.to_dict()) - else: - assert_dict_equal(obj.__dict__, obj2.__dict__) diff --git a/tests/test_sources.py b/tests/test_sources.py deleted file mode 100644 index 7c5c099ee..000000000 --- a/tests/test_sources.py +++ /dev/null @@ -1,174 +0,0 @@ -# -# Copyright 2013 Quantopian, Inc. -# -# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); -# you may not use this file except in compliance with the License. -# You may obtain a copy of the License at -# -# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 -# -# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software -# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, -# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. -# See the License for the specific language governing permissions and -# limitations under the License. -import numpy as np -import pandas as pd -import pytz - - -from six import integer_types - -from unittest import TestCase - -import zipline.utils.factory as factory -from zipline.sources import (DataFrameSource, - DataPanelSource, - RandomWalkSource) -from zipline.utils import tradingcalendar as calendar_nyse -from zipline.assets import AssetFinder -from zipline.finance.trading import TradingEnvironment - - -class TestDataFrameSource(TestCase): - def test_df_source(self): - source, df = factory.create_test_df_source(env=None) - assert isinstance(source.start, pd.lib.Timestamp) - assert isinstance(source.end, pd.lib.Timestamp) - - for expected_dt, expected_price in df.iterrows(): - sid0 = next(source) - - assert expected_dt == sid0.dt - assert expected_price[0] == sid0.price - - def test_df_sid_filtering(self): - _, df = factory.create_test_df_source(env=None) - source = DataFrameSource(df) - assert 1 not in [event.sid for event in source], \ - "DataFrameSource should only stream selected sid 0, not sid 1." - - def test_panel_source(self): - source, panel = factory.create_test_panel_source(source_type=5) - assert isinstance(source.start, pd.lib.Timestamp) - assert isinstance(source.end, pd.lib.Timestamp) - for event in source: - self.assertTrue('sid' in event) - self.assertTrue('arbitrary' in event) - self.assertTrue('type' in event) - self.assertTrue(hasattr(event, 'volume')) - self.assertTrue(hasattr(event, 'price')) - self.assertEquals(event['type'], 5) - self.assertEquals(event['arbitrary'], 1.) - self.assertEquals(event['sid'], 0) - self.assertTrue(isinstance(event['volume'], int)) - self.assertTrue(isinstance(event['arbitrary'], float)) - - def test_yahoo_bars_to_panel_source(self): - env = TradingEnvironment() - finder = AssetFinder(env.engine) - stocks = ['AAPL', 'GE'] - env.write_data(equities_identifiers=stocks) - start = pd.datetime(1993, 1, 1, 0, 0, 0, 0, pytz.utc) - end = pd.datetime(2002, 1, 1, 0, 0, 0, 0, pytz.utc) - data = factory.load_bars_from_yahoo(stocks=stocks, - indexes={}, - start=start, - end=end) - check_fields = ['sid', 'open', 'high', 'low', 'close', - 'volume', 'price'] - - copy_panel = data.copy() - sids = finder.map_identifier_index_to_sids( - data.items, data.major_axis[0] - ) - copy_panel.items = sids - source = DataPanelSource(copy_panel) - for event in source: - for check_field in check_fields: - self.assertIn(check_field, event) - self.assertTrue(isinstance(event['volume'], (integer_types))) - self.assertTrue(event['sid'] in sids) - - def test_nan_filter_dataframe(self): - dates = pd.date_range('1/1/2000', periods=2, freq='B', tz='UTC') - df = pd.DataFrame(np.random.randn(2, 2), - index=dates, - columns=[4, 5]) - # should be filtered - df.loc[dates[0], 4] = np.nan - # should not be filtered, should have been ffilled - df.loc[dates[1], 5] = np.nan - source = DataFrameSource(df) - event = next(source) - self.assertEqual(5, event.sid) - event = next(source) - self.assertEqual(4, event.sid) - event = next(source) - self.assertEqual(5, event.sid) - self.assertFalse(np.isnan(event.price)) - - def test_nan_filter_panel(self): - dates = pd.date_range('1/1/2000', periods=2, freq='B', tz='UTC') - df = pd.Panel(np.random.randn(2, 2, 2), - major_axis=dates, - items=[4, 5], - minor_axis=['price', 'volume']) - # should be filtered - df.loc[4, dates[0], 'price'] = np.nan - # should not be filtered, should have been ffilled - df.loc[5, dates[1], 'price'] = np.nan - source = DataPanelSource(df) - event = next(source) - self.assertEqual(5, event.sid) - event = next(source) - self.assertEqual(4, event.sid) - self.assertRaises(StopIteration, next, source) - - -class TestRandomWalkSource(TestCase): - def test_minute(self): - np.random.seed(123) - start_prices = {0: 100, - 1: 500} - start = pd.Timestamp('1990-01-01', tz='UTC') - end = pd.Timestamp('1991-01-01', tz='UTC') - source = RandomWalkSource(start_prices=start_prices, - calendar=calendar_nyse, start=start, - end=end) - self.assertIsInstance(source.start, pd.lib.Timestamp) - self.assertIsInstance(source.end, pd.lib.Timestamp) - - for event in source: - self.assertIn(event.sid, start_prices.keys()) - self.assertIn(event.dt.replace(minute=0, hour=0), - calendar_nyse.trading_days) - self.assertGreater(event.dt, start) - self.assertLess(event.dt, end) - self.assertGreater(event.price, 0, - "price should never go negative.") - self.assertTrue(13 <= event.dt.hour <= 21, - "event.dt.hour == %i, not during market \ - hours." % event.dt.hour) - - def test_day(self): - np.random.seed(123) - start_prices = {0: 100, - 1: 500} - start = pd.Timestamp('1990-01-01', tz='UTC') - end = pd.Timestamp('1992-01-01', tz='UTC') - source = RandomWalkSource(start_prices=start_prices, - calendar=calendar_nyse, start=start, - end=end, freq='daily') - self.assertIsInstance(source.start, pd.lib.Timestamp) - self.assertIsInstance(source.end, pd.lib.Timestamp) - - for event in source: - self.assertIn(event.sid, start_prices.keys()) - self.assertIn(event.dt.replace(minute=0, hour=0), - calendar_nyse.trading_days) - self.assertGreater(event.dt, start) - self.assertLess(event.dt, end) - self.assertGreater(event.price, 0, - "price should never go negative.") - self.assertEqual(event.dt.hour, 0) diff --git a/tests/test_tradesimulation.py b/tests/test_tradesimulation.py index bb5d1626a..f157ff728 100644 --- a/tests/test_tradesimulation.py +++ b/tests/test_tradesimulation.py @@ -13,13 +13,16 @@ # See the License for the specific language governing permissions and # limitations under the License. import pandas as pd +from mock import patch from nose_parameterized import parameterized from six.moves import range from unittest import TestCase from zipline import TradingAlgorithm +from zipline.sources.benchmark_source import BenchmarkSource from zipline.test_algorithms import NoopAlgorithm from zipline.utils import factory +from zipline.testing.core import FakeDataPortal class BeforeTradingAlgorithm(TradingAlgorithm): @@ -30,19 +33,27 @@ def __init__(self, *args, **kwargs): def before_trading_start(self, data): self.before_trading_at.append(self.datetime) + def handle_data(self, data): + pass + FREQUENCIES = {'daily': 0, 'minute': 1} # daily is less frequent than minute class TestTradeSimulation(TestCase): + def fake_minutely_benchmark(self, dt): + return 0.01 + def test_minutely_emissions_generate_performance_stats_for_last_day(self): params = factory.create_simulation_parameters(num_days=1, data_frequency='minute', emission_rate='minute') - algo = NoopAlgorithm(sim_params=params) - algo.run(source=[], overwrite_sim_params=False) - self.assertEqual(algo.perf_tracker.day_count, 1.0) + with patch.object(BenchmarkSource, "get_value", + self.fake_minutely_benchmark): + algo = NoopAlgorithm(sim_params=params) + algo.run(FakeDataPortal()) + self.assertEqual(algo.perf_tracker.day_count, 1.0) @parameterized.expand([('%s_%s_%s' % (num_days, freq, emission_rate), num_days, freq, emission_rate) @@ -56,11 +67,17 @@ def test_before_trading_start(self, test_name, num_days, freq, num_days=num_days, data_frequency=freq, emission_rate=emission_rate) - algo = BeforeTradingAlgorithm(sim_params=params) - algo.run(source=[], overwrite_sim_params=False) + def fake_benchmark(self, dt): + return 0.01 + + with patch.object(BenchmarkSource, "get_value", + self.fake_minutely_benchmark): + algo = BeforeTradingAlgorithm(sim_params=params) + algo.run(FakeDataPortal()) + + self.assertEqual(algo.perf_tracker.day_count, num_days) - self.assertEqual(algo.perf_tracker.day_count, num_days) - self.assertTrue(params.trading_days.equals( - pd.DatetimeIndex(algo.before_trading_at)), - "Expected %s but was %s." - % (params.trading_days, algo.before_trading_at)) + self.assertTrue(params.trading_days.equals( + pd.DatetimeIndex(algo.before_trading_at)), + "Expected %s but was %s." + % (params.trading_days, algo.before_trading_at)) diff --git a/tests/test_transforms.py b/tests/test_transforms.py deleted file mode 100644 index 08195ee7b..000000000 --- a/tests/test_transforms.py +++ /dev/null @@ -1,220 +0,0 @@ -# -# Copyright 2014 Quantopian, Inc. -# -# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); -# you may not use this file except in compliance with the License. -# You may obtain a copy of the License at -# -# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 -# -# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software -# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, -# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. -# See the License for the specific language governing permissions and -# limitations under the License. -from datetime import timedelta -from functools import wraps -from itertools import product -from nose_parameterized import parameterized -import operator -import random -from six import itervalues -from six.moves import map -from unittest import TestCase - -import numpy as np -from numpy.testing import assert_allclose - -from zipline.finance.trading import TradingEnvironment -from zipline.algorithm import TradingAlgorithm -import zipline.utils.factory as factory -from zipline.api import add_transform, get_datetime - - -def handle_data_wrapper(f): - @wraps(f) - def wrapper(context, data): - dt = get_datetime() - if dt.date() != context.current_date: - context.warmup -= 1 - context.mins_for_days.append(1) - context.current_date = dt.date() - else: - context.mins_for_days[-1] += 1 - - hist = context.history(2, '1d', 'close_price') - for n in (1, 2, 3): - if n in data: - if data[n].dt == dt: - context.vol_bars[n].append(data[n].volume) - else: - context.vol_bars[n].append(0) - - context.price_bars[n].append(data[n].price) - else: - context.price_bars[n].append(np.nan) - context.vol_bars[n].append(0) - - context.last_close_prices[n] = hist[n][0] - - if context.warmup < 0: - return f(context, data) - - return wrapper - - -def initialize_with(test_case, tfm_name, days): - def initalize(context): - context.test_case = test_case - context.days = days - context.mins_for_days = [] - context.price_bars = (None, [np.nan], [np.nan], [np.nan]) - context.vol_bars = (None, [np.nan], [np.nan], [np.nan]) - if context.days: - context.warmup = days + 1 - else: - context.warmup = 2 - - context.current_date = None - - context.last_close_prices = [np.nan, np.nan, np.nan, np.nan] - add_transform(tfm_name, days) - - return initalize - - -def windows_with_frequencies(*args): - args = args or (None,) - return product(('daily', 'minute'), args) - - -def with_algo(f): - name = f.__name__ - if not name.startswith('test_'): - raise ValueError('This must decorate a test case') - - tfm_name = name[len('test_'):] - - @wraps(f) - def wrapper(self, data_frequency, days=None): - sim_params, source = self.sim_and_source[data_frequency] - - algo = TradingAlgorithm( - initialize=initialize_with(self, tfm_name, days), - handle_data=handle_data_wrapper(f), - sim_params=sim_params, - env=self.env, - ) - algo.run(source) - - return wrapper - - -class TransformTestCase(TestCase): - """ - Tests the simple transforms by running them through a zipline. - """ - @classmethod - def setUpClass(cls): - random.seed(0) - cls.sids = (1, 2, 3) - minute_sim_ps = factory.create_simulation_parameters( - num_days=3, - data_frequency='minute', - emission_rate='minute', - ) - daily_sim_ps = factory.create_simulation_parameters( - num_days=30, - data_frequency='daily', - emission_rate='daily', - ) - cls.env = TradingEnvironment() - cls.env.write_data(equities_identifiers=[1, 2, 3]) - cls.sim_and_source = { - 'minute': (minute_sim_ps, factory.create_minutely_trade_source( - cls.sids, - sim_params=minute_sim_ps, - env=cls.env, - )), - 'daily': (daily_sim_ps, factory.create_trade_source( - cls.sids, - trade_time_increment=timedelta(days=1), - sim_params=daily_sim_ps, - env=cls.env, - )), - } - - @classmethod - def tearDownClass(cls): - del cls.env - - def tearDown(self): - """ - Each test consumes a source, we need to rewind it. - """ - for _, source in itervalues(self.sim_and_source): - source.rewind() - - @parameterized.expand(windows_with_frequencies(1, 2, 3, 4)) - @with_algo - def test_mavg(context, data): - """ - Tests the mavg transform by manually keeping track of the prices - in a naiive way and asserting that our mean is the same. - """ - mins = sum(context.mins_for_days[-context.days:]) - - for sid in data: - assert_allclose( - data[sid].mavg(context.days), - np.mean(context.price_bars[sid][-mins:]), - ) - - @parameterized.expand(windows_with_frequencies(2, 3, 4)) - @with_algo - def test_stddev(context, data): - """ - Tests the stddev transform by manually keeping track of the prices - in a naiive way and asserting that our stddev is the same. - This accounts for the corrected ddof. - """ - mins = sum(context.mins_for_days[-context.days:]) - - for sid in data: - assert_allclose( - data[sid].stddev(context.days), - np.std(context.price_bars[sid][-mins:], ddof=1), - ) - - @parameterized.expand(windows_with_frequencies(2, 3, 4)) - @with_algo - def test_vwap(context, data): - """ - Tests the vwap transform by manually keeping track of the prices - and volumes in a naiive way and asserting that our hand-rolled vwap is - the same - """ - mins = sum(context.mins_for_days[-context.days:]) - for sid in data: - prices = context.price_bars[sid][-mins:] - vols = context.vol_bars[sid][-mins:] - manual_vwap = sum( - map(operator.mul, np.nan_to_num(np.array(prices)), vols), - ) / sum(vols) - - assert_allclose( - data[sid].vwap(context.days), - manual_vwap, - ) - - @parameterized.expand(windows_with_frequencies()) - @with_algo - def test_returns(context, data): - for sid in data: - last_close = context.last_close_prices[sid] - returns = (data[sid].price - last_close) / last_close - - assert_allclose( - data[sid].returns(), - returns, - ) diff --git a/tests/test_transforms_talib.py b/tests/test_transforms_talib.py deleted file mode 100644 index a177e3281..000000000 --- a/tests/test_transforms_talib.py +++ /dev/null @@ -1,155 +0,0 @@ -# -# Copyright 2013 Quantopian, Inc. -# -# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); -# you may not use this file except in compliance with the License. -# You may obtain a copy of the License at -# -# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 -# -# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software -# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, -# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. -# See the License for the specific language governing permissions and -# limitations under the License. -from datetime import timedelta, datetime -from unittest import TestCase, skip - -import numpy as np -import pandas as pd -import pytz -import talib - -from zipline.finance.trading import TradingEnvironment -from zipline.test_algorithms import TALIBAlgorithm -from zipline.testing import setup_logger, teardown_logger -import zipline.transforms.ta as ta -import zipline.utils.factory as factory - - -class TestTALIB(TestCase): - - @classmethod - def setUpClass(cls): - cls.env = TradingEnvironment() - - @classmethod - def tearDownClass(cls): - del cls.env - - def setUp(self): - setup_logger(self) - sim_params = factory.create_simulation_parameters( - start=datetime(1990, 1, 1, tzinfo=pytz.utc), - end=datetime(1990, 3, 30, tzinfo=pytz.utc)) - self.source, self.panel = \ - factory.create_test_panel_ohlc_source(sim_params, self.env) - - def tearDown(self): - teardown_logger(self) - - @skip - def test_talib_with_default_params(self): - BLACKLIST = ['make_transform', 'BatchTransform', - # TODO: Figure out why MAVP generates a KeyError - 'MAVP'] - names = [name for name in dir(ta) - if name[0].isupper() and name not in BLACKLIST] - - for name in names: - print(name) - zipline_transform = getattr(ta, name)(sid=0) - talib_fn = getattr(talib.abstract, name) - - start = datetime(1990, 1, 1, tzinfo=pytz.utc) - end = start + timedelta(days=zipline_transform.lookback + 10) - sim_params = factory.create_simulation_parameters( - start=start, end=end) - source, panel = \ - factory.create_test_panel_ohlc_source(sim_params, self.env) - - algo = TALIBAlgorithm(talib=zipline_transform) - algo.run(source) - - zipline_result = np.array( - algo.talib_results[zipline_transform][-1]) - - talib_data = dict() - data = zipline_transform.window - # TODO: Figure out if we are clobbering the tests by this - # protection against empty windows - if not data: - continue - for key in ['open', 'high', 'low', 'volume']: - if key in data: - talib_data[key] = data[key][0].values - talib_data['close'] = data['price'][0].values - expected_result = talib_fn(talib_data) - - if isinstance(expected_result, list): - expected_result = np.array([e[-1] for e in expected_result]) - else: - expected_result = np.array(expected_result[-1]) - if not (np.all(np.isnan(zipline_result)) and - np.all(np.isnan(expected_result))): - self.assertTrue(np.allclose(zipline_result, expected_result)) - else: - print('--- NAN') - - # reset generator so next iteration has data - # self.source, self.panel = \ - # factory.create_test_panel_ohlc_source(self.sim_params) - - def test_multiple_talib_with_args(self): - zipline_transforms = [ta.MA(timeperiod=10), - ta.MA(timeperiod=25)] - talib_fn = talib.abstract.MA - algo = TALIBAlgorithm(talib=zipline_transforms, identifiers=[0]) - algo.run(self.source) - # Test if computed values match those computed by pandas rolling mean. - sid = 0 - talib_values = np.array([x[sid] for x in - algo.talib_results[zipline_transforms[0]]]) - np.testing.assert_array_equal(talib_values, - pd.rolling_mean(self.panel[0]['price'], - 10).values) - talib_values = np.array([x[sid] for x in - algo.talib_results[zipline_transforms[1]]]) - np.testing.assert_array_equal(talib_values, - pd.rolling_mean(self.panel[0]['price'], - 25).values) - for t in zipline_transforms: - talib_result = np.array(algo.talib_results[t][-1]) - talib_data = dict() - data = t.window - # TODO: Figure out if we are clobbering the tests by this - # protection against empty windows - if not data: - continue - for key in ['open', 'high', 'low', 'volume']: - if key in data: - talib_data[key] = data[key][0].values - talib_data['close'] = data['price'][0].values - expected_result = talib_fn(talib_data, **t.call_kwargs)[-1] - np.testing.assert_allclose(talib_result, expected_result) - - def test_talib_with_minute_data(self): - - ma_one_day_minutes = ta.MA(timeperiod=10, bars='minute') - - # Assert that the BatchTransform window length is enough to cover - # the amount of minutes in the timeperiod. - - # Here, 10 minutes only needs a window length of 1. - self.assertEquals(1, ma_one_day_minutes.window_length) - - # With minutes greater than the 390, i.e. one trading day, we should - # have a window_length of two days. - ma_two_day_minutes = ta.MA(timeperiod=490, bars='minute') - self.assertEquals(2, ma_two_day_minutes.window_length) - - # TODO: Ensure that the lookback into the datapanel is returning - # expected results. - # Requires supplying minute instead of day data to the unit test. - # When adding test data, should add more minute events than the - # timeperiod to ensure that lookback is behaving properly. diff --git a/tests/test_versioning.py b/tests/test_versioning.py deleted file mode 100644 index 3a1b5ff4c..000000000 --- a/tests/test_versioning.py +++ /dev/null @@ -1,99 +0,0 @@ -# -# Copyright 2015 Quantopian, Inc. -# -# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); -# you may not use this file except in compliance with the License. -# You may obtain a copy of the License at -# -# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 -# -# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software -# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, -# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. -# See the License for the specific language governing permissions and -# limitations under the License. - -import os -import pickle - -from nose_parameterized import parameterized -from unittest import TestCase, skip - -from zipline.finance.blotter import Order - -from .serialization_cases import ( - object_serialization_cases, - assert_dict_equal -) - -base_state_dir = 'tests/resources/saved_state_archive' - -BASE_STATE_DIR = os.path.join( - os.path.dirname(__file__), - 'resources', - 'saved_state_archive') - - -class VersioningTestCase(TestCase): - - def load_state_from_disk(self, cls): - state_dir = cls.__module__ + '.' + cls.__name__ - - full_dir = BASE_STATE_DIR + '/' + state_dir - - state_files = \ - [f for f in os.listdir(full_dir) if 'State_Version_' in f] - - for f_name in state_files: - f = open(full_dir + '/' + f_name, 'r') - yield pickle.load(f) - - # Only test versioning in minutely mode right now - @parameterized.expand(object_serialization_cases(skip_daily=True)) - @skip - def test_object_serialization(self, - _, - cls, - initargs, - di_vars, - comparison_method='dict'): - - # Make reference object - obj = cls(*initargs) - for k, v in di_vars.items(): - setattr(obj, k, v) - - # Fetch state - state_versions = self.load_state_from_disk(cls) - - for version in state_versions: - - # For each version inflate a new object and ensure that it - # matches the original. - - newargs = version['newargs'] - initargs = version['initargs'] - state = version['obj_state'] - - if newargs is not None: - obj2 = cls.__new__(cls, *newargs) - else: - obj2 = cls.__new__(cls) - if initargs is not None: - obj2.__init__(*initargs) - - obj2.__setstate__(state) - for k, v in di_vars.items(): - setattr(obj2, k, v) - - # The ObjectId generated on instantiation of Order will - # not be the same as the one loaded from saved state. - if cls == Order: - obj.__dict__['id'] = obj2.__dict__['id'] - - if comparison_method == 'repr': - self.assertEqual(obj.__repr__(), obj2.__repr__()) - elif comparison_method == 'to_dict': - assert_dict_equal(obj.to_dict(), obj2.to_dict()) - else: - assert_dict_equal(obj.__dict__, obj2.__dict__) diff --git a/tests/utils/daily_bar_writer.py b/tests/utils/daily_bar_writer.py new file mode 100644 index 000000000..344e664f6 --- /dev/null +++ b/tests/utils/daily_bar_writer.py @@ -0,0 +1,48 @@ +from numpy import ( + float64, + uint32 +) +from bcolz import ctable + +from zipline.data.us_equity_pricing import ( + BcolzDailyBarWriter, + OHLC, + UINT32_MAX +) + + +class DailyBarWriterFromDataFrames(BcolzDailyBarWriter): + _csv_dtypes = { + 'open': float64, + 'high': float64, + 'low': float64, + 'close': float64, + 'volume': float64, + } + + def __init__(self, asset_map): + self._asset_map = asset_map + + def gen_tables(self, assets): + for asset in assets: + yield asset, ctable.fromdataframe(assets[asset]) + + def to_uint32(self, array, colname): + arrmax = array.max() + if colname in OHLC: + self.check_uint_safe(arrmax * 1000, colname) + return (array * 1000).astype(uint32) + elif colname == 'volume': + self.check_uint_safe(arrmax, colname) + return array.astype(uint32) + elif colname == 'day': + nanos_per_second = (1000 * 1000 * 1000) + self.check_uint_safe(arrmax.view(int) / nanos_per_second, colname) + return (array.view(int) / nanos_per_second).astype(uint32) + + @staticmethod + def check_uint_safe(value, colname): + if value >= UINT32_MAX: + raise ValueError( + "Value %s from column '%s' is too large" % (value, colname) + ) diff --git a/tests/utils/test_events.py b/tests/utils/test_events.py index 6cfda4b16..16450da44 100644 --- a/tests/utils/test_events.py +++ b/tests/utils/test_events.py @@ -15,6 +15,7 @@ from collections import namedtuple import datetime from functools import partial +from inspect import isabstract from itertools import islice import random from unittest import TestCase @@ -190,7 +191,7 @@ def test_not_implemented(self): super(Always, Always()).should_trigger('a', env=None) -def minutes_for_days(): +def minutes_for_days(ordered_days=False): """ 500 randomly selected days. This is used to make sure our test coverage is unbaised towards any rules. @@ -203,19 +204,44 @@ def minutes_for_days(): true. This returns a generator of tuples each wrapping a single generator. - Iterating over this yeilds a single day, iterating over the day yields + Iterating over this yields a single day, iterating over the day yields the minutes for that day. """ env = TradingEnvironment() random.seed('deterministic') - return ((env.market_minutes_for_day(random.choice(env.trading_days)),) - for _ in range(500)) + if ordered_days: + # Get a list of 500 trading days, in order. As a performance + # optimization in AfterOpen and BeforeClose, we rely on the fact that + # the clock only ever moves forward in a simulation. For those cases, + # we guarantee that the list of trading days we test is ordered. + ordered_day_list = random.sample(list(env.trading_days), 500) + ordered_day_list.sort() + + def day_picker(day): + return ordered_day_list[day] + else: + # Other than AfterOpen and BeforeClose, we don't rely on the the nature + # of the clock, so we don't care. + def day_picker(day): + return random.choice(env.trading_days[:-1]) + + return ((env.market_minutes_for_day(day_picker(cnt)),) + for cnt in range(500)) class RuleTestCase(TestCase): @classmethod def setUpClass(cls): cls.env = TradingEnvironment() + # On the AfterOpen and BeforeClose tests, we want ensure that the + # functions are pure, and that running them with the same input will + # provide the same output, regardless of whether the function is run 1 + # or N times. (For performance reasons, we cache some internal state + # in AfterOpen and BeforeClose, but we don't want it to affect + # purity). Hence, we use the same before_close and after_open across + # subtests. + cls.before_close = BeforeClose(hours=1, minutes=5) + cls.after_open = AfterOpen(hours=1, minutes=5) cls.class_ = None # Mark that this is the base class. @classmethod @@ -233,7 +259,8 @@ def test_completeness(self): k for k, v in iteritems(vars(zipline.utils.events)) if isinstance(v, type) and issubclass(v, self.class_) and - v is not self.class_ + v is not self.class_ and + not isabstract(v) } ds = { k[5:] for k in dir(self) @@ -273,10 +300,10 @@ def test_Never(self, ms): should_trigger = partial(Never().should_trigger, env=self.env) self.assertFalse(any(map(should_trigger, ms))) - @subtest(minutes_for_days(), 'ms') + @subtest(minutes_for_days(ordered_days=True), 'ms') def test_AfterOpen(self, ms): should_trigger = partial( - AfterOpen(minutes=5, hours=1).should_trigger, + self.after_open.should_trigger, env=self.env, ) for m in islice(ms, 64): @@ -285,15 +312,16 @@ def test_AfterOpen(self, ms): # at 13:30 UTC, meaning the first minute of data has an # offset of 1. self.assertFalse(should_trigger(m)) + for m in islice(ms, 64, None): # Check the rest of the day. self.assertTrue(should_trigger(m)) - @subtest(minutes_for_days(), 'ms') + @subtest(minutes_for_days(ordered_days=True), 'ms') def test_BeforeClose(self, ms): ms = list(ms) should_trigger = partial( - BeforeClose(hours=1, minutes=5).should_trigger, + self.before_close.should_trigger, env=self.env ) for m in ms[0:-66]: @@ -307,6 +335,17 @@ def test_NotHalfDay(self, ms): self.assertTrue(should_trigger(FULL_DAY)) self.assertFalse(should_trigger(HALF_DAY)) + def test_NthTradingDayOfWeek_day_zero(self): + """ + Test that we don't blow up when trying to call week_start's + should_trigger on the first day of a trading environment. + """ + self.assertTrue( + NthTradingDayOfWeek(0).should_trigger( + self.env.trading_days[0], self.env + ) + ) + @subtest(param_range(MAX_WEEK_RANGE), 'n') def test_NthTradingDayOfWeek(self, n): should_trigger = partial(NthTradingDayOfWeek(n).should_trigger, diff --git a/zipline/__init__.py b/zipline/__init__.py index eb85a2547..9166faa77 100644 --- a/zipline/__init__.py +++ b/zipline/__init__.py @@ -20,7 +20,6 @@ from . import finance from . import gens from . import utils -from . import transforms from ._version import get_versions # These need to happen after the other imports. from . algorithm import TradingAlgorithm @@ -42,7 +41,6 @@ 'finance', 'gens', 'utils', - 'transforms', 'api', 'TradingAlgorithm', ] diff --git a/zipline/_protocol.pyx b/zipline/_protocol.pyx new file mode 100644 index 000000000..6e7f0c925 --- /dev/null +++ b/zipline/_protocol.pyx @@ -0,0 +1,762 @@ +# +# Copyright 2016 Quantopian, Inc. +# +# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); +# you may not use this file except in compliance with the License. +# You may obtain a copy of the License at +# +# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 +# +# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software +# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, +# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. +# See the License for the specific language governing permissions and +# limitations under the License. +import warnings +from contextlib import contextmanager + +from pandas.tslib import normalize_date +import pandas as pd +import numpy as np + +from six import iteritems +from cpython cimport bool + +from zipline.assets import Asset +from zipline.zipline_warnings import ZiplineDeprecationWarning + + +class assert_keywords(object): + """ + Asserts that the keywords passed into the wrapped function are included + in those passed into this decorator. If not, raise a TypeError with a + meaningful message, unlike the one cython returns by default. + """ + + def __init__(self, *args): + self.names = args + + def __call__(self, func): + def assert_keywords_and_call(*args, **kwargs): + for field in kwargs: + if field not in self.names: + raise TypeError("%s() got an unexpected keyword argument" + " '%s'" % (func.__name__, field)) + return func(*args, **kwargs) + + return assert_keywords_and_call + + +@contextmanager +def handle_non_market_minutes(bar_data): + try: + bar_data._handle_non_market_minutes = True + yield + finally: + bar_data._handle_non_market_minutes = False + + +cdef class BarData: + cdef object data_portal + cdef object simulation_dt_func + cdef object data_frequency + cdef dict _views + cdef object _universe_func + cdef object _last_calculated_universe + cdef object _universe_last_updated_at + + cdef bool _adjust_minutes + + """ + Provides methods to access spot value or history windows of price data. + Also provides some utility methods to determine if an asset is alive, + has recent trade data, etc. + + This is what is passed as `data` to the `handle_data` function. + """ + def __init__(self, data_portal, simulation_dt_func, data_frequency, + universe_func=None): + """ + Parameters + --------- + data_portal : DataPortal + Provider for bar pricing data. + + simulation_dt_func: function + Function which returns the current simulation time. + This is usually bound to a method of TradingSimulation. + + data_frequency: string + The frequency of the bar data; i.e. whether the data is + 'daily' or 'minute' bars + + universe_func: function + Function which returns the current 'universe'. This is for + backwards compatibility with older API concepts. + """ + self.data_portal = data_portal + self.simulation_dt_func = simulation_dt_func + self.data_frequency = data_frequency + self._views = {} + + self._universe_func = universe_func + self._last_calculated_universe = None + self._universe_last_updated_at = None + + self._adjust_minutes = False + + cdef _get_equity_price_view(self, asset): + """ + Returns a DataPortalSidView for the given asset. Used to support the + data[sid(N)] public API. Not needed if DataPortal is used standalone. + + Parameters + ---------- + asset : Asset + Asset that is being queried. + + Returns + ------- + SidView: Accessor into the given asset's data. + """ + try: + self._warn_deprecated("`data[sid(N)]` is deprecated. Use " + "`data.current`.") + view = self._views[asset] + except KeyError: + try: + asset = self.data_portal.env.asset_finder.retrieve_asset(asset) + except ValueError: + # assume fetcher + pass + view = self._views[asset] = self._create_sid_view(asset) + + return view + + cdef _create_sid_view(self, asset): + return SidView( + asset, + self.data_portal, + self.simulation_dt_func, + self.data_frequency + ) + + cdef _get_current_minute(self): + dt = self.simulation_dt_func() + + if self._adjust_minutes: + dt = self.data_portal.env.previous_market_minute(dt) + + return dt + + @assert_keywords('assets', 'fields') + def current(self, assets, fields): + """ + Returns the current value of the given assets for the given fields + at the current simulation time. Current values are the as-traded price + and are usually not adjusted for events like splits or dividends (see + notes for more information). + + Parameters + ---------- + assets : Asset or iterable of Assets + + fields : string or iterable of strings. Valid values are: "price", + "last_traded", "open", "high", "low", "close", "volume", or column + names in files read by fetch_csv. + + Returns + ------- + Scalar, pandas Series, or pandas DataFrame. See notes below. + + Notes + ----- + If a single asset and a single field are passed in, a scalar float + value is returned. + + If a single asset and a list of fields are passed in, a pandas Series + is returned whose indices are the fields, and whose values are scalar + values for this asset for each field. + + If a list of assets and a single field are passed in, a pandas Series + is returned whose indices are the assets, and whose values are scalar + values for each asset for the given field. + + If a list of assets and a list of fields are passed in, a pandas + DataFrame is returned, indexed by asset. The columns are the requested + fields, filled with the scalar values for each asset for each field. + + If the current simulation time is not a valid market time, we use the + last market close instead. + + "price" returns the last known close price of the asset. If there is + no last known value (either because the asset has never traded, or + because it has delisted) NaN is returned. If a value is found, and we + had to cross an adjustment boundary (split, dividend, etc) to get it, + the value is adjusted before being returned. + + "last_traded" returns the date of the last trade event of the asset, + even if the asset has stopped trading. If there is no last known value, + pd.NaT is returned. + + "volume" returns the trade volume for the current simulation time. If + there is no trade this minute, 0 is returned. + + "open", "high", "low", and "close" return the relevant information for + the current trade bar. If there is no current trade bar, NaN is + returned. + """ + multiple_assets = self._is_iterable(assets) + multiple_fields = self._is_iterable(fields) + + # There's some overly verbose code in here, particularly around + # 'do something if self._adjust_minutes is False, otherwise do + # something else'. This could be less verbose, but the 99% case is that + # `self._adjust_minutes` is False, so it's important to keep that code + # path as fast as possible. + + # There's probably a way to make this method (and `history`) less + # verbose, but this is OK for now. + + if not multiple_assets: + asset = assets + + if not multiple_fields: + field = fields + + # return scalar value + if not self._adjust_minutes: + return self.data_portal.get_spot_value( + asset, + field, + self._get_current_minute(), + self.data_frequency + ) + else: + return self.data_portal.get_adjusted_value( + asset, + field, + self._get_current_minute(), + self.simulation_dt_func(), + self.data_frequency + ) + else: + # assume fields is iterable + # return a Series indexed by field + if not self._adjust_minutes: + return pd.Series(data={ + field: self.data_portal.get_spot_value( + asset, + field, + self._get_current_minute(), + self.data_frequency + ) + for field in fields + }, index=fields, name=assets.symbol) + else: + return pd.Series(data={ + field: self.data_portal.get_adjusted_value( + asset, + field, + self._get_current_minute(), + self.simulation_dt_func(), + self.data_frequency + ) + for field in fields + }, index=fields, name=assets.symbol) + else: + if not multiple_fields: + field = fields + + # assume assets is iterable + # return a Series indexed by asset + if not self._adjust_minutes: + return pd.Series(data={ + asset: self.data_portal.get_spot_value( + asset, + field, + self._get_current_minute(), + self.data_frequency + ) + for asset in assets + }, index=assets, name=fields) + else: + return pd.Series(data={ + asset: self.data_portal.get_adjusted_value( + asset, + field, + self._get_current_minute(), + self.simulation_dt_func(), + self.data_frequency + ) + for asset in assets + }, index=assets, name=fields) + + else: + # both assets and fields are iterable + data = {} + + if not self._adjust_minutes: + for field in fields: + series = pd.Series(data={ + asset: self.data_portal.get_spot_value( + asset, + field, + self._get_current_minute(), + self.data_frequency + ) + for asset in assets + }, index=assets, name=field) + data[field] = series + else: + for field in fields: + series = pd.Series(data={ + asset: self.data_portal.get_adjusted_value( + asset, + field, + self._get_current_minute(), + self.simulation_dt_func(), + self.data_frequency + ) + for asset in assets + }, index=assets, name=field) + data[field] = series + + return pd.DataFrame(data) + + cdef bool _is_iterable(self, obj): + return hasattr(obj, '__iter__') and not isinstance(obj, str) + + def can_trade(self, assets): + """ + For the given asset or iterable of assets, returns true if the asset + is alive at the current simulation time and there is a known last + price. + + Parameters + ---------- + assets: Asset or iterable of assets + + Returns + ------- + boolean or Series of booleans, indexed by asset. + """ + dt = self.simulation_dt_func() + + if self._adjust_minutes: + adjusted_dt = self._get_current_minute() + else: + adjusted_dt = dt + + data_portal = self.data_portal + + if isinstance(assets, Asset): + return self._can_trade_for_asset( + assets, dt, adjusted_dt, data_portal + ) + else: + return pd.Series(data={ + asset: self._can_trade_for_asset( + asset, dt, adjusted_dt, data_portal + ) + for asset in assets + }) + + cdef bool _can_trade_for_asset(self, asset, dt, adjusted_dt, data_portal): + if asset._is_alive(dt, False): + # is there a last price? + return not np.isnan( + data_portal.get_spot_value( + asset, "price", adjusted_dt, self.data_frequency + ) + ) + + return False + + def is_stale(self, assets): + """ + For the given asset or iterable of assets, returns true if the asset + is alive and there is no trade data for the current simulation time. + + If the asset has never traded, returns False. + + If the current simulation time is not a valid market time, we use the + current time to check if the asset is alive, but we use the last + market minute/day for the trade data check. + + Parameters + ---------- + assets: Asset or iterable of assets + + Returns + ------- + boolean or Series of booleans, indexed by asset. + """ + dt = self.simulation_dt_func() + if self._adjust_minutes: + adjusted_dt = self._get_current_minute() + else: + adjusted_dt = dt + + data_portal = self.data_portal + + if isinstance(assets, Asset): + return self._is_stale_for_asset( + assets, dt, adjusted_dt, data_portal + ) + else: + return pd.Series(data={ + asset: self._is_stale_for_asset( + asset, dt, adjusted_dt, data_portal + ) + for asset in assets + }) + + cdef bool _is_stale_for_asset(self, asset, dt, adjusted_dt, data_portal): + if not asset._is_alive(dt, False): + return False + + current_volume = data_portal.get_spot_value( + asset, "volume", adjusted_dt, self.data_frequency + ) + + if current_volume > 0: + # found a current value, so we know this asset is not stale. + return False + else: + # we need to distinguish between if this asset has ever traded + # (stale = True) or has never traded (stale = False) + last_traded_dt = \ + data_portal.get_spot_value(asset, "last_traded", adjusted_dt, + self.data_frequency) + + return not (last_traded_dt is pd.NaT) + + @assert_keywords('assets', 'fields', 'bar_count', 'frequency') + def history(self, assets, fields, bar_count, frequency): + """ + Returns a window of data for the given assets and fields. + + This data is adjusted for splits, dividends, and mergers as of the + current algorithm time. + + The semantics of missing data are identical to the ones described in + the notes for `get_spot_value`. + + Parameters + ---------- + assets: Asset or iterable of Asset + + fields: string or iterable of string. Valid values are "open", "high", + "low", "close", "volume", "price", and "last_traded". + + bar_count: integer number of bars of trade data + + frequency: string. "1m" for minutely data or "1d" for daily date + + Returns + ------- + Series or DataFrame or Panel, depending on the dimensionality of + the 'assets' and 'fields' parameters. + + If single asset and field are passed in, the returned Series is + indexed by dt. + + If multiple assets and single field are passed in, the returned + DataFrame is indexed by dt, and has assets as columns. + + If a single asset and multiple fields are passed in, the returned + DataFrame is indexed by dt, and has fields as columns. + + If multiple assets and multiple fields are passed in, the returned + Panel is indexed by field, has dt as the major axis, and assets + as the minor axis. + + Notes + ----- + If the current simulation time is not a valid market time, we use the + last market close instead. + """ + if isinstance(fields, str): + single_asset = isinstance(assets, Asset) + + if single_asset: + asset_list = [assets] + else: + asset_list = assets + + df = self.data_portal.get_history_window( + asset_list, + self._get_current_minute(), + bar_count, + frequency, + fields + ) + + if self._adjust_minutes: + adjs = self.data_portal.get_adjustments( + assets, + fields, + self._get_current_minute(), + self.simulation_dt_func() + ) + + df = df * adjs + + if single_asset: + # single asset, single field, return a series. + return df[assets] + else: + # multiple assets, single field, return a dataframe whose + # columns are the assets, indexed by dt. + return df + else: + if isinstance(assets, Asset): + # one asset, multiple fields. for now, just make multiple + # history calls, one per field, then stitch together the + # results. this can definitely be optimized! + + df_dict = { + field: self.data_portal.get_history_window( + [assets], + self._get_current_minute(), + bar_count, + frequency, + field + )[assets] for field in fields + } + + if self._adjust_minutes: + adjs = { + field: self.data_portal.get_adjustments( + assets, + field, + self._get_current_minute(), + self.simulation_dt_func() + )[0] for field in fields + } + + df_dict = {field: df * adjs[field] + for field, df in iteritems(df_dict)} + + # returned dataframe whose columns are the fields, indexed by + # dt. + return pd.DataFrame(df_dict) + + else: + df_dict = { + field: self.data_portal.get_history_window( + assets, + self._get_current_minute(), + bar_count, + frequency, + field + ) for field in fields + } + + if self._adjust_minutes: + adjs = { + field: self.data_portal.get_adjustments( + assets, + field, + self._get_current_minute(), + self.simulation_dt_func() + ) for field in fields + } + + df_dict = {field: df * adjs[field] + for field, df in iteritems(df_dict)} + + # returned panel has: + # items: fields + # major axis: dt + # minor axis: assets + return pd.Panel(df_dict) + + property current_dt: + def __get__(self): + return self.simulation_dt_func() + + @property + def fetcher_assets(self): + return self.data_portal.get_fetcher_assets(self.simulation_dt_func()) + + property _handle_non_market_minutes: + def __set__(self, val): + self._adjust_minutes = val + + ################# + # OLD API SUPPORT + ################# + cdef _calculate_universe(self): + if self._universe_func is None: + return [] + + simulation_dt = self.simulation_dt_func() + if self._last_calculated_universe is None or \ + self._universe_last_updated_at != simulation_dt: + + self._last_calculated_universe = self._universe_func() + self._universe_last_updated_at = simulation_dt + + return self._last_calculated_universe + + def __iter__(self): + self._warn_deprecated("Iterating over the assets in `data` is " + "deprecated.") + for asset in self._calculate_universe(): + yield asset + + def __contains__(self, asset): + self._warn_deprecated("Checking whether an asset is in data is " + "deprecated.") + universe = self._calculate_universe() + return asset in universe + + def items(self): + self._warn_deprecated("Iterating over the assets in `data` is " + "deprecated.") + return [(asset, self[asset]) for asset in self._calculate_universe()] + + def iteritems(self): + self._warn_deprecated("Iterating over the assets in `data` is " + "deprecated.") + for asset in self._calculate_universe(): + yield asset, self[asset] + + def __len__(self): + self._warn_deprecated("Iterating over the assets in `data` is " + "deprecated.") + + return len(self._calculate_universe()) + + def keys(self): + self._warn_deprecated("Iterating over the assets in `data` is " + "deprecated.") + + return list(self._calculate_universe()) + + def iterkeys(self): + return iter(self.keys()) + + def __getitem__(self, name): + return self._get_equity_price_view(name) + + cdef _warn_deprecated(self, msg): + warnings.warn( + msg, + category=ZiplineDeprecationWarning, + stacklevel=1 + ) + +cdef class SidView: + cdef object asset + cdef object data_portal + cdef object simulation_dt_func + cdef object data_frequency + + """ + This class exists to temporarily support the deprecated data[sid(N)] API. + """ + def __init__(self, asset, data_portal, simulation_dt_func, data_frequency): + """ + Parameters + --------- + asset : Asset + The asset for which the instance retrieves data. + + data_portal : DataPortal + Provider for bar pricing data. + + simulation_dt_func: function + Function which returns the current simulation time. + This is usually bound to a method of TradingSimulation. + + data_frequency: string + The frequency of the bar data; i.e. whether the data is + 'daily' or 'minute' bars + """ + self.asset = asset + self.data_portal = data_portal + self.simulation_dt_func = simulation_dt_func + self.data_frequency = data_frequency + + def __getattr__(self, column): + # backwards compatibility code for Q1 API + if column == "close_price": + column = "close" + elif column == "open_price": + column = "open" + elif column == "dt": + return self.dt + elif column == "datetime": + return self.datetime + elif column == "sid": + return self.sid + + return self.data_portal.get_spot_value( + self.asset, + column, + self.simulation_dt_func(), + self.data_frequency + ) + + def __contains__(self, column): + return self.data_portal.contains(self.asset, column) + + def __getitem__(self, column): + return self.__getattr__(column) + + property sid: + def __get__(self): + return self.asset + + property dt: + def __get__(self): + return self.datetime + + property datetime: + def __get__(self): + return self.data_portal.get_last_traded_dt( + self.asset, + self.simulation_dt_func(), + self.data_frequency) + + property current_dt: + def __get__(self): + return self.simulation_dt_func() + + def mavg(self, num_minutes): + self._warn_deprecated("The `mavg` method is deprecated.") + return self.data_portal.get_simple_transform( + self.asset, "mavg", self.simulation_dt_func(), + self.data_frequency, bars=num_minutes + ) + + def stddev(self, num_minutes): + self._warn_deprecated("The `stddev` method is deprecated.") + return self.data_portal.get_simple_transform( + self.asset, "stddev", self.simulation_dt_func(), + self.data_frequency, bars=num_minutes + ) + + def vwap(self, num_minutes): + self._warn_deprecated("The `vwap` method is deprecated.") + return self.data_portal.get_simple_transform( + self.asset, "vwap", self.simulation_dt_func(), + self.data_frequency, bars=num_minutes + ) + + def returns(self): + self._warn_deprecated("The `returns` method is deprecated.") + return self.data_portal.get_simple_transform( + self.asset, "returns", self.simulation_dt_func(), + self.data_frequency + ) + + cdef _warn_deprecated(self, msg): + warnings.warn( + msg, + category=ZiplineDeprecationWarning, + stacklevel=1 + ) diff --git a/zipline/algorithm.py b/zipline/algorithm.py index c43417b21..7856c8fd3 100644 --- a/zipline/algorithm.py +++ b/zipline/algorithm.py @@ -1,5 +1,5 @@ # -# Copyright 2014 Quantopian, Inc. +# Copyright 2015 Quantopian, Inc. # # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); # you may not use this file except in compliance with the License. @@ -12,20 +12,19 @@ # WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. # See the License for the specific language governing permissions and # limitations under the License. -from copy import copy import warnings +from copy import copy +import logbook import pytz import pandas as pd +from contextlib2 import ExitStack from pandas.tseries.tools import normalize_date import numpy as np -from datetime import datetime -from itertools import groupby, chain, repeat +from itertools import chain, repeat from numbers import Integral -from operator import attrgetter -from six.moves import filter from six import ( exec_, iteritems, @@ -33,7 +32,8 @@ string_types, ) - +from zipline._protocol import handle_non_market_minutes +from zipline.data.data_portal import DataPortal from zipline.errors import ( AttachPipelineAfterInitialize, HistoryInInitialize, @@ -42,13 +42,14 @@ PipelineOutputDuringInitialize, RegisterAccountControlPostInit, RegisterTradingControlPostInit, + SetBenchmarkOutsideInitialize, SetCommissionPostInit, SetSlippagePostInit, UnsupportedCommissionModel, UnsupportedDatetimeFormat, UnsupportedOrderParameters, UnsupportedSlippageModel, -) + CannotOrderDelistedAsset, UnsupportedCancelPolicy, SetCancelPolicyPostInit) from zipline.finance.trading import TradingEnvironment from zipline.finance.blotter import Blotter from zipline.finance.commission import PerShare, PerTrade, PerDollar @@ -69,18 +70,16 @@ from zipline.finance.performance import PerformanceTracker from zipline.finance.slippage import ( VolumeShareSlippage, - SlippageModel, - transact_partial + SlippageModel ) -from zipline.assets import Asset, Future +from zipline.finance.cancel_policy import NeverCancel, CancelPolicy +from zipline.assets import Asset, Equity, Future from zipline.assets.futures import FutureChain -from zipline.gens.composites import date_sorted_sources from zipline.gens.tradesimulation import AlgorithmSimulator from zipline.pipeline.engine import ( NoOpPipelineEngine, SimplePipelineEngine, ) -from zipline.sources import DataFrameSource, DataPanelSource from zipline.utils.api_support import ( api_method, require_initialized, @@ -97,18 +96,28 @@ TimeRuleFactory, ) from zipline.utils.factory import create_simulation_parameters -from zipline.utils.math_utils import tolerant_equals +from zipline.utils.math_utils import ( + tolerant_equals, + round_if_near_integer +) from zipline.utils.preprocess import preprocess import zipline.protocol -from zipline.protocol import Event +from zipline.sources.requests_csv import PandasRequestsCSV -from zipline.history import HistorySpec -from zipline.history.history_container import HistoryContainer +from zipline.gens.sim_engine import ( + MinuteSimulationClock, + DailySimulationClock, +) +from zipline.sources.benchmark_source import BenchmarkSource +from zipline.zipline_warnings import ZiplineDeprecationWarning DEFAULT_CAPITAL_BASE = float("1.0e5") +log = logbook.Logger("ZiplineLog") + + class TradingAlgorithm(object): """A class that represents a trading strategy and parameters to execute the strategy. @@ -180,6 +189,45 @@ class TradingAlgorithm(object): """ def __init__(self, *args, **kwargs): + """Initialize sids and other state variables. + + :Arguments: + :Optional: + initialize : function + Function that is called with a single + argument at the begninning of the simulation. + handle_data : function + Function that is called with 2 arguments + (context and data) on every bar. + script : str + Algoscript that contains initialize and + handle_data function definition. + data_frequency : {'daily', 'minute'} + The duration of the bars. + capital_base : float + How much capital to start with. + asset_finder : An AssetFinder object + A new AssetFinder object to be used in this TradingEnvironment + equities_metadata : can be either: + - dict + - pandas.DataFrame + - object with 'read' property + If dict is provided, it must have the following structure: + * keys are the identifiers + * values are dicts containing the metadata, with the metadata + field name as the key + If pandas.DataFrame is provided, it must have the + following structure: + * column names must be the metadata fields + * index must be the different asset identifiers + * array contents should be the metadata value + If an object with a 'read' property is provided, 'read' must + return rows containing at least one of 'sid' or 'symbol' along + with the other metadata fields. + identifiers : List + Any asset identifiers that are not provided in the + equities_metadata, but will be traded by this TradingAlgorithm + """ self.sources = [] # List of trading controls to be used to validate orders. @@ -195,13 +243,7 @@ def __init__(self, *args, **kwargs): self.logger = None - self.benchmark_return_source = None - - # default components for transact - self.slippage = VolumeShareSlippage() - self.commission = PerShare() - - self.instant_fill = kwargs.pop('instant_fill', False) + self.data_portal = kwargs.pop('data_portal', None) # If an env has been provided, pop it self.trading_environment = kwargs.pop('env', None) @@ -229,10 +271,7 @@ def __init__(self, *args, **kwargs): else: self.sim_params.update_internal_from_env(self.trading_environment) - # Build a perf_tracker - self.perf_tracker = PerformanceTracker(sim_params=self.sim_params, - env=self.trading_environment) - + self.perf_tracker = None # Pull in the environment's new AssetFinder for quick reference self.asset_finder = self.trading_environment.asset_finder @@ -244,11 +283,16 @@ def __init__(self, *args, **kwargs): self._pipeline_cache = CachedObject(None, pd.Timestamp(0, tz='UTC')) self.blotter = kwargs.pop('blotter', None) + self.cancel_policy = kwargs.pop('cancel_policy', NeverCancel()) if not self.blotter: - self.blotter = Blotter() - - # Set the dt initally to the period start by forcing it to change - self.on_dt_changed(self.sim_params.period_start) + self.blotter = Blotter( + data_frequency=self.data_frequency, + asset_finder=self.asset_finder, + slippage_func=VolumeShareSlippage(), + commission=PerShare(), + # Default to NeverCancel in zipline + cancel_policy=self.cancel_policy + ) # The symbol lookup date specifies the date to use when resolving # symbols to sids, and can be set using set_symbol_lookup_date() @@ -260,12 +304,6 @@ def __init__(self, *args, **kwargs): self._portfolio = None self._account = None - self.history_container_class = kwargs.pop( - 'history_container_class', HistoryContainer, - ) - self.history_container = None - self.history_specs = {} - # If string is passed in, execute and get reference to # functions. self.algoscript = kwargs.pop('script', None) @@ -274,6 +312,8 @@ def __init__(self, *args, **kwargs): self._before_trading_start = None self._analyze = None + self._in_before_trading_start = False + self.event_manager = EventManager( create_context=kwargs.pop('create_event_context', None), ) @@ -324,13 +364,13 @@ def __init__(self, *args, **kwargs): if 'data_frequency' in kwargs: self.data_frequency = kwargs.pop('data_frequency') - self._most_recent_data = None - # Prepare the algo for initialization self.initialized = False self.initialize_args = args self.initialize_kwargs = kwargs + self.benchmark_sid = kwargs.pop('benchmark_sid', None) + def init_engine(self, get_loader): """ Construct and store a PipelineEngine from loader. @@ -358,13 +398,15 @@ def before_trading_start(self, data): if self._before_trading_start is None: return - self._before_trading_start(self, data) + self._in_before_trading_start = True - def handle_data(self, data): - self._most_recent_data = data - if self.history_container: - self.history_container.update(data, self.datetime) + with handle_non_market_minutes(data) if \ + self.data_frequency == "minute" else ExitStack(): + self._before_trading_start(self, data) + self._in_before_trading_start = False + + def handle_data(self, data): self._handle_data(self, data) # Unlike trading controls which remain constant unless placing an @@ -400,90 +442,84 @@ def __repr__(self): capital_base=self.capital_base, sim_params=repr(self.sim_params), initialized=self.initialized, - slippage=repr(self.slippage), - commission=repr(self.commission), + slippage=repr(self.blotter.slippage_func), + commission=repr(self.blotter.commission), blotter=repr(self.blotter), recorded_vars=repr(self.recorded_vars)) - def _create_data_generator(self, source_filter, sim_params=None): + def _create_clock(self): """ - Create a merged data generator using the sources attached to this - algorithm. - - ::source_filter:: is a method that receives events in date - sorted order, and returns True for those events that should be - processed by the zipline, and False for those that should be - skipped. + If the clock property is not set, then create one based on frequency. """ - if sim_params is None: - sim_params = self.sim_params - - if self.benchmark_return_source is None: - if sim_params.data_frequency == 'minute' or \ - sim_params.emission_rate == 'minute': - def update_time(date): - return self.trading_environment.get_open_and_close(date)[1] - else: - def update_time(date): - return date - benchmark_return_source = [ - Event({'dt': update_time(dt), - 'returns': ret, - 'type': zipline.protocol.DATASOURCE_TYPE.BENCHMARK, - 'source_id': 'benchmarks'}) - for dt, ret in - self.trading_environment.benchmark_returns.iteritems() - if dt.date() >= sim_params.period_start.date() and - dt.date() <= sim_params.period_end.date() - ] - else: - benchmark_return_source = self.benchmark_return_source - - date_sorted = date_sorted_sources(*self.sources) + if self.sim_params.data_frequency == 'minute': + env = self.trading_environment + trading_o_and_c = env.open_and_closes.ix[ + self.sim_params.trading_days] + market_opens = trading_o_and_c['market_open'].values.astype( + 'datetime64[ns]').astype(np.int64) + market_closes = trading_o_and_c['market_close'].values.astype( + 'datetime64[ns]').astype(np.int64) - if source_filter: - date_sorted = filter(source_filter, date_sorted) + minutely_emission = self.sim_params.emission_rate == "minute" - with_benchmarks = date_sorted_sources(benchmark_return_source, - date_sorted) - - # Group together events with the same dt field. This depends on the - # events already being sorted. - return groupby(with_benchmarks, attrgetter('dt')) - - def _create_generator(self, sim_params, source_filter=None): - """ - Create a basic generator setup using the sources to this algorithm. - - ::source_filter:: is a method that receives events in date - sorted order, and returns True for those events that should be - processed by the zipline, and False for those that should be - skipped. - """ + clock = MinuteSimulationClock( + self.sim_params.trading_days, + market_opens, + market_closes, + env.trading_days, + minutely_emission + ) + return clock + else: + return DailySimulationClock(self.sim_params.trading_days) + + def _create_benchmark_source(self): + return BenchmarkSource( + self.benchmark_sid, + self.trading_environment, + self.sim_params.trading_days, + self.data_portal, + emission_rate=self.sim_params.emission_rate, + ) - if not self.initialized: - self.initialize(*self.initialize_args, **self.initialize_kwargs) - self.initialized = True + def _create_generator(self, sim_params): + if sim_params is not None: + self.sim_params = sim_params if self.perf_tracker is None: # HACK: When running with the `run` method, we set perf_tracker to # None so that it will be overwritten here. self.perf_tracker = PerformanceTracker( - sim_params=sim_params, env=self.trading_environment + sim_params=self.sim_params, + env=self.trading_environment, + data_portal=self.data_portal ) - self.portfolio_needs_update = True - self.account_needs_update = True - self.performance_needs_update = True + # Set the dt initially to the period start by forcing it to change. + self.on_dt_changed(self.sim_params.period_start) + + if not self.initialized: + self.initialize(*self.initialize_args, **self.initialize_kwargs) + self.initialized = True - self.data_gen = self._create_data_generator(source_filter, sim_params) + self.trading_client = AlgorithmSimulator( + self, + sim_params, + self.data_portal, + self._create_clock(), + self._create_benchmark_source(), + universe_func=self._calculate_universe + ) - self.trading_client = AlgorithmSimulator(self, sim_params) + return self.trading_client.transform() - transact_method = transact_partial(self.slippage, self.commission) - self.set_transact(transact_method) + def _calculate_universe(self): + # this exists to provide backwards compatibility for older, + # deprecated APIs, particularly around the iterability of + # BarData (ie, 'for sid in data`). - return self.trading_client.transform(self.data_gen) + # our universe is all the assets passed into `run`. + return self._assets_from_source def get_generator(self): """ @@ -493,102 +529,82 @@ def get_generator(self): """ return self._create_generator(self.sim_params) - # TODO: make a new subclass, e.g. BatchAlgorithm, and move - # the run method to the subclass, and refactor to put the - # generator creation logic into get_generator. - def run(self, source, overwrite_sim_params=True, - benchmark_return_source=None): + def run(self, data=None, overwrite_sim_params=True): """Run the algorithm. :Arguments: - source : can be either: - - pandas.DataFrame - - zipline source - - list of sources - - If pandas.DataFrame is provided, it must have the - following structure: - * column names must be the different asset identifiers - * index must be DatetimeIndex - * array contents should be price info. + source : DataPortal :Returns: daily_stats : pandas.DataFrame Daily performance metrics such as returns, alpha etc. """ + self._assets_from_source = [] - # Ensure that source is a DataSource object - if isinstance(source, list): - if overwrite_sim_params: - warnings.warn("""List of sources passed, will not attempt to extract start and end - dates. Make sure to set the correct fields in sim_params passed to - __init__().""", UserWarning) - overwrite_sim_params = False - elif isinstance(source, pd.DataFrame): - # if DataFrame provided, map columns to sids and wrap - # in DataFrameSource - copy_frame = source.copy() - copy_frame.columns = self._write_and_map_id_index_to_sids( - source.columns, source.index[0], - ) - source = DataFrameSource(copy_frame) - - elif isinstance(source, pd.Panel): - # If Panel provided, map items to sids and wrap - # in DataPanelSource - copy_panel = source.copy() - copy_panel.items = self._write_and_map_id_index_to_sids( - source.items, source.major_axis[0], - ) - source = DataPanelSource(copy_panel) - - if isinstance(source, list): - self.set_sources(source) - else: - self.set_sources([source]) - - # Override sim_params if params are provided by the source. - if overwrite_sim_params: - if hasattr(source, 'start'): - self.sim_params.period_start = source.start - if hasattr(source, 'end'): - self.sim_params.period_end = source.end - # Changing period_start and period_close might require updating - # of first_open and last_close. - self.sim_params.update_internal_from_env( - env=self.trading_environment - ) + if isinstance(data, DataPortal): + self.data_portal = data - # The sids field of the source is the reference for the universe at - # the start of the run - sids = {sid for source in self.sources for sid in source.sids} - # Check that all sids from the source are accounted for in - # the AssetFinder. This retrieve call will raise an exception if the - # sid is not found. - self._current_universe = set(self.asset_finder.retrieve_all(sids)) + # define the universe as all the assets in the assetfinder + # This is not great, because multiple runs can accumulate assets + # in the assetfinder, but it's better than spending time adding + # functionality in the dataportal to report all the assets it + # knows about. + self._assets_from_source = \ + self.trading_environment.asset_finder.retrieve_all( + self.trading_environment.asset_finder.sids + ) - # force a reset of the performance tracker, in case + else: + if isinstance(data, pd.DataFrame): + # If a DataFrame is passed. Promote it to a Panel. + # The reader will fake volume values. + data = pd.Panel({'close': data.copy()}) + data = data.swapaxes(0, 2) + + if isinstance(data, pd.Panel): + copy_panel = data.copy() + copy_panel.items = self._write_and_map_id_index_to_sids( + copy_panel.items, copy_panel.major_axis[0], + ) + self._assets_from_source = \ + set(self.trading_environment.asset_finder.retrieve_all( + copy_panel.items + )) + equities = [] + for asset in self._assets_from_source: + if isinstance(asset, Equity): + equities.append(asset) + if equities: + from zipline.data.us_equity_pricing import \ + PanelDailyBarReader + equity_daily_reader = PanelDailyBarReader( + self.trading_environment.trading_days, copy_panel) + else: + equity_daily_reader = None + self.data_portal = DataPortal( + self.trading_environment, + equity_daily_reader=equity_daily_reader) + + # For compatibility with existing examples allow start/end + # to be inferred. + if overwrite_sim_params: + self.sim_params.period_start = data.major_axis[0] + self.sim_params.period_end = data.major_axis[-1] + # Changing period_start and period_close might require + # updating of first_open and last_close. + self.sim_params.update_internal_from_env( + env=self.trading_environment + ) + + # Force a reset of the performance tracker, in case # this is a repeat run of the algorithm. self.perf_tracker = None - # create zipline - self.gen = self._create_generator(self.sim_params) - - # Create history containers - if self.history_specs: - self.history_container = self.history_container_class( - self.history_specs, - self.current_universe(), - self.sim_params.first_open, - self.sim_params.data_frequency, - self.trading_environment, - ) - - # loop through simulated_trading, each iteration returns a - # perf dictionary + # Create zipline and loop through simulated_trading. + # Each iteration returns a perf dictionary perfs = [] - for perf in self.gen: + for perf in self.get_generator(): perfs.append(perf) # convert perf dict to pandas dataframe @@ -650,45 +666,6 @@ def _create_daily_stats(self, perfs): return daily_stats - @api_method - def add_transform(self, transform, days=None): - """ - Ensures that the history container will have enough size to service - a simple transform. - - :Arguments: - transform : string - The transform to add. must be an element of: - {'mavg', 'stddev', 'vwap', 'returns'}. - days : int - The maximum amount of days you will want for this transform. - This is not needed for 'returns'. - """ - if transform not in {'mavg', 'stddev', 'vwap', 'returns'}: - raise ValueError('Invalid transform') - - if transform == 'returns': - if days is not None: - raise ValueError('returns does use days') - - self.add_history(2, '1d', 'price') - return - elif days is None: - raise ValueError('no number of days specified') - - if self.sim_params.data_frequency == 'daily': - mult = 1 - freq = '1d' - else: - mult = 390 - freq = '1m' - - bars = mult * days - self.add_history(bars, freq, 'price') - - if transform == 'vwap': - self.add_history(bars, freq, 'volume') - @api_method def get_environment(self, field='platform'): env = { @@ -704,6 +681,44 @@ def get_environment(self, field='platform'): else: return env[field] + @api_method + def fetch_csv(self, url, + pre_func=None, + post_func=None, + date_column='date', + date_format=None, + timezone=pytz.utc.zone, + symbol=None, + mask=True, + symbol_column=None, + special_params_checker=None, + **kwargs): + + # Show all the logs every time fetcher is used. + csv_data_source = PandasRequestsCSV( + url, + pre_func, + post_func, + self.trading_environment, + self.sim_params.period_start, + self.sim_params.period_end, + date_column, + date_format, + timezone, + symbol, + mask, + symbol_column, + data_frequency=self.data_frequency, + special_params_checker=special_params_checker, + **kwargs + ) + + # ingest this into dataportal + self.data_portal.handle_extra_source(csv_data_source.df, + self.sim_params) + + return csv_data_source + def add_event(self, rule=None, callback=None): """ Adds an event to the algorithm's EventManager. @@ -748,6 +763,13 @@ def record(self, *args, **kwargs): for name, value in chain(positionals, iteritems(kwargs)): self._recorded_vars[name] = value + @api_method + def set_benchmark(self, benchmark_sid): + if self.initialized: + raise SetBenchmarkOutsideInitialize() + + self.benchmark_sid = benchmark_sid + @api_method @preprocess(symbol_str=ensure_upper_case) def symbol(self, symbol_str): @@ -846,7 +868,31 @@ def _calculate_order_value_amount(self, asset, value): Calculates how many shares/contracts to order based on the type of asset being ordered. """ - last_price = self.trading_client.current_data[asset].price + # Make sure the asset exists, and that there is a last price for it. + # FIXME: we should use BarData's can_trade logic here, but I haven't + # yet found a good way to do that. + normalized_date = normalize_date(self.datetime) + + if normalized_date < asset.start_date: + raise CannotOrderDelistedAsset( + msg="Cannot order {0}, as it started trading on" + " {1}.".format(asset.symbol, asset.start_date) + ) + elif normalized_date > asset.end_date: + raise CannotOrderDelistedAsset( + msg="Cannot order {0}, as it stopped trading on" + " {1}.".format(asset.symbol, asset.end_date) + ) + else: + last_price = \ + self.trading_client.current_data.current(asset, "price") + + if np.isnan(last_price): + raise CannotOrderDelistedAsset( + msg="Cannot order {0} on {1} as there is no last " + "price for the security.".format(asset.symbol, + self.datetime) + ) if tolerant_equals(last_price, 0): zero_message = "Price of 0 for {psid}; can't infer value".format( @@ -864,24 +910,39 @@ def _calculate_order_value_amount(self, asset, value): return value / (last_price * value_multiplier) + def _can_order_asset(self, asset): + if not isinstance(asset, Asset): + raise UnsupportedOrderParameters( + msg="Passing non-Asset argument to 'order()' is not supported." + " Use 'sid()' or 'symbol()' methods to look up an Asset." + ) + + if asset.auto_close_date: + day = normalize_date(self.get_datetime()) + + if asset.end_date < day < asset.auto_close_date: + # we are between the asset's end date and auto close date, + # so warn the user that they can't place an order for this + # asset, and return None. + log.warn("Cannot place order for {0}, as it has de-listed. " + "Any existing positions for this asset will be " + "liquidated on " + "{1}.".format(asset.symbol, asset.auto_close_date)) + + return False + + return True + @api_method - def order(self, sid, amount, + def order(self, asset, amount, limit_price=None, stop_price=None, style=None): """ Place an order using the specified parameters. """ - - def round_if_near_integer(a, epsilon=1e-4): - """ - Round a to the nearest integer if that integer is within an epsilon - of a. - """ - if abs(a - round(a)) <= epsilon: - return round(a) - else: - return a + if not self._can_order_asset(asset): + return None # Truncate to the integer share count that's either within .0001 of # amount or closer to zero. @@ -889,7 +950,7 @@ def round_if_near_integer(a, epsilon=1e-4): amount = int(round_if_near_integer(amount)) # Raises a ZiplineError if invalid parameters are detected. - self.validate_order_params(sid, + self.validate_order_params(asset, amount, limit_price, stop_price, @@ -900,7 +961,7 @@ def round_if_near_integer(a, epsilon=1e-4): style = self.__convert_order_params_for_blotter(limit_price, stop_price, style) - return self.blotter.order(sid, amount, style) + return self.blotter.order(asset, amount, style) def validate_order_params(self, asset, @@ -930,12 +991,6 @@ def validate_order_params(self, msg="Passing both stop_price and style is not supported." ) - if not isinstance(asset, Asset): - raise UnsupportedOrderParameters( - msg="Passing non-Asset argument to 'order()' is not supported." - " Use 'sid()' or 'symbol()' methods to look up an Asset." - ) - for control in self.trading_controls: control.validate(asset, amount, @@ -966,11 +1021,11 @@ def __convert_order_params_for_blotter(limit_price, stop_price, style): return MarketOrder() @api_method - def order_value(self, sid, value, + def order_value(self, asset, value, limit_price=None, stop_price=None, style=None): """ Place an order by desired value rather than desired number of shares. - If the requested sid is found in the universe, the requested value is + If the requested asset exists, the requested value is divided by its price to imply the number of shares to transact. If the Asset being ordered is a Future, the 'value' calculated is actually the exposure, as Futures have no 'value'. @@ -982,8 +1037,11 @@ def order_value(self, sid, value, Stop order: order(sid, value, None, stop_price) StopLimit order: order(sid, value, limit_price, stop_price) """ - amount = self._calculate_order_value_amount(sid, value) - return self.order(sid, amount, + if not self._can_order_asset(asset): + return None + + amount = self._calculate_order_value_amount(asset, value) + return self.order(asset, amount, limit_price=limit_price, stop_price=stop_price, style=style) @@ -999,7 +1057,8 @@ def portfolio(self): def updated_portfolio(self): if self.portfolio_needs_update: self._portfolio = \ - self.perf_tracker.get_portfolio(self.performance_needs_update) + self.perf_tracker.get_portfolio(self.performance_needs_update, + self.datetime) self.portfolio_needs_update = False self.performance_needs_update = False return self._portfolio @@ -1011,7 +1070,8 @@ def account(self): def updated_account(self): if self.account_needs_update: self._account = \ - self.perf_tracker.get_account(self.performance_needs_update) + self.perf_tracker.get_account(self.performance_needs_update, + self.datetime) self.account_needs_update = False self.performance_needs_update = False return self._account @@ -1027,15 +1087,14 @@ def on_dt_changed(self, dt): Any logic that should happen exactly once at the start of each datetime group should happen here. """ - assert isinstance(dt, datetime), \ - "Attempt to set algorithm's current time with non-datetime" - assert dt.tzinfo == pytz.utc, \ - "Algorithm expects a utc datetime" - self.datetime = dt self.perf_tracker.set_date(dt) self.blotter.set_date(dt) + self.portfolio_needs_update = True + self.account_needs_update = True + self.performance_needs_update = True + @api_method def get_datetime(self, tz=None): """ @@ -1052,13 +1111,6 @@ def get_datetime(self, tz=None): return dt # datetime.datetime objects are immutable. - def set_transact(self, transact): - """ - Set the method that will be called to create a - transaction from open orders and trade events. - """ - self.blotter.transact = transact - def update_dividends(self, dividend_frame): """ Set DataFrame used to process dividends. DataFrame columns should @@ -1072,7 +1124,7 @@ def set_slippage(self, slippage): raise UnsupportedSlippageModel() if self.initialized: raise SetSlippagePostInit() - self.slippage = slippage + self.blotter.slippage_func = slippage @api_method def set_commission(self, commission): @@ -1081,12 +1133,22 @@ def set_commission(self, commission): if self.initialized: raise SetCommissionPostInit() - self.commission = commission + self.blotter.commission = commission + + @api_method + def set_cancel_policy(self, cancel_policy): + if not isinstance(cancel_policy, CancelPolicy): + raise UnsupportedCancelPolicy() + + if self.initialized: + raise SetCancelPolicyPostInit() + + self.blotter.cancel_policy = cancel_policy @api_method def set_symbol_lookup_date(self, dt): """ - Set the date for which symbols will be resolved to their sids + Set the date for which symbols will be resolved to their assets (symbols may map to different firms or underlying assets at different times) """ @@ -1096,10 +1158,6 @@ def set_symbol_lookup_date(self, dt): raise UnsupportedDatetimeFormat(input=dt, method='set_symbol_lookup_date') - def set_sources(self, sources): - assert isinstance(sources, list) - self.sources = sources - # Remain backwards compatibility @property def data_frequency(self): @@ -1111,7 +1169,7 @@ def data_frequency(self, value): self.sim_params.data_frequency = value @api_method - def order_percent(self, sid, percent, + def order_percent(self, asset, percent, limit_price=None, stop_price=None, style=None): """ Place an order in the specified asset corresponding to the given @@ -1119,14 +1177,17 @@ def order_percent(self, sid, percent, Note that percent must expressed as a decimal (0.50 means 50\%). """ + if not self._can_order_asset(asset): + return None + value = self.portfolio.portfolio_value * percent - return self.order_value(sid, value, + return self.order_value(asset, value, limit_price=limit_price, stop_price=stop_price, style=style) @api_method - def order_target(self, sid, target, + def order_target(self, asset, target, limit_price=None, stop_price=None, style=None): """ Place an order to adjust a position to a target number of shares. If @@ -1135,21 +1196,24 @@ def order_target(self, sid, target, order for the difference between the target number of shares and the current number of shares. """ - if sid in self.portfolio.positions: - current_position = self.portfolio.positions[sid].amount + if not self._can_order_asset(asset): + return None + + if asset in self.portfolio.positions: + current_position = self.portfolio.positions[asset].amount req_shares = target - current_position - return self.order(sid, req_shares, + return self.order(asset, req_shares, limit_price=limit_price, stop_price=stop_price, style=style) else: - return self.order(sid, target, + return self.order(asset, target, limit_price=limit_price, stop_price=stop_price, style=style) @api_method - def order_target_value(self, sid, target, + def order_target_value(self, asset, target, limit_price=None, stop_price=None, style=None): """ Place an order to adjust a position to a target value. If @@ -1160,14 +1224,17 @@ def order_target_value(self, sid, target, If the Asset being ordered is a Future, the 'target value' calculated is actually the target exposure, as Futures have no 'value'. """ - target_amount = self._calculate_order_value_amount(sid, target) - return self.order_target(sid, target_amount, + if not self._can_order_asset(asset): + return None + + target_amount = self._calculate_order_value_amount(asset, target) + return self.order_target(asset, target_amount, limit_price=limit_price, stop_price=stop_price, style=style) @api_method - def order_target_percent(self, sid, target, + def order_target_percent(self, asset, target, limit_price=None, stop_price=None, style=None): """ Place an order to adjust a position to a target percent of the @@ -1178,22 +1245,25 @@ def order_target_percent(self, sid, target, Note that target must expressed as a decimal (0.50 means 50\%). """ + if not self._can_order_asset(asset): + return None + target_value = self.portfolio.portfolio_value * target - return self.order_target_value(sid, target_value, + return self.order_target_value(asset, target_value, limit_price=limit_price, stop_price=stop_price, style=style) @api_method - def get_open_orders(self, sid=None): - if sid is None: + def get_open_orders(self, asset=None): + if asset is None: return { key: [order.to_api_obj() for order in orders] for key, orders in iteritems(self.blotter.open_orders) if orders } - if sid in self.blotter.open_orders: - orders = self.blotter.open_orders[sid] + if asset in self.blotter.open_orders: + orders = self.blotter.open_orders[asset] return [order.to_api_obj() for order in orders] return [] @@ -1211,63 +1281,58 @@ def cancel_order(self, order_param): self.blotter.cancel(order_id) @api_method - def add_history(self, bar_count, frequency, field, ffill=True): - data_frequency = self.sim_params.data_frequency - history_spec = HistorySpec(bar_count, frequency, field, ffill, - data_frequency=data_frequency, - env=self.trading_environment) - self.history_specs[history_spec.key_str] = history_spec - if self.initialized: - if self.history_container: - self.history_container.ensure_spec( - history_spec, self.datetime, self._most_recent_data, - ) - else: - self.history_container = self.history_container_class( - self.history_specs, - self.current_universe(), - self.sim_params.first_open, - self.sim_params.data_frequency, - env=self.trading_environment, - ) + @require_initialized(HistoryInInitialize()) + def history(self, bar_count, frequency, field, ffill=True): + warnings.warn( + "The `history` method is deprecated. Use `data.history` instead.", + category=ZiplineDeprecationWarning, + stacklevel=4 + ) + + return self.get_history_window( + bar_count, + frequency, + self._calculate_universe(), + field, + ffill + ) - def get_history_spec(self, bar_count, frequency, field, ffill): - spec_key = HistorySpec.spec_key(bar_count, frequency, field, ffill) - if spec_key not in self.history_specs: - data_freq = self.sim_params.data_frequency - spec = HistorySpec( + def get_history_window(self, bar_count, frequency, assets, field, ffill): + if not self._in_before_trading_start: + return self.data_portal.get_history_window( + assets, + self.datetime, bar_count, frequency, field, ffill, - data_frequency=data_freq, - env=self.trading_environment, ) - self.history_specs[spec_key] = spec - if not self.history_container: - self.history_container = self.history_container_class( - self.history_specs, - self.current_universe(), - self.datetime, - self.sim_params.data_frequency, - bar_data=self._most_recent_data, - env=self.trading_environment, - ) - self.history_container.ensure_spec( - spec, self.datetime, self._most_recent_data, + else: + # If we are in before_trading_start, we need to get the window + # as of the previous market minute + adjusted_dt = \ + self.data_portal.env.previous_market_minute(self.datetime) + + window = self.data_portal.get_history_window( + assets, + adjusted_dt, + bar_count, + frequency, + field, + ffill, ) - return self.history_specs[spec_key] - @api_method - @require_initialized(HistoryInInitialize()) - def history(self, bar_count, frequency, field, ffill=True): - history_spec = self.get_history_spec( - bar_count, - frequency, - field, - ffill, - ) - return self.history_container.get_history(history_spec, self.datetime) + # Get the adjustments between the last market minute and the + # current before_trading_start dt and apply to the window + adjs = self.data_portal.get_adjustments( + assets, + field, + adjusted_dt, + self.datetime + ) + window = window * adjs + + return window #################### # Account Controls # @@ -1310,7 +1375,7 @@ def register_trading_control(self, control): @api_method def set_max_position_size(self, - sid=None, + asset=None, max_shares=None, max_notional=None): """ @@ -1325,13 +1390,14 @@ def set_max_position_size(self, increasing the absolute value of shares/dollar value exceeding one of these limits, raise a TradingControlException. """ - control = MaxPositionSize(asset=sid, + control = MaxPositionSize(asset=asset, max_shares=max_shares, max_notional=max_notional) self.register_trading_control(control) @api_method - def set_max_order_size(self, sid=None, max_shares=None, max_notional=None): + def set_max_order_size(self, asset=None, max_shares=None, + max_notional=None): """ Set a limit on the number of shares and/or dollar value of any single order placed for sid. Limits are treated as absolute values and are @@ -1340,7 +1406,7 @@ def set_max_order_size(self, sid=None, max_shares=None, max_notional=None): If an algorithm attempts to place an order that would result in exceeding one of these limits, raise a TradingControlException. """ - control = MaxOrderSize(asset=sid, + control = MaxOrderSize(asset=asset, max_shares=max_shares, max_notional=max_notional) self.register_trading_control(control) @@ -1357,7 +1423,7 @@ def set_max_order_count(self, max_count): @api_method def set_do_not_order_list(self, restricted_list): """ - Set a restriction on which sids can be ordered. + Set a restriction on which assets can be ordered. """ control = RestrictedListOrder(restricted_list) self.register_trading_control(control) @@ -1486,9 +1552,6 @@ def _run_pipeline(self, pipeline, start_date, chunksize): # End Pipeline API ################## - def current_universe(self): - return self._current_universe - @classmethod def all_api_methods(cls): """ diff --git a/zipline/api.py b/zipline/api.py index 6c94073b3..f88f74e7c 100644 --- a/zipline/api.py +++ b/zipline/api.py @@ -17,8 +17,7 @@ # methods (e.g. order). These are added to this namespace via the # decorator `api_methods` inside of algorithm.py. -import zipline -from .finance import (commission, slippage) +from .finance import (commission, slippage, cancel_policy) from .utils import math_utils, events from zipline.finance.slippage import ( @@ -26,20 +25,24 @@ VolumeShareSlippage, ) +from zipline.finance.cancel_policy import ( + NeverCancel, + EODCancel +) + from zipline.utils.events import ( date_rules, time_rules ) -batch_transform = zipline.transforms.BatchTransform - - __all__ = [ 'slippage', 'commission', + 'cancel_policy', + 'NeverCancel', + 'EODCancel', 'events', 'math_utils', - 'batch_transform', 'FixedSlippage', 'VolumeShareSlippage', 'date_rules', diff --git a/zipline/assets/_assets.pyx b/zipline/assets/_assets.pyx index 367dcbf15..4ac39e72f 100644 --- a/zipline/assets/_assets.pyx +++ b/zipline/assets/_assets.pyx @@ -27,16 +27,19 @@ from cpython.object cimport ( Py_GT, Py_LT, ) - -from numbers import Integral +from cpython cimport bool import numpy as np +from numpy cimport int64_t import warnings cimport numpy as np + # IMPORTANT NOTE: You must change this template if you change # Asset.__reduce__, or else we'll attempt to unpickle an old version of this # class +from pandas.tslib import normalize_date + CACHE_FILE_TEMPLATE = '/tmp/.%s-%s.v6.cache' cdef class Asset: @@ -175,6 +178,38 @@ cdef class Asset: """ return cls(**dict_) + def _is_alive(self, dt, bool normalized): + """ + Returns whether the asset is alive at the given dt. + + Parameters + ---------- + dt: pd.Timestamp + The desired timestamp. + + normalized: boolean + Whether the date has already been normalized. If not, we need + to first normalize the date before doing the alive check. If the + date is already normalized, this method runs up to 80% faster. + + Returns + ------- + boolean: whether the asset is alive at the given dt. + """ + cdef int64_t dt_value + cdef int64_t ref_start + cdef int64_t ref_end + + if not normalized: + dt_value = normalize_date(dt).value + else: + dt_value = dt.value + + ref_start = self.start_date.value + ref_end = self.end_date.value + + return ref_start <= dt_value <= ref_end + cdef class Equity(Asset): diff --git a/zipline/assets/assets.py b/zipline/assets/assets.py index 1af5b5715..b6d70dc04 100644 --- a/zipline/assets/assets.py +++ b/zipline/assets/assets.py @@ -21,7 +21,7 @@ import pandas as pd from pandas import isnull from six import with_metaclass, string_types, viewkeys -from six.moves import map as imap, range +from six.moves import map as imap import sqlalchemy as sa from zipline.errors import ( @@ -40,12 +40,12 @@ check_version_info, split_delimited_symbol, asset_db_table_names, - SQLITE_MAX_VARIABLE_NUMBER, ) from zipline.assets.asset_db_schema import ( ASSET_DB_VERSION ) from zipline.utils.control_flow import invert +from zipline.utils.sqlite_utils import group_into_chunks log = Logger('assets.py') @@ -163,7 +163,7 @@ def lookup_asset_types(self, sids): router_cols = self.asset_router.c - for assets in self._group_into_chunks(missing): + for assets in group_into_chunks(missing): query = sa.select((router_cols.sid, router_cols.asset_type)).where( self.asset_router.c.sid.in_(map(int, assets)) ) @@ -176,12 +176,6 @@ def lookup_asset_types(self, sids): return found - @staticmethod - def _group_into_chunks(items, chunk_size=SQLITE_MAX_VARIABLE_NUMBER): - items = list(items) - return [items[x:x+chunk_size] - for x in range(0, len(items), chunk_size)] - def group_by_type(self, sids): """ Group a list of sids by asset type. @@ -210,7 +204,7 @@ def retrieve_all(self, sids, default_none=False): Parameters ---------- - sids : interable of int + sids : iterable of int Assets to retrieve. default_none : bool If True, return None for failed lookups. @@ -358,7 +352,7 @@ def _retrieve_assets(self, sids, asset_tbl, asset_type): cache = self._asset_cache hits = {} - for assets in self._group_into_chunks(sids): + for assets in group_into_chunks(sids): # Load misses from the db. query = self._select_assets_by_sid(asset_tbl, assets) @@ -666,6 +660,30 @@ def lookup_future_chain(self, root_symbol, as_of_date): contracts = self.retrieve_futures_contracts(sids) return [contracts[sid] for sid in sids] + def lookup_expired_futures(self, start, end): + if not isinstance(start, pd.Timestamp): + start = pd.Timestamp(start) + start = start.value + if not isinstance(end, pd.Timestamp): + end = pd.Timestamp(end) + end = end.value + + fc_cols = self.futures_contracts.c + + nd = sa.func.nullif(fc_cols.notice_date, pd.tslib.iNaT) + ed = sa.func.nullif(fc_cols.expiration_date, pd.tslib.iNaT) + date = sa.func.coalesce(sa.func.min(nd, ed), ed, nd) + + sids = list(map( + itemgetter('sid'), + sa.select((fc_cols.sid,)).where( + (date >= start) & (date < end)).order_by( + sa.func.coalesce(ed, nd).asc() + ).execute().fetchall() + )) + + return sids + @property def sids(self): return tuple(map( diff --git a/zipline/data/_minute_bar_internal.pyx b/zipline/data/_minute_bar_internal.pyx new file mode 100644 index 000000000..88e2b1809 --- /dev/null +++ b/zipline/data/_minute_bar_internal.pyx @@ -0,0 +1,162 @@ +from numpy cimport ndarray, long_t +from numpy import searchsorted +from cpython cimport bool +cimport cython + +cdef inline int int_min(int a, int b): return a if a <= b else b + +@cython.cdivision(True) +def minute_value(ndarray[long_t, ndim=1] market_opens, + Py_ssize_t pos, + short minutes_per_day): + """ + Finds the value of the minute represented by `pos` in the given array of + market opens. + + Parameters + ---------- + market_opens: numpy array of ints + Market opens, in minute epoch values. + + pos: int + The index of the desired minute. + + minutes_per_day: int + The number of minutes per day (e.g. 390 for NYSE). + + Returns + ------- + int: The minute epoch value of the desired minute. + """ + cdef short q, r + + q = cython.cdiv(pos, minutes_per_day) + r = cython.cmod(pos, minutes_per_day) + + return market_opens[q] + r + +def find_position_of_minute(ndarray[long_t, ndim=1] market_opens, + ndarray[long_t, ndim=1] market_closes, + long_t minute_val, + short minutes_per_day, + bool adjust_half_day_minutes): + """ + Finds the position of a given minute in the given array of market opens. + If not a market minute, adjusts to the last market minute. + + Parameters + ---------- + market_opens: numpy array of ints + Market opens, in minute epoch values. + + market_closes: numpy array of ints + Market closes, in minute epoch values. + + minute_val: int + The desired minute, as a minute epoch. + + minutes_per_day: int + The number of minutes per day (e.g. 390 for NYSE). + + adjust_half_day_minutes: boolean + Whether or not we want to adjust non trading minutes to early close on + half days as opposed to normal close. + + Further explanation of the use adjust_half_day_minutes: + adjust_half_day_minutes=True: + We are using this method for the purpose finding a value for a + minute, and therefore, all non market minutes must be adjusted to + the last available (e.g. 9 pm EST -> 4 pm EST, 2 pm EST -> 1 pm EST + on a half day) + + adjust_half_day_minutes=False: + We are using this method for the purpose of finding the positions + of minutes we want to ignore (1 pm to 4 pm EST on half days). + The minute bar reader tape has 390 bars per day, with 0's filled in + for the extra bars on half days. If we index a minute between + 1:01 pm and 4 pm on a half day, we want a position for that + unadjusted time, not adjusted to 1 pm as in the above case + (e.g. for all days: 9 pm EST -> 4 pm EST, 2 pm EST -> 2 pm EST) + + Returns + ------- + int: The position of the given minute in the market opens array. + """ + cdef Py_ssize_t market_open_loc, market_open, delta + + market_open_loc = \ + searchsorted(market_opens, minute_val, side='right') - 1 + market_open = market_opens[market_open_loc] + market_close = market_closes[market_open_loc] + + if adjust_half_day_minutes: + # The min of the distance to market open from minute_val and number + # of trading minutes for that day + delta = int_min(minute_val - market_open, market_close - market_open) + else: + # The min of the distance to market open from minute_val and number + # of trading minutes for a normal day (390) + delta = int_min(minute_val - market_open, minutes_per_day) + + return (market_open_loc * minutes_per_day) + delta + +def find_last_traded_position_internal( + ndarray[long_t, ndim=1] market_opens, + ndarray[long_t, ndim=1] market_closes, + long_t end_minute, + long_t start_minute, + volumes, + short minutes_per_day): + + """ + Finds the position of the last traded minute for the given volumes array. + + Parameters + ---------- + market_opens: numpy array of ints + Market opens, in minute epoch values. + + market_closes: numpy array of ints + Market closes, in minute epoch values. + + end_minute: int + The minute from which to start looking backwards, as a minute epoch. + + start_minute: int + The asset's start date, as a minute epoch. Acts as the bottom limit of + how far we can look backwards. + + volumes: bcolz carray + The volume history for the given asset. + + minutes_per_day: int + The number of minutes per day (e.g. 390 for NYSE). + + Returns + ------- + int: The position of the last traded minute, starting from `minute_val` + """ + cdef Py_ssize_t minute_pos, current_minute + + minute_pos = int_min( + find_position_of_minute(market_opens, market_closes, end_minute, + minutes_per_day, True), + len(volumes) - 1 + ) + + while minute_pos >= 0: + current_minute = minute_value( + market_opens, minute_pos, minutes_per_day + ) + + if current_minute < start_minute: + return -1 + + if volumes[minute_pos] != 0: + return minute_pos + + minute_pos -= 1 + + # we've gone to the beginning of this asset's range, and still haven't + # found a trade event + return -1 diff --git a/zipline/data/data_portal.py b/zipline/data/data_portal.py index 9aba93fa0..ca5f0c2c4 100644 --- a/zipline/data/data_portal.py +++ b/zipline/data/data_portal.py @@ -1,5 +1,5 @@ # -# Copyright 2015 Quantopian, Inc. +# Copyright 2016 Quantopian, Inc. # # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); # you may not use this file except in compliance with the License. @@ -12,21 +12,419 @@ # WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. # See the License for the specific language governing permissions and # limitations under the License. +from operator import mul +import bcolz from logbook import Logger +import numpy as np +import pandas as pd +from pandas.tslib import normalize_date +from six import iteritems +from six.moves import reduce + +from zipline.assets import Asset, Future, Equity +from zipline.data.us_equity_pricing import NoDataOnDate +from zipline.data.us_equity_loader import ( + USEquityDailyHistoryLoader, + USEquityMinuteHistoryLoader, +) + +from zipline.utils import tradingcalendar +from zipline.utils.compat import lru_cache +from zipline.utils.math_utils import ( + nansum, + nanmean, + nanstd +) +from zipline.utils.memoize import remember_last +from zipline.errors import ( + NoTradeDataAvailableTooEarly, + NoTradeDataAvailableTooLate, + HistoryWindowStartsBeforeData, +) + log = Logger('DataPortal') -BASE_FIELDS = { - 'open': 'open', - 'open_price': 'open', - 'high': 'high', - 'low': 'low', - 'close': 'close', - 'close_price': 'close', - 'volume': 'volume', - 'price': 'close' -} +BASE_FIELDS = frozenset([ + "open", "high", "low", "close", "volume", "price", "last_traded" +]) + +OHLCV_FIELDS = frozenset([ + "open", "high", "low", "close", "volume" +]) + +OHLCVP_FIELDS = frozenset([ + "open", "high", "low", "close", "volume", "price" +]) + +HISTORY_FREQUENCIES = set(["1m", "1d"]) + + +class DailyHistoryAggregator(object): + """ + Converts minute pricing data into a daily summary, to be used for the + last slot in a call to history with a frequency of `1d`. + + This summary is the same as a daily bar rollup of minute data, with the + distinction that the summary is truncated to the `dt` requested. + i.e. the aggregation slides forward during a the course of simulation day. + + Provides aggregation for `open`, `high`, `low`, `close`, and `volume`. + The aggregation rules for each price type is documented in their respective + + """ + + def __init__(self, market_opens, minute_reader): + self._market_opens = market_opens + self._minute_reader = minute_reader + + # The caches are structured as (date, market_open, entries), where + # entries is a dict of asset -> (last_visited_dt, value) + # + # Whenever an aggregation method determines the current value, + # the entry for the respective asset should be overwritten with a new + # entry for the current dt.value (int) and aggregation value. + # + # When the requested dt's date is different from date the cache is + # flushed, so that the cache entries do not grow unbounded. + # + # Example cache: + # cache = (date(2016, 3, 17), + # pd.Timestamp('2016-03-17 13:31', tz='UTC'), + # { + # 1: (1458221460000000000, np.nan), + # 2: (1458221460000000000, 42.0), + # }) + self._caches = { + 'open': None, + 'high': None, + 'low': None, + 'close': None, + 'volume': None + } + + # The int value is used for deltas to avoid extra computation from + # creating new Timestamps. + self._one_min = pd.Timedelta('1 min').value + + def _prelude(self, dt, field): + date = dt.date() + dt_value = dt.value + cache = self._caches[field] + if cache is None or cache[0] != date: + market_open = self._market_opens.loc[date] + cache = self._caches[field] = (dt.date(), market_open, {}) + + _, market_open, entries = cache + if dt != market_open: + prev_dt = dt_value - self._one_min + else: + prev_dt = None + return market_open, prev_dt, dt_value, entries + + def opens(self, assets, dt): + """ + The open field's aggregation returns the first value that occurs + for the day, if there has been no data on or before the `dt` the open + is `nan`. + + Once the first non-nan open is seen, that value remains constant per + asset for the remainder of the day. + + Returns + ------- + np.array with dtype=float64, in order of assets parameter. + """ + market_open, prev_dt, dt_value, entries = self._prelude(dt, 'open') + + opens = [] + normalized_date = normalize_date(dt) + + for asset in assets: + if not asset._is_alive(normalized_date, True): + opens.append(np.NaN) + continue + + if prev_dt is None: + val = self._minute_reader.get_value(asset, dt, 'open') + entries[asset] = (dt_value, val) + opens.append(val) + continue + else: + try: + last_visited_dt, first_open = entries[asset] + if last_visited_dt == dt_value: + opens.append(first_open) + continue + elif not pd.isnull(first_open): + opens.append(first_open) + entries[asset] = (dt_value, first_open) + continue + else: + after_last = pd.Timestamp( + last_visited_dt + self._one_min, tz='UTC') + window = self._minute_reader.unadjusted_window( + ['open'], after_last, dt, [asset])[0] + nonnan = window[~pd.isnull(window)] + if len(nonnan): + val = nonnan[0] + else: + val = np.nan + entries[asset] = (dt_value, val) + opens.append(val) + continue + except KeyError: + window = self._minute_reader.unadjusted_window( + ['open'], market_open, dt, [asset])[0] + nonnan = window[~pd.isnull(window)] + if len(nonnan): + val = nonnan[0] + else: + val = np.nan + entries[asset] = (dt_value, val) + opens.append(val) + continue + return np.array(opens) + + def highs(self, assets, dt): + """ + The high field's aggregation returns the largest high seen between + the market open and the current dt. + If there has been no data on or before the `dt` the high is `nan`. + + Returns + ------- + np.array with dtype=float64, in order of assets parameter. + """ + market_open, prev_dt, dt_value, entries = self._prelude(dt, 'high') + + highs = [] + normalized_date = normalize_date(dt) + + for asset in assets: + if not asset._is_alive(normalized_date, True): + highs.append(np.NaN) + continue + + if prev_dt is None: + val = self._minute_reader.get_value(asset, dt, 'high') + entries[asset] = (dt_value, val) + highs.append(val) + continue + else: + try: + last_visited_dt, last_max = entries[asset] + if last_visited_dt == dt_value: + highs.append(last_max) + continue + elif last_visited_dt == prev_dt: + curr_val = self._minute_reader.get_value( + asset, dt, 'high') + if pd.isnull(curr_val): + val = last_max + elif pd.isnull(last_max): + val = curr_val + else: + val = max(last_max, curr_val) + entries[asset] = (dt_value, val) + highs.append(val) + continue + else: + after_last = pd.Timestamp( + last_visited_dt + self._one_min, tz='UTC') + window = self._minute_reader.unadjusted_window( + ['high'], after_last, dt, [asset]) + val = max(last_max, np.nanmax(window)) + entries[asset] = (dt_value, val) + highs.append(val) + continue + except KeyError: + window = self._minute_reader.unadjusted_window( + ['high'], market_open, dt, [asset]) + val = np.nanmax(window) + entries[asset] = (dt_value, val) + highs.append(val) + continue + return np.array(highs) + + def lows(self, assets, dt): + """ + The low field's aggregation returns the smallest low seen between + the market open and the current dt. + If there has been no data on or before the `dt` the low is `nan`. + + Returns + ------- + np.array with dtype=float64, in order of assets parameter. + """ + market_open, prev_dt, dt_value, entries = self._prelude(dt, 'low') + + lows = [] + normalized_date = normalize_date(dt) + + for asset in assets: + if not asset._is_alive(normalized_date, True): + lows.append(np.NaN) + continue + + if prev_dt is None: + val = self._minute_reader.get_value(asset, dt, 'low') + entries[asset] = (dt_value, val) + lows.append(val) + continue + else: + try: + last_visited_dt, last_min = entries[asset] + if last_visited_dt == dt_value: + lows.append(last_min) + continue + elif last_visited_dt == prev_dt: + curr_val = self._minute_reader.get_value( + asset, dt, 'low') + val = np.nanmin([last_min, curr_val]) + entries[asset] = (dt_value, val) + lows.append(val) + continue + else: + after_last = pd.Timestamp( + last_visited_dt + self._one_min, tz='UTC') + window = self._minute_reader.unadjusted_window( + ['low'], after_last, dt, [asset]) + window_min = np.nanmin(window) + if pd.isnull(window_min): + val = last_min + else: + val = min(last_min, window_min) + entries[asset] = (dt_value, val) + lows.append(val) + continue + except KeyError: + window = self._minute_reader.unadjusted_window( + ['low'], market_open, dt, [asset]) + val = np.nanmin(window) + entries[asset] = (dt_value, val) + lows.append(val) + continue + return np.array(lows) + + def closes(self, assets, dt): + """ + The close field's aggregation returns the latest close at the given + dt. + If the close for the given dt is `nan`, the most recent non-nan + `close` is used. + If there has been no data on or before the `dt` the close is `nan`. + + Returns + ------- + np.array with dtype=float64, in order of assets parameter. + """ + market_open, prev_dt, dt_value, entries = self._prelude(dt, 'close') + + closes = [] + normalized_dt = normalize_date(dt) + + for asset in assets: + if not asset._is_alive(normalized_dt, True): + closes.append(np.NaN) + continue + + if prev_dt is None: + val = self._minute_reader.get_value(asset, dt, 'close') + entries[asset] = (dt_value, val) + closes.append(val) + continue + else: + try: + last_visited_dt, last_close = entries[asset] + if last_visited_dt == dt_value: + closes.append(last_close) + continue + elif last_visited_dt == prev_dt: + val = self._minute_reader.get_value( + asset, dt, 'close') + if pd.isnull(val): + val = last_close + entries[asset] = (dt_value, val) + closes.append(val) + continue + else: + val = self._minute_reader.get_value( + asset, dt, 'close') + if pd.isnull(val): + val = self.closes( + [asset], + pd.Timestamp(prev_dt, tz='UTC'))[0] + entries[asset] = (dt_value, val) + closes.append(val) + continue + except KeyError: + val = self._minute_reader.get_value( + asset, dt, 'close') + if pd.isnull(val): + val = self.closes([asset], + pd.Timestamp(prev_dt, tz='UTC'))[0] + entries[asset] = (dt_value, val) + closes.append(val) + continue + return np.array(closes) + + def volumes(self, assets, dt): + """ + The volume field's aggregation returns the sum of all volumes + between the market open and the `dt` + If there has been no data on or before the `dt` the volume is 0. + + Returns + ------- + np.array with dtype=int64, in order of assets parameter. + """ + market_open, prev_dt, dt_value, entries = self._prelude(dt, 'volume') + + volumes = [] + normalized_date = normalize_date(dt) + + for asset in assets: + if not asset._is_alive(normalized_date, True): + volumes.append(0) + continue + + if prev_dt is None: + val = self._minute_reader.get_value(asset, dt, 'volume') + entries[asset] = (dt_value, val) + volumes.append(val) + continue + else: + try: + last_visited_dt, last_total = entries[asset] + if last_visited_dt == dt_value: + volumes.append(last_total) + continue + elif last_visited_dt == prev_dt: + val = self._minute_reader.get_value( + asset, dt, 'volume') + val += last_total + entries[asset] = (dt_value, val) + volumes.append(val) + continue + else: + after_last = pd.Timestamp( + last_visited_dt + self._one_min, tz='UTC') + window = self._minute_reader.unadjusted_window( + ['volume'], after_last, dt, [asset]) + val = np.nansum(window) + last_total + entries[asset] = (dt_value, val) + volumes.append(val) + continue + except KeyError: + window = self._minute_reader.unadjusted_window( + ['volume'], market_open, dt, [asset]) + val = np.nansum(window) + entries[asset] = (dt_value, val) + volumes.append(val) + continue + return np.array(volumes) class DataPortal(object): @@ -37,33 +435,349 @@ def __init__(self, future_daily_reader=None, future_minute_reader=None, adjustment_reader=None): + self.env = env + + self.views = {} + + self._asset_finder = env.asset_finder + + self._carrays = { + 'open': {}, + 'high': {}, + 'low': {}, + 'close': {}, + 'volume': {}, + 'sid': {}, + } self._adjustment_reader = adjustment_reader + # caches of sid -> adjustment list + self._splits_dict = {} + self._mergers_dict = {} + self._dividends_dict = {} + + # Cache of sid -> the first trading day of an asset. + self._asset_start_dates = {} + self._asset_end_dates = {} + + # Handle extra sources, like Fetcher. + self._augmented_sources_map = {} + self._extra_source_df = None + self._equity_daily_reader = equity_daily_reader + if self._equity_daily_reader is not None: + self._equity_history_loader = USEquityDailyHistoryLoader( + self.env, + self._equity_daily_reader, + self._adjustment_reader + ) self._equity_minute_reader = equity_minute_reader self._future_daily_reader = future_daily_reader self._future_minute_reader = future_minute_reader - def get_previous_value(self, asset, field, dt, data_frequency): + self._first_trading_day = None + + if self._equity_minute_reader is not None: + self._equity_daily_aggregator = DailyHistoryAggregator( + self.env.open_and_closes.market_open, + self._equity_minute_reader) + self._equity_minute_history_loader = USEquityMinuteHistoryLoader( + self.env, + self._equity_minute_reader, + self._adjustment_reader + ) + self.MINUTE_PRICE_ADJUSTMENT_FACTOR = \ + self._equity_minute_reader._ohlc_inverse + + # get the first trading day from our readers. + if self._equity_daily_reader is not None: + self._first_trading_day = \ + self._equity_daily_reader.first_trading_day + elif self._equity_minute_reader is not None: + self._first_trading_day = \ + self._equity_minute_reader.first_trading_day + + # The `equity_daily_reader_array` lookups provide lru cache of 1 for + # daily history reads from the daily_reader. + # `last_remembered` or lru_cache can not be used, because the inputs + # to the function are not hashable types, and the order of the assets + # iterable needs to be preserved. + # The function that implements the cache will insert a value for the + # given field of (frozenset(assets), start_dt, end_dt). + # + # This is optimized for algorithms that call history once per field + # in handle_data or a scheduled function. + self._equity_daily_reader_array_keys = { + 'open': None, + 'high': None, + 'low': None, + 'close': None, + 'volume': None, + 'price': None + } + self._equity_daily_reader_array_data = {} + # See above comment for `_equity_daily_reader_array_keys`. + self._equity_minute_loader_array_keys = { + 'open': None, + 'high': None, + 'low': None, + 'close': None, + 'volume': None, + 'price': None + } + self._equity_minute_loader_array_data = {} + + self._in_bts = False + + def _reindex_extra_source(self, df, source_date_index): + return df.reindex(index=source_date_index, method='ffill') + + def handle_extra_source(self, source_df, sim_params): + """ + Extra sources always have a sid column. + + We expand the given data (by forward filling) to the full range of + the simulation dates, so that lookup is fast during simulation. + """ + if source_df is None: + return + + # Normalize all the dates in the df + source_df.index = source_df.index.normalize() + + # source_df's sid column can either consist of assets we know about + # (such as sid(24)) or of assets we don't know about (such as + # palladium). + # + # In both cases, we break up the dataframe into individual dfs + # that only contain a single asset's information. ie, if source_df + # has data for PALLADIUM and GOLD, we split source_df into two + # dataframes, one for each. (same applies if source_df has data for + # AAPL and IBM). + # + # We then take each child df and reindex it to the simulation's date + # range by forward-filling missing values. this makes reads simpler. + # + # Finally, we store the data. For each column, we store a mapping in + # self.augmented_sources_map from the column to a dictionary of + # asset -> df. In other words, + # self.augmented_sources_map['days_to_cover']['AAPL'] gives us the df + # holding that data. + source_date_index = self.env.days_in_range( + start=sim_params.period_start, + end=sim_params.period_end + ) + + # Break the source_df up into one dataframe per sid. This lets + # us (more easily) calculate accurate start/end dates for each sid, + # de-dup data, and expand the data to fit the backtest start/end date. + grouped_by_sid = source_df.groupby(["sid"]) + group_names = grouped_by_sid.groups.keys() + group_dict = {} + for group_name in group_names: + group_dict[group_name] = grouped_by_sid.get_group(group_name) + + # This will be the dataframe which we query to get fetcher assets at + # any given time. Get's overwritten every time there's a new fetcher + # call + extra_source_df = pd.DataFrame() + + for identifier, df in iteritems(group_dict): + # Before reindexing, save the earliest and latest dates + earliest_date = df.index[0] + latest_date = df.index[-1] + + # Since we know this df only contains a single sid, we can safely + # de-dupe by the index (dt). If minute granularity, will take the + # last data point on any given day + df = df.groupby(level=0).last() + + # Reindex the dataframe based on the backtest start/end date. + # This makes reads easier during the backtest. + df = self._reindex_extra_source(df, source_date_index) + + if not isinstance(identifier, Asset): + # for fake assets we need to store a start/end date + self._asset_start_dates[identifier] = earliest_date + self._asset_end_dates[identifier] = latest_date + + for col_name in df.columns.difference(['sid']): + if col_name not in self._augmented_sources_map: + self._augmented_sources_map[col_name] = {} + + self._augmented_sources_map[col_name][identifier] = df + + # Append to extra_source_df the reindexed dataframe for the single + # sid + extra_source_df = extra_source_df.append(df) + + self._extra_source_df = extra_source_df + + def _open_minute_file(self, field, asset): + sid_str = str(int(asset)) + + try: + carray = self._carrays[field][sid_str] + except KeyError: + carray = self._carrays[field][sid_str] = \ + self._get_ctable(asset)[field] + + return carray + + def _get_ctable(self, asset): + sid = int(asset) + + if isinstance(asset, Future): + if self._future_minute_reader.sid_path_func is not None: + path = self._future_minute_reader.sid_path_func( + self._future_minute_reader.rootdir, sid + ) + else: + path = "{0}/{1}.bcolz".format( + self._future_minute_reader.rootdir, sid) + elif isinstance(asset, Equity): + if self._equity_minute_reader.sid_path_func is not None: + path = self._equity_minute_reader.sid_path_func( + self._equity_minute_reader.rootdir, sid + ) + else: + path = "{0}/{1}.bcolz".format( + self._equity_minute_reader.rootdir, sid) + + else: + # TODO: Figure out if assets should be allowed if neither, and + # why this code path is being hit. + if self._equity_minute_reader.sid_path_func is not None: + path = self._equity_minute_reader.sid_path_func( + self._equity_minute_reader.rootdir, sid + ) + else: + path = "{0}/{1}.bcolz".format( + self._equity_minute_reader.rootdir, sid) + + return bcolz.open(path, mode='r') + + def get_last_traded_dt(self, asset, dt, data_frequency): + """ + Given an asset and dt, returns the last traded dt from the viewpoint + of the given dt. + + If there is a trade on the dt, the answer is dt provided. """ - Given an asset and a column and a dt, returns the previous value for - the same asset/column pair. If this data portal is in minute mode, - it's the previous minute value, otherwise it's the previous day's - value. + if data_frequency == 'minute': + return self._equity_minute_reader.get_last_traded_dt(asset, dt) + elif data_frequency == 'daily': + return self._equity_daily_reader.get_last_traded_dt(asset, dt) + + def _check_extra_sources(self, asset, column, dt): + day = normalize_date(dt) + + # If we have an extra source with a column called "price", only look + # at it if it's on something like palladium and not AAPL (since our + # own price data always wins when dealing with assets). + look_in_augmented_sources = column in self._augmented_sources_map and \ + not (column in BASE_FIELDS and isinstance(asset, Asset)) + + if look_in_augmented_sources: + # we're being asked for a field in an extra source + try: + return self._augmented_sources_map[column][asset].\ + loc[day, column] + except: + log.error( + "Could not find value for asset={0}, day={1}," + "column={2}".format( + str(asset), + str(day), + str(column))) + + raise KeyError + + def get_spot_value(self, asset, field, dt, data_frequency): + """ + Public API method that returns a scalar value representing the value + of the desired asset's field at either the given dt. Parameters --------- asset : Asset The asset whose data is desired. + field: string + The desired field of the asset. Valid values are "open", "high", + "low", "close", "volume", "price", and "last_traded". + + dt: pd.Timestamp + The timestamp for the desired value. + + data_frequency: string + The frequency of the data to query; i.e. whether the data is + 'daily' or 'minute' bars + + Returns + ------- + The value of the desired field at the desired time. + """ + extra_source_val = self._check_extra_sources(asset, field, dt) + + if extra_source_val is not None: + return extra_source_val + + if field not in BASE_FIELDS: + raise KeyError("Invalid column: " + str(field)) + + if isinstance(asset, int): + asset = self.env.asset_finder.retrieve_asset(asset) + + if dt < asset.start_date or \ + (data_frequency == "daily" and dt > asset.end_date) or \ + (data_frequency == "minute" and + normalize_date(dt) > asset.end_date): + if field == "volume": + return 0 + elif field != "last_traded": + return np.NaN + + if data_frequency == "daily": + day_to_use = dt + day_to_use = normalize_date(day_to_use) + return self._get_daily_data(asset, field, day_to_use) + else: + if isinstance(asset, Future): + return self._get_minute_spot_value_future( + asset, field, dt) + else: + if field == "last_traded": + return self._equity_minute_reader.get_last_traded_dt( + asset, dt + ) + elif field == "price": + return self._get_minute_spot_value(asset, "close", dt, + True) + else: + return self._get_minute_spot_value(asset, field, dt) + + def get_adjustments(self, assets, field, dt, perspective_dt): + """ + Returns a list of adjustments between the dt and perspective_dt for the + given field and list of assets + + Parameters + --------- + assets : list of type Asset, or Asset + The asset, or assets whose adjustments are desired. + field: string The desired field of the asset. Valid values are "open", "open_price", "high", "low", "close", "close_price", "volume", and "price". dt: pd.Timestamp - The timestamp from which to go back in time one slot. + The timestamp for the desired value. + + perspective_dt : pd.Timestamp + The timestamp from which the data is being viewed back from. data_frequency: string The frequency of the data to query; i.e. whether the data is @@ -71,19 +785,61 @@ def get_previous_value(self, asset, field, dt, data_frequency): Returns ------- - The value of the desired field at the desired time. + The list of adjustments for the asset(s) """ - raise NotImplementedError + if not isinstance(assets, (list, tuple)): + assets = [assets] - def get_spot_value(self, asset, field, dt, data_frequency): + adjustment_ratios_per_asset = [] + split_adj_factor = lambda x: x if field != 'volume' else 1.0 / x + + for asset in assets: + adjustments_for_asset = [] + split_adjustments = self._get_adjustment_list( + asset, self._splits_dict, "SPLITS" + ) + for adj_dt, adj in split_adjustments: + if dt <= adj_dt <= perspective_dt: + adjustments_for_asset.append(split_adj_factor(adj)) + elif adj_dt > perspective_dt: + break + + if field != 'volume': + merger_adjustments = self._get_adjustment_list( + asset, self._mergers_dict, "MERGERS" + ) + for adj_dt, adj in merger_adjustments: + if dt <= adj_dt <= perspective_dt: + adjustments_for_asset.append(adj) + elif adj_dt > perspective_dt: + break + + dividend_adjustments = self._get_adjustment_list( + asset, self._dividends_dict, "DIVIDENDS", + ) + for adj_dt, adj in dividend_adjustments: + if dt <= adj_dt <= perspective_dt: + adjustments_for_asset.append(adj) + elif adj_dt > perspective_dt: + break + + ratio = reduce(mul, adjustments_for_asset, 1.0) + adjustment_ratios_per_asset.append(ratio) + + return adjustment_ratios_per_asset + + def get_adjusted_value(self, asset, field, dt, + perspective_dt, + data_frequency, + spot_value=None): """ - Public API method that returns a scalar value representing the value - of the desired asset's field at either the given dt. + Returns a scalar value representing the value + of the desired asset's field at the given dt with adjustments applied. Parameters --------- asset : Asset - The asset whose data is desired.gith + The asset whose data is desired. field: string The desired field of the asset. Valid values are "open", @@ -93,6 +849,9 @@ def get_spot_value(self, asset, field, dt, data_frequency): dt: pd.Timestamp The timestamp for the desired value. + perspective_dt : pd.Timestamp + The timestamp from which the data is being viewed back from. + data_frequency: string The frequency of the data to query; i.e. whether the data is 'daily' or 'minute' bars @@ -101,7 +860,317 @@ def get_spot_value(self, asset, field, dt, data_frequency): ------- The value of the desired field at the desired time. """ - raise NotImplementedError + if isinstance(asset, int): + asset = self._asset_finder.retrieve_asset(asset) + + if spot_value is None: + spot_value = self.get_spot_value(asset, field, dt, data_frequency) + + if isinstance(asset, Equity): + ratio = self.get_adjustments(asset, field, dt, perspective_dt)[0] + spot_value *= ratio + + return spot_value + + def _get_minute_spot_value_future(self, asset, column, dt): + # Futures bcolz files have 1440 bars per day (24 hours), 7 days a week. + # The file attributes contain the "start_dt" and "last_dt" fields, + # which represent the time period for this bcolz file. + + # The start_dt is midnight of the first day that this future started + # trading. + + # figure out the # of minutes between dt and this asset's start_dt + start_date = self._get_asset_start_date(asset) + minute_offset = int((dt - start_date).total_seconds() / 60) + + if minute_offset < 0: + # asking for a date that is before the asset's start date, no dice + return 0.0 + + # then just index into the bcolz carray at that offset + carray = self._open_minute_file(column, asset) + result = carray[minute_offset] + + # if there's missing data, go backwards until we run out of file + while result == 0 and minute_offset > 0: + minute_offset -= 1 + result = carray[minute_offset] + + if column != 'volume': + # FIXME switch to a futures reader + return result * 0.001 + else: + return result + + def _get_minute_spot_value(self, asset, column, dt, ffill=False): + result = self._equity_minute_reader.get_value( + asset.sid, dt, column + ) + + if column == "volume": + if result == 0: + return 0 + elif not ffill or not np.isnan(result): + # if we're not forward filling, or we found a result, return it + return result + + # we are looking for price, and didn't find one. have to go hunting. + last_traded_dt = \ + self._equity_minute_reader.get_last_traded_dt(asset, dt) + + if last_traded_dt is pd.NaT: + # no last traded dt, bail + return np.nan + + # get the value as of the last traded dt + result = self._equity_minute_reader.get_value( + asset.sid, + last_traded_dt, + column + ) + + if np.isnan(result): + return np.nan + + if dt == last_traded_dt or dt.date() == last_traded_dt.date(): + return result + + # the value we found came from a different day, so we have to adjust + # the data if there are any adjustments on that day barrier + return self.get_adjusted_value( + asset, column, last_traded_dt, + dt, "minute", spot_value=result + ) + + def _get_daily_data(self, asset, column, dt): + if column == "last_traded": + last_traded_dt = \ + self._equity_daily_reader.get_last_traded_dt(asset, dt) + + if pd.isnull(last_traded_dt): + return pd.NaT + else: + return last_traded_dt + elif column in OHLCV_FIELDS: + # don't forward fill + try: + val = self._equity_daily_reader.spot_price(asset, dt, column) + if val == -1: + if column == "volume": + return 0 + else: + return np.nan + else: + return val + except NoDataOnDate: + return np.nan + elif column == "price": + found_dt = dt + while True: + try: + value = self._equity_daily_reader.spot_price( + asset, found_dt, "close" + ) + if value != -1: + if dt == found_dt: + return value + else: + # adjust if needed + return self.get_adjusted_value( + asset, column, found_dt, dt, "minute", + spot_value=value + ) + else: + found_dt -= tradingcalendar.trading_day + except NoDataOnDate: + return np.nan + + @remember_last + def _get_days_for_window(self, end_date, bar_count): + tds = self.env.trading_days + end_loc = self.env.trading_days.get_loc(end_date) + start_loc = end_loc - bar_count + 1 + if start_loc < 0: + raise HistoryWindowStartsBeforeData( + first_trading_day=self.env.first_trading_day.date(), + bar_count=bar_count, + suggested_start_day=tds[bar_count].date(), + ) + return tds[start_loc:end_loc + 1] + + def _get_history_daily_window(self, assets, end_dt, bar_count, + field_to_use): + """ + Internal method that returns a dataframe containing history bars + of daily frequency for the given sids. + """ + days_for_window = self._get_days_for_window(end_dt.date(), bar_count) + + if len(assets) == 0: + return pd.DataFrame(None, + index=days_for_window, + columns=None) + + future_data = [] + eq_assets = [] + + for asset in assets: + if isinstance(asset, Future): + future_data.append(self._get_history_daily_window_future( + asset, days_for_window, end_dt, field_to_use + )) + else: + eq_assets.append(asset) + eq_data = self._get_history_daily_window_equities( + eq_assets, days_for_window, end_dt, field_to_use + ) + if future_data: + # TODO: This case appears to be uncovered by testing. + data = np.concatenate(eq_data, np.array(future_data).T) + else: + data = eq_data + return pd.DataFrame( + data, + index=days_for_window, + columns=assets + ) + + def _get_history_daily_window_future(self, asset, days_for_window, + end_dt, column): + # Since we don't have daily bcolz files for futures (yet), use minute + # bars to calculate the daily values. + data = [] + data_groups = [] + + # get all the minutes for the days NOT including today + for day in days_for_window[:-1]: + minutes = self.env.market_minutes_for_day(day) + + values_for_day = np.zeros(len(minutes), dtype=np.float64) + + for idx, minute in enumerate(minutes): + minute_val = self._get_minute_spot_value_future( + asset, column, minute + ) + + values_for_day[idx] = minute_val + + data_groups.append(values_for_day) + + # get the minutes for today + last_day_minutes = pd.date_range( + start=self.env.get_open_and_close(end_dt)[0], + end=end_dt, + freq="T" + ) + + values_for_last_day = np.zeros(len(last_day_minutes), dtype=np.float64) + + for idx, minute in enumerate(last_day_minutes): + minute_val = self._get_minute_spot_value_future( + asset, column, minute + ) + + values_for_last_day[idx] = minute_val + + data_groups.append(values_for_last_day) + + for group in data_groups: + if len(group) == 0: + continue + + if column == 'volume': + data.append(np.sum(group)) + elif column == 'open': + data.append(group[0]) + elif column == 'close': + data.append(group[-1]) + elif column == 'high': + data.append(np.amax(group)) + elif column == 'low': + data.append(np.amin(group)) + + return data + + @remember_last + def _get_market_minutes_for_day(self, end_date): + return self.env.market_minutes_for_day(pd.Timestamp(end_date)) + + def _get_history_daily_window_equities( + self, assets, days_for_window, end_dt, field_to_use): + ends_at_midnight = end_dt.hour == 0 and end_dt.minute == 0 + + if ends_at_midnight: + # two cases where we use daily data for the whole range: + # 1) the history window ends at midnight utc. + # 2) the last desired day of the window is after the + # last trading day, use daily data for the whole range. + return self._get_daily_window_for_sids( + assets, + field_to_use, + days_for_window, + extra_slot=False + ) + else: + # minute mode, requesting '1d' + daily_data = self._get_daily_window_for_sids( + assets, + field_to_use, + days_for_window[0:-1] + ) + + if field_to_use == 'open': + minute_value = self._equity_daily_aggregator.opens( + assets, end_dt) + elif field_to_use == 'high': + minute_value = self._equity_daily_aggregator.highs( + assets, end_dt) + elif field_to_use == 'low': + minute_value = self._equity_daily_aggregator.lows( + assets, end_dt) + elif field_to_use == 'close': + minute_value = self._equity_daily_aggregator.closes( + assets, end_dt) + elif field_to_use == 'volume': + minute_value = self._equity_daily_aggregator.volumes( + assets, end_dt) + + # append the partial day. + daily_data[-1] = minute_value + + return daily_data + + def _get_history_minute_window(self, assets, end_dt, bar_count, + field_to_use): + """ + Internal method that returns a dataframe containing history bars + of minute frequency for the given sids. + """ + # get all the minutes for this window + mm = self.env.market_minutes + end_loc = mm.get_loc(end_dt) + start_loc = end_loc - bar_count + 1 + if start_loc < 0: + suggested_start_day = (mm[bar_count] + self.env.trading_day).date() + raise HistoryWindowStartsBeforeData( + first_trading_day=self.env.first_trading_day.date(), + bar_count=bar_count, + suggested_start_day=suggested_start_day, + ) + minutes_for_window = mm[start_loc:end_loc + 1] + + asset_minute_data = self._get_minute_window_for_assets( + assets, + field_to_use, + minutes_for_window, + ) + + return pd.DataFrame( + asset_minute_data, + index=minutes_for_window, + columns=assets + ) def get_history_window(self, assets, end_dt, bar_count, frequency, field, ffill=True): @@ -131,7 +1200,383 @@ def get_history_window(self, assets, end_dt, bar_count, frequency, field, ------- A dataframe containing the requested data. """ - raise NotImplementedError + if field not in OHLCVP_FIELDS: + raise ValueError("Invalid field: {0}".format(field)) + + if frequency == "1d": + if field == "price": + df = self._get_history_daily_window(assets, end_dt, bar_count, + "close") + else: + df = self._get_history_daily_window(assets, end_dt, bar_count, + field) + elif frequency == "1m": + if field == "price": + df = self._get_history_minute_window(assets, end_dt, bar_count, + "close") + else: + df = self._get_history_minute_window(assets, end_dt, bar_count, + field) + else: + raise ValueError("Invalid frequency: {0}".format(frequency)) + + # forward-fill price + if field == "price": + if frequency == "1m": + data_frequency = 'minute' + elif frequency == "1d": + data_frequency = 'daily' + else: + raise Exception( + "Only 1d and 1m are supported for forward-filling.") + + dt_to_fill = df.index[0] + + perspective_dt = df.index[-1] + assets_with_leading_nan = np.where(pd.isnull(df.iloc[0]))[0] + for missing_loc in assets_with_leading_nan: + asset = assets[missing_loc] + previous_dt = self.get_last_traded_dt( + asset, dt_to_fill, data_frequency) + if pd.isnull(previous_dt): + continue + previous_value = self.get_adjusted_value( + asset, + field, + previous_dt, + perspective_dt, + data_frequency, + ) + df.iloc[0, missing_loc] = previous_value + + df.fillna(method='ffill', inplace=True) + + for asset in df.columns: + if df.index[-1] >= asset.end_date: + # if the window extends past the asset's end date, set + # all post-end-date values to NaN in that asset's series + series = df[asset] + series[series.index.normalize() > asset.end_date] = np.NaN + + return df + + def _get_minute_window_for_assets(self, assets, field, minutes_for_window): + """ + Internal method that gets a window of adjusted minute data for an asset + and specified date range. Used to support the history API method for + minute bars. + + Missing bars are filled with NaN. + + Parameters + ---------- + asset : Asset + The asset whose data is desired. + + field: string + The specific field to return. "open", "high", "close_price", etc. + + minutes_for_window: pd.DateTimeIndex + The list of minutes representing the desired window. Each minute + is a pd.Timestamp. + + Returns + ------- + A numpy array with requested values. + """ + if isinstance(assets, Future): + return self._get_minute_window_for_future([assets], field, + minutes_for_window) + else: + # TODO: Make caller accept assets. + window = self._get_minute_window_for_equities(assets, field, + minutes_for_window) + return window + + def _get_minute_window_for_future(self, asset, field, minutes_for_window): + # THIS IS TEMPORARY. For now, we are only exposing futures within + # equity trading hours (9:30 am to 4pm, Eastern). The easiest way to + # do this is to simply do a spot lookup for each desired minute. + return_data = np.zeros(len(minutes_for_window), dtype=np.float64) + for idx, minute in enumerate(minutes_for_window): + return_data[idx] = \ + self._get_minute_spot_value_future(asset, field, minute) + + # Note: an improvement could be to find the consecutive runs within + # minutes_for_window, and use them to read the underlying ctable + # more efficiently. + + # Once futures are on 24-hour clock, then we can just grab all the + # requested minutes in one shot from the ctable. + + # no adjustments for futures, yay. + return return_data + + def _get_minute_window_for_equities( + self, assets, field, minutes_for_window): + window = self._equity_minute_loader_arrays(field, + minutes_for_window, + assets) + return window + + def _apply_all_adjustments(self, data, asset, dts, field, + price_adj_factor=1.0): + """ + Internal method that applies all the necessary adjustments on the + given data array. + + The adjustments are: + - splits + - if field != "volume": + - mergers + - dividends + - * 0.001 + - any zero fields replaced with NaN + - all values rounded to 3 digits after the decimal point. + + Parameters + ---------- + data : np.array + The data to be adjusted. + + asset: Asset + The asset whose data is being adjusted. + + dts: pd.DateTimeIndex + The list of minutes or days representing the desired window. + + field: string + The field whose values are in the data array. + + price_adj_factor: float + Factor with which to adjust OHLC values. + Returns + ------- + None. The data array is modified in place. + """ + self._apply_adjustments_to_window( + self._get_adjustment_list( + asset, self._splits_dict, "SPLITS" + ), + data, + dts, + field != 'volume' + ) + + if field != 'volume': + self._apply_adjustments_to_window( + self._get_adjustment_list( + asset, self._mergers_dict, "MERGERS" + ), + data, + dts, + True + ) + + self._apply_adjustments_to_window( + self._get_adjustment_list( + asset, self._dividends_dict, "DIVIDENDS" + ), + data, + dts, + True + ) + + if price_adj_factor is not None: + data *= price_adj_factor + np.around(data, 3, out=data) + + def _equity_daily_reader_arrays(self, field, dts, assets): + # Custom memoization, because of unhashable types. + assets_key = frozenset(assets) + key = (field, dts[0], dts[-1], assets_key) + if self._equity_daily_reader_array_keys[field] == key: + return self._equity_daily_reader_array_data[field] + else: + data = self._equity_history_loader.history(assets, + dts, + field) + self._equity_daily_reader_array_keys[field] = key + self._equity_daily_reader_array_data[field] = data + return data + + def _equity_minute_loader_arrays(self, field, dts, assets): + # Custom memoization, because of unhashable types. + assets_key = frozenset(assets) + key = (field, dts[0], dts[-1], assets_key) + if self._equity_minute_loader_array_keys[field] == key: + return self._equity_minute_loader_array_data[field] + else: + data = self._equity_minute_history_loader.history(assets, + dts, + field) + self._equity_minute_loader_array_keys[field] = key + self._equity_minute_loader_array_data[field] = data + return data + + def _get_daily_window_for_sids( + self, assets, field, days_in_window, extra_slot=True): + """ + Internal method that gets a window of adjusted daily data for a sid + and specified date range. Used to support the history API method for + daily bars. + + Parameters + ---------- + asset : Asset + The asset whose data is desired. + + start_dt: pandas.Timestamp + The start of the desired window of data. + + bar_count: int + The number of days of data to return. + + field: string + The specific field to return. "open", "high", "close_price", etc. + + extra_slot: boolean + Whether to allocate an extra slot in the returned numpy array. + This extra slot will hold the data for the last partial day. It's + much better to create it here than to create a copy of the array + later just to add a slot. + + Returns + ------- + A numpy array with requested values. Any missing slots filled with + nan. + + """ + bar_count = len(days_in_window) + # create an np.array of size bar_count + if extra_slot: + return_array = np.zeros((bar_count + 1, len(assets))) + else: + return_array = np.zeros((bar_count, len(assets))) + + if field != "volume": + # volumes default to 0, so we don't need to put NaNs in the array + return_array[:] = np.NAN + + if bar_count != 0: + data = self._equity_daily_reader_arrays(field, + days_in_window, + assets) + + if extra_slot: + return_array[:len(return_array) - 1, :] = data + else: + return_array[:len(data)] = data + return return_array + + @staticmethod + def _apply_adjustments_to_window(adjustments_list, window_data, + dts_in_window, multiply): + if len(adjustments_list) == 0: + return + + # advance idx to the correct spot in the adjustments list, based on + # when the window starts + idx = 0 + + while idx < len(adjustments_list) and dts_in_window[0] >\ + adjustments_list[idx][0]: + idx += 1 + + # if we've advanced through all the adjustments, then there's nothing + # to do. + if idx == len(adjustments_list): + return + + while idx < len(adjustments_list): + adjustment_to_apply = adjustments_list[idx] + + if adjustment_to_apply[0] > dts_in_window[-1]: + break + + range_end = dts_in_window.searchsorted(adjustment_to_apply[0]) + if multiply: + window_data[0:range_end] *= adjustment_to_apply[1] + else: + window_data[0:range_end] /= adjustment_to_apply[1] + + idx += 1 + + def _get_adjustment_list(self, asset, adjustments_dict, table_name): + """ + Internal method that returns a list of adjustments for the given sid. + + Parameters + ---------- + asset : Asset + The asset for which to return adjustments. + + adjustments_dict: dict + A dictionary of sid -> list that is used as a cache. + + table_name: string + The table that contains this data in the adjustments db. + + Returns + ------- + adjustments: list + A list of [multiplier, pd.Timestamp], earliest first + + """ + if self._adjustment_reader is None: + return [] + + sid = int(asset) + + try: + adjustments = adjustments_dict[sid] + except KeyError: + adjustments = adjustments_dict[sid] = self._adjustment_reader.\ + get_adjustments_for_sid(table_name, sid) + + return adjustments + + def _check_is_currently_alive(self, asset, dt): + sid = int(asset) + + if sid not in self._asset_start_dates: + self._get_asset_start_date(asset) + + start_date = self._asset_start_dates[sid] + if self._asset_start_dates[sid] > dt: + raise NoTradeDataAvailableTooEarly( + sid=sid, + dt=normalize_date(dt), + start_dt=start_date + ) + + end_date = self._asset_end_dates[sid] + if self._asset_end_dates[sid] < dt: + raise NoTradeDataAvailableTooLate( + sid=sid, + dt=normalize_date(dt), + end_dt=end_date + ) + + def _get_asset_start_date(self, asset): + self._ensure_asset_dates(asset) + return self._asset_start_dates[asset] + + def _get_asset_end_date(self, asset): + self._ensure_asset_dates(asset) + return self._asset_end_dates[asset] + + def _ensure_asset_dates(self, asset): + sid = int(asset) + + if sid not in self._asset_start_dates: + if self._first_trading_day is not None: + self._asset_start_dates[sid] = \ + max(asset.start_date, self._first_trading_day) + else: + self._asset_start_dates[sid] = asset.start_date + + self._asset_end_dates[sid] = asset.end_date def get_splits(self, sids, dt): """ @@ -139,7 +1584,7 @@ def get_splits(self, sids, dt): Parameters ---------- - sids : list + sids : container Sids for which we want splits. dt: pd.Timestamp @@ -150,7 +1595,20 @@ def get_splits(self, sids, dt): ------- list: List of splits, where each split is a (sid, ratio) tuple. """ - raise NotImplementedError + if self._adjustment_reader is None or not sids: + return {} + + # convert dt to # of seconds since epoch, because that's what we use + # in the adjustments db + seconds = int(dt.value / 1e9) + + splits = self._adjustment_reader.conn.execute( + "SELECT sid, ratio FROM SPLITS WHERE effective_date = ?", + (seconds,)).fetchall() + + splits = [split for split in splits if split[0] in sids] + + return splits def get_stock_dividends(self, sid, trading_days): """ @@ -170,20 +1628,134 @@ def get_stock_dividends(self, sid, trading_days): list: A list of objects with all relevant attributes populated. All timestamp fields are converted to pd.Timestamps. """ - raise NotImplementedError - def get_fetcher_assets(self, day): + if self._adjustment_reader is None: + return [] + + if len(trading_days) == 0: + return [] + + start_dt = trading_days[0].value / 1e9 + end_dt = trading_days[-1].value / 1e9 + + dividends = self._adjustment_reader.conn.execute( + "SELECT * FROM stock_dividend_payouts WHERE sid = ? AND " + "ex_date > ? AND pay_date < ?", (int(sid), start_dt, end_dt,)).\ + fetchall() + + dividend_info = [] + for dividend_tuple in dividends: + dividend_info.append({ + "declared_date": dividend_tuple[1], + "ex_date": pd.Timestamp(dividend_tuple[2], unit="s"), + "pay_date": pd.Timestamp(dividend_tuple[3], unit="s"), + "payment_sid": dividend_tuple[4], + "ratio": dividend_tuple[5], + "record_date": pd.Timestamp(dividend_tuple[6], unit="s"), + "sid": dividend_tuple[7] + }) + + return dividend_info + + def contains(self, asset, field): + return field in BASE_FIELDS or \ + (field in self._augmented_sources_map and + asset in self._augmented_sources_map[field]) + + def get_fetcher_assets(self, dt): """ Returns a list of assets for the current date, as defined by the fetcher data. - Notes - ----- - Data is forward-filled. If there is no fetcher data defined for day - N, we use day N-1's data (if available, otherwise we keep going back). - Returns ------- list: a list of Asset objects. """ - raise NotImplementedError + # return a list of assets for the current date, as defined by the + # fetcher source + if self._extra_source_df is None: + return [] + + day = normalize_date(dt) + + if day in self._extra_source_df.index: + assets = self._extra_source_df.loc[day]['sid'] + else: + return [] + + if isinstance(assets, pd.Series): + return [x for x in assets if isinstance(x, Asset)] + else: + return [assets] if isinstance(assets, Asset) else [] + + @lru_cache(20) + def _get_minute_count_for_transform(self, ending_minute, days_count): + # cache size picked somewhat loosely. this code exists purely to + # handle deprecated API. + + # bars is the number of days desired. we have to translate that + # into the number of minutes we want. + # we get all the minutes for the last (bars - 1) days, then add + # all the minutes so far today. the +2 is to account for ignoring + # today, and the previous day, in doing the math. + previous_day = self.env.previous_trading_day(ending_minute) + days = self.env.days_in_range( + self.env.add_trading_days(-days_count + 2, previous_day), + previous_day, + ) + + minutes_count = \ + sum(210 if day in self.env.early_closes else 390 for day in days) + + # add the minutes for today + today_open = self.env.get_open_and_close(ending_minute)[0] + minutes_count += \ + ((ending_minute - today_open).total_seconds() // 60) + 1 + + return minutes_count + + def get_simple_transform(self, asset, transform_name, dt, data_frequency, + bars=None): + if transform_name == "returns": + # returns is always calculated over the last 2 days, regardless + # of the simulation's data frequency. + hst = self.get_history_window( + [asset], dt, 2, "1d", "price", ffill=True + )[asset] + + return (hst.iloc[-1] - hst.iloc[0]) / hst.iloc[0] + + if bars is None: + raise ValueError("bars cannot be None!") + + if data_frequency == "minute": + freq_str = "1m" + calculated_bar_count = self._get_minute_count_for_transform( + dt, bars + ) + else: + freq_str = "1d" + calculated_bar_count = bars + + price_arr = self.get_history_window( + [asset], dt, calculated_bar_count, freq_str, "price", ffill=True + )[asset] + + if transform_name == "mavg": + return nanmean(price_arr) + elif transform_name == "stddev": + return nanstd(price_arr, ddof=1) + elif transform_name == "vwap": + volume_arr = self.get_history_window( + [asset], dt, calculated_bar_count, freq_str, "volume", + ffill=True + )[asset] + + vol_sum = nansum(volume_arr) + + try: + ret = nansum(price_arr * volume_arr) / vol_sum + except ZeroDivisionError: + ret = np.nan + + return ret diff --git a/zipline/data/minute_bars.py b/zipline/data/minute_bars.py index d3cede5da..993b61a7d 100644 --- a/zipline/data/minute_bars.py +++ b/zipline/data/minute_bars.py @@ -15,12 +15,22 @@ import bcolz from bcolz import ctable -import numpy as np -from numpy import nan_to_num +from intervaltree import IntervalTree +from numpy import nan_to_num, timedelta64 from os.path import join import json import os +import numpy as np import pandas as pd +from zipline.gens.sim_engine import NANOS_IN_MINUTE + +from zipline.data._minute_bar_internal import ( + minute_value, + find_position_of_minute, + find_last_traded_position_internal +) + +from zipline.utils.memoize import remember_last, lazyval US_EQUITIES_MINUTES_PER_DAY = 390 @@ -90,20 +100,22 @@ def read(cls, rootdir): path = cls.metadata_path(rootdir) with open(path) as fp: raw_data = json.load(fp) + first_trading_day = pd.Timestamp( raw_data['first_trading_day'], tz='UTC') - minute_index = pd.to_datetime(raw_data['minute_index'], + market_opens = pd.to_datetime(raw_data['market_opens'], + unit='m', utc=True) + market_closes = pd.to_datetime(raw_data['market_closes'], + unit='m', + utc=True) ohlc_ratio = raw_data['ohlc_ratio'] return cls(first_trading_day, - minute_index, - None, # currently only writing market_opens - None, # currently only writing market_closes + market_opens, + market_closes, ohlc_ratio) - def __init__(self, - first_trading_day, - minute_index, + def __init__(self, first_trading_day, market_opens, market_closes, ohlc_ratio): @@ -124,7 +136,6 @@ def __init__(self, float data can be stored as an integer. """ self.first_trading_day = first_trading_day - self.minute_index = minute_index self.market_opens = market_opens self.market_closes = market_closes self.ohlc_ratio = ohlc_ratio @@ -146,7 +157,6 @@ def write(self, rootdir): """ metadata = { 'first_trading_day': str(self.first_trading_day.date()), - 'minute_index': self.minute_index.asi8.tolist(), 'market_opens': self.market_opens.values. astype('datetime64[m]'). astype(int).tolist(), @@ -281,7 +291,6 @@ def __init__(self, metadata = BcolzMinuteBarMetadata( self._first_trading_day, - self._minute_index, self._market_opens, self._market_closes, self._ohlc_ratio, @@ -430,14 +439,10 @@ def pad(self, sid, date): def write(self, sid, df): """ Write the OHLCV data for the given sid. - If there is no bcolz ctable yet created for the sid, create it. - If the length of the bcolz ctable is not exactly to the date before the first day provided, fill the ctable with 0s up to that date. - Writes in blocks of the size of the days times minutes per day. - Parameters: ----------- sid : int @@ -465,18 +470,14 @@ def write(self, sid, df): def write_cols(self, sid, dts, cols): """ Write the OHLCV data for the given sid. - If there is no bcolz ctable yet created for the sid, create it. - If the length of the bcolz ctable is not exactly to the date before the first day provided, fill the ctable with 0s up to that date. - Writes in blocks of the size of the days times minutes per day. - Parameters: ----------- sid : int - The asset identifer for the data being written. + The asset identifier for the data being written. dts : datetime64 array The dts corresponding to values in cols. cols : dict of str -> np.array @@ -564,7 +565,14 @@ def __init__(self, rootdir): metadata = self._get_metadata() self._first_trading_day = metadata.first_trading_day - self._minute_index = metadata.minute_index + + self._market_opens = metadata.market_opens + self._market_open_values = metadata.market_opens.values.\ + astype('datetime64[m]').astype(int) + self._market_closes = metadata.market_closes + self._market_close_values = metadata.market_closes.values.\ + astype('datetime64[m]').astype(int) + self._ohlc_inverse = 1.0 / metadata.ohlc_ratio self._carrays = { @@ -578,6 +586,84 @@ def __init__(self, rootdir): def _get_metadata(self): return BcolzMinuteBarMetadata.read(self._rootdir) + @lazyval + def last_available_dt(self): + return self._market_closes[-1] + + @property + def first_trading_day(self): + return self._first_trading_day + + def _minutes_to_exclude(self): + """ + Calculate the minutes which should be excluded when a window + occurs on days which had an early close, i.e. days where the close + based on the regular period of minutes per day and the market close + do not match. + + Returns: + -------- + List of DatetimeIndex representing the minutes to exclude because + of early closes. + """ + market_opens = self._market_opens.values.astype('datetime64[m]') + market_closes = self._market_closes.values.astype('datetime64[m]') + minutes_per_day = (market_closes - market_opens).astype(int) + early_indices = np.where( + minutes_per_day != US_EQUITIES_MINUTES_PER_DAY - 1)[0] + regular_closes = market_opens[early_indices] + timedelta64( + US_EQUITIES_MINUTES_PER_DAY - 1, 'm') + early_closes = market_closes[early_indices] + minutes = [pd.date_range(early, regular, freq='min') + for early, regular + in zip(early_closes + 1, regular_closes)] + return minutes + + @lazyval + def _minute_exclusion_tree(self): + """ + Build an interval tree keyed by the start and end of each range + of positions should be dropped from windows. (These are the minutes + between an early close and the minute which would be the close based + on the regular period if there were no early close.) + The value of each node is the same start and end position stored as + a tuple. + + The data is stored as such in support of a fast answer to the question, + does a given start and end position overlap any of the exclusion spans? + + Returns + ------- + IntervalTree containing nodes which represent the minutes to exclude + because of early closes. + """ + itree = IntervalTree() + for minute_range in self._minutes_to_exclude(): + # setting adjust_half_day_minutes to False because we want to find + # the positions of minutes 211 to 390 on a 390-bar day + start_pos = self._find_position_of_minute(minute_range[0], False) + end_pos = self._find_position_of_minute(minute_range[-1], False) + data = (start_pos, end_pos) + itree[start_pos:end_pos + 1] = data + return itree + + def _exclusion_indices_for_range(self, start_idx, end_idx): + """ + Returns + ------- + List of tuples of (start, stop) which represent the ranges of minutes + which should be excluded when a market minute window is requested. + """ + itree = self._minute_exclusion_tree + if itree.overlaps(start_idx, end_idx): + ranges = [] + intervals = itree[start_idx:end_idx] + for interval in intervals: + ranges.append(interval.data) + return ranges + else: + return None + def _get_carray_path(self, sid, field): sid_subdir = _sid_subdir_path(sid) # carrays are subdirectories of the sid's rootdir @@ -623,22 +709,55 @@ def get_value(self, sid, dt, field): Returns the integer value of the volume. (A volume of 0 signifies no trades for the given dt.) """ - minute_pos = self._find_position_of_minute(dt) + minute_pos = self._find_position_of_minute(dt, True) value = self._open_minute_file(field, sid)[minute_pos] if value == 0: - if field != 'volume': - return np.nan - else: + if field == 'volume': return 0 + else: + return np.nan if field != 'volume': value *= self._ohlc_inverse return value - def _find_position_of_minute(self, minute_dt): + def get_last_traded_dt(self, asset, dt): + minute_pos = self._find_last_traded_position(asset, dt) + if minute_pos == -1: + return pd.NaT + return self._pos_to_minute(minute_pos) + + def _find_last_traded_position(self, asset, dt): + volumes = self._open_minute_file('volume', asset) + start_date_minutes = asset.start_date.value / NANOS_IN_MINUTE + dt_minutes = dt.value / NANOS_IN_MINUTE + + if dt_minutes < start_date_minutes: + return -1 + + return find_last_traded_position_internal( + self._market_open_values, + self._market_close_values, + dt_minutes, + start_date_minutes, + volumes, + US_EQUITIES_MINUTES_PER_DAY + ) + + def _pos_to_minute(self, pos): + minute_epoch = minute_value( + self._market_open_values, + pos, + US_EQUITIES_MINUTES_PER_DAY + ) + + return pd.Timestamp(minute_epoch, tz='UTC', unit="m") + + @remember_last + def _find_position_of_minute(self, minute_dt, adjust_half_day_minutes): """ Internal method that returns the position of the given minute in the list of every trading minute since market open of the first trading - day. + day. Adjusts non market minutes to the last close. ex. this method would return 1 for 2002-01-02 9:32 AM Eastern, if 2002-01-02 is the first trading day of the dataset. @@ -648,14 +767,22 @@ def _find_position_of_minute(self, minute_dt): minute_dt: pd.Timestamp The minute whose position should be calculated. + adjust_half_day_minutes: boolean + Whether or not we want to adjust minutes to early close on half + days. + Returns ------- - out : int - - The position of the given minute in the list of all trading minutes - since market open on the first trading day. + int: The position of the given minute in the list of all trading + minutes since market open on the first trading day. """ - return self._minute_index.get_loc(minute_dt) + return find_position_of_minute( + self._market_open_values, + self._market_close_values, + minute_dt.value / NANOS_IN_MINUTE, + US_EQUITIES_MINUTES_PER_DAY, + adjust_half_day_minutes + ) def unadjusted_window(self, fields, start_dt, end_dt, sids): """ @@ -677,13 +804,21 @@ def unadjusted_window(self, fields, start_dt, end_dt, sids): (sids, minutes in range) with a dtype of float64, containing the values for the respective field over start and end dt range. """ - # TODO: Handle early closes. - start_idx = self._find_position_of_minute(start_dt) - end_idx = self._find_position_of_minute(end_dt) + start_idx = self._find_position_of_minute(start_dt, True) + end_idx = self._find_position_of_minute(end_dt, True) + + num_minutes = (end_idx - start_idx + 1) results = [] - shape = (len(sids), (end_idx - start_idx + 1)) + indices_to_exclude = self._exclusion_indices_for_range( + start_idx, end_idx) + if indices_to_exclude is not None: + for excl_start, excl_stop in indices_to_exclude: + length = excl_stop - excl_start + 1 + num_minutes -= length + + shape = (len(sids), num_minutes) for field in fields: if field != 'volume': @@ -694,6 +829,11 @@ def unadjusted_window(self, fields, start_dt, end_dt, sids): for i, sid in enumerate(sids): carray = self._open_minute_file(field, sid) values = carray[start_idx:end_idx + 1] + if indices_to_exclude is not None: + for excl_start, excl_stop in indices_to_exclude[::-1]: + excl_slice = np.s_[ + excl_start - start_idx:excl_stop - start_idx + 1] + values = np.delete(values, excl_slice) where = values != 0 out[i, where] = values[where] if field != 'volume': diff --git a/zipline/data/us_equity_loader.py b/zipline/data/us_equity_loader.py new file mode 100644 index 000000000..b16909603 --- /dev/null +++ b/zipline/data/us_equity_loader.py @@ -0,0 +1,316 @@ +# Copyright 2016 Quantopian, Inc. +# +# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); +# you may not use this file except in compliance with the License. +# You may obtain a copy of the License at +# +# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 +# +# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software +# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, +# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. +# See the License for the specific language governing permissions and +# limitations under the License. + +from abc import ( + ABCMeta, + abstractmethod, + abstractproperty, +) +from numpy import dtype, around +from pandas.tslib import normalize_date + +from six import iteritems, with_metaclass + +from zipline.pipeline.data.equity_pricing import USEquityPricing +from zipline.lib._float64window import AdjustedArrayWindow as Float64Window +from zipline.lib.adjustment import Float64Multiply +from zipline.utils.cache import CachedObject, Expired +from zipline.utils.memoize import lazyval + + +class SlidingWindow(object): + """ + Wrapper around an AdjustedArrayWindow which supports monotonically + increasing (by datetime) requests for a sized window of data. + + Parameters + ---------- + window : AdjustedArrayWindow + Window of pricing data with prefetched values beyond the current + simulation dt. + cal_start : int + Index in the overall calendar at which the window starts. + """ + + def __init__(self, window, size, cal_start, offset): + self.window = window + self.cal_start = cal_start + self.current = around(next(window), 3) + self.offset = offset + self.most_recent_ix = self.cal_start + size + + def get(self, end_ix): + """ + Returns + ------- + out : A np.ndarray of the equity pricing up to end_ix after adjustments + and rounding have been applied. + """ + if self.most_recent_ix == end_ix: + return self.current + + target = end_ix - self.cal_start - self.offset + 1 + self.current = around(self.window.seek(target), 3) + + self.most_recent_ix = end_ix + return self.current + + +class USEquityHistoryLoader(with_metaclass(ABCMeta)): + """ + Loader for sliding history windows of adjusted US Equity Pricing data. + + Parameters + ---------- + reader : DailyBarReader, MinuteBarReader + Reader for pricing bars. + adjustment_reader : SQLiteAdjustmentReader + Reader for adjustment data. + """ + def __init__(self, env, reader, adjustment_reader): + self.env = env + self._reader = reader + self._adjustments_reader = adjustment_reader + self._window_blocks = {} + + @abstractproperty + def _prefetch_length(self): + pass + + @abstractproperty + def _calendar(self): + pass + + @abstractmethod + def _array(self, start, end, assets, field): + pass + + def _get_adjustments_in_range(self, assets, dts, field): + """ + Get the Float64Multiply objects to pass to an AdjustedArrayWindow. + + For the use of AdjustedArrayWindow in the loader, which looks back + from current simulation time back to a window of data the dictionary is + structured with: + - the key into the dictionary for adjustments is the location of the + day from which the window is being viewed. + - the start of all multiply objects is always 0 (in each window all + adjustments are overlapping) + - the end of the multiply object is the location before the calendar + location of the adjustment action, making all days before the event + adjusted. + + Parameters + ---------- + assets : iterable of Asset + The assets for which to get adjustments. + + days : iterable of datetime64-like + The days for which adjustment data is needed. + field : str + OHLCV field for which to get the adjustments. + + Returns + ------- + out : The adjustments as a dict of loc -> Float64Multiply + """ + sids = {int(asset): i for i, asset in enumerate(assets)} + start = normalize_date(dts[0]) + end = normalize_date(dts[-1]) + adjs = {} + for sid, i in iteritems(sids): + if field != 'volume': + mergers = self._adjustments_reader.get_adjustments_for_sid( + 'mergers', sid) + for m in mergers: + dt = m[0] + if start < dt <= end: + end_loc = dts.searchsorted(dt) + mult = Float64Multiply(0, + end_loc - 1, + i, + i, + m[1]) + try: + adjs[end_loc].append(mult) + except KeyError: + adjs[end_loc] = [mult] + divs = self._adjustments_reader.get_adjustments_for_sid( + 'dividends', sid) + for d in divs: + dt = d[0] + if start < dt <= end: + end_loc = dts.searchsorted(dt) + mult = Float64Multiply(0, + end_loc - 1, + i, + i, + d[1]) + try: + adjs[end_loc].append(mult) + except KeyError: + adjs[end_loc] = [mult] + splits = self._adjustments_reader.get_adjustments_for_sid( + 'splits', sid) + for s in splits: + dt = s[0] + if field == 'volume': + ratio = 1.0 / s[1] + else: + ratio = s[1] + if start < dt <= end: + end_loc = dts.searchsorted(dt) + mult = Float64Multiply(0, + end_loc - 1, + i, + i, + ratio) + try: + adjs[end_loc].append(mult) + except KeyError: + adjs[end_loc] = [mult] + return adjs + + def _ensure_sliding_window( + self, assets, dts, field): + """ + Ensure that there is a Float64Multiply window that can provide data + for the given parameters. + If the corresponding window for the (assets, len(dts), field) does not + exist, then create a new one. + If a corresponding window does exist for (assets, len(dts), field), but + can not provide data for the current dts range, then create a new + one and replace the expired window. + + WARNING: A simulation with a high variance of assets, may cause + unbounded growth of floating windows stored in `_window_blocks`. + There should be some regular clean up of the cache, if stale windows + prevent simulations from completing because of memory constraints. + + Parameters + ---------- + assets : iterable of Assets + The assets in the window + dts : iterable of datetime64-like + The datetimes for which to fetch data. + Makes an assumption that all dts are present and contiguous, + in the calendar. + field : str + The OHLCV field for which to retrieve data. + + Returns + ------- + out : Float64Window with sufficient data so that the window can + provide `get` for the index corresponding with the last value in `dts` + """ + end = dts[-1] + size = len(dts) + assets_key = frozenset(assets) + try: + block_cache = self._window_blocks[(assets_key, field, size)] + try: + return block_cache.unwrap(end) + except Expired: + pass + except KeyError: + pass + + start = dts[0] + + offset = 0 + start_ix = self._calendar.get_loc(start) + end_ix = self._calendar.get_loc(end) + + cal = self._calendar + prefetch_end_ix = min(end_ix + self._prefetch_length, len(cal) - 1) + prefetch_end = cal[prefetch_end_ix] + prefetch_dts = cal[start_ix:prefetch_end_ix + 1] + array = self._array(prefetch_dts, assets, field) + if self._adjustments_reader: + adjs = self._get_adjustments_in_range(assets, prefetch_dts, field) + else: + adjs = {} + if field == 'volume': + array = array.astype('float64') + dtype_ = dtype('float64') + + window = Float64Window( + array, + dtype_, + adjs, + offset, + size + ) + block = SlidingWindow(window, size, start_ix, offset) + self._window_blocks[(assets_key, field, size)] = CachedObject( + block, prefetch_end) + return block + + def history(self, assets, dts, field): + """ + A window of pricing data with adjustments applied assuming that the + end of the window is the day before the current simulation time. + + Parameters + ---------- + assets : iterable of Assets + The assets in the window. + dts : iterable of datetime64-like + The datetimes for which to fetch data. + Makes an assumption that all dts are present and contiguous, + in the calendar. + field : str + The OHLCV field for which to retrieve data. + + + Returns + ------- + out : np.ndarray with shape(len(days between start, end), len(assets)) + """ + block = self._ensure_sliding_window(assets, dts, field) + end_ix = self._calendar.get_loc(dts[-1]) + return block.get(end_ix) + + +class USEquityDailyHistoryLoader(USEquityHistoryLoader): + + @property + def _prefetch_length(self): + return 40 + + @property + def _calendar(self): + return self._reader._calendar + + def _array(self, dts, assets, field): + col = getattr(USEquityPricing, field) + return self._reader.load_raw_arrays( + [col], dts[0], dts[-1], assets)[0] + + +class USEquityMinuteHistoryLoader(USEquityHistoryLoader): + + @property + def _prefetch_length(self): + return 1560 + + @lazyval + def _calendar(self): + mm = self.env.market_minutes + return mm[mm.slice_indexer(start=self._reader.first_trading_day, + end=self._reader.last_available_dt)] + + def _array(self, dts, assets, field): + return self._reader.unadjusted_window( + [field], dts[0], dts[-1], assets)[0].T diff --git a/zipline/data/us_equity_pricing.py b/zipline/data/us_equity_pricing.py index 8d508b9e2..5cfefa3b6 100644 --- a/zipline/data/us_equity_pricing.py +++ b/zipline/data/us_equity_pricing.py @@ -14,6 +14,7 @@ from abc import ( ABCMeta, abstractmethod, + abstractproperty, ) from errno import ENOENT from os import remove @@ -25,6 +26,7 @@ ctable, open as open_ctable, ) +from collections import namedtuple from click import progressbar from numpy import ( array, @@ -43,6 +45,8 @@ DatetimeIndex, read_csv, Timestamp, + NaT, + isnull, ) from six import ( iteritems, @@ -50,6 +54,7 @@ ) from zipline.utils.input_validation import coerce_string, preprocess +from zipline.utils.sqlite_utils import group_into_chunks from ._equities import _compute_row_slices, _read_bcolz_data from ._adjustments import load_adjustments_from_sqlite @@ -123,7 +128,6 @@ class BcolzDailyBarWriter(with_metaclass(ABCMeta)): -------- BcolzDailyBarReader : Consumer of the data written by this class. """ - @abstractmethod def gen_tables(self, assets): """ @@ -200,6 +204,8 @@ def _write_internal(self, filename, calendar, iterator): for k in US_EQUITY_PRICING_BCOLZ_COLUMNS } + earliest_date = None + for asset_id, table in iterator: nrows = len(table) for column_name in columns: @@ -212,6 +218,11 @@ def _write_internal(self, filename, calendar, iterator): self.to_uint32(table[column_name][:], column_name) ) + if earliest_date is None: + earliest_date = table["day"][0] + else: + earliest_date = min(earliest_date, table["day"][0]) + # Bcolz doesn't support ints as keys in `attrs`, so convert # assets to strings for use as attr keys. asset_key = str(asset_id) @@ -245,6 +256,9 @@ def _write_internal(self, filename, calendar, iterator): rootdir=filename, mode='w', ) + + full_table.attrs['first_trading_day'] = \ + int(earliest_date / 1e6) full_table.attrs['first_row'] = first_row full_table.attrs['last_row'] = last_row full_table.attrs['calendar_offset'] = calendar_offset @@ -314,7 +328,24 @@ def check_uint_safe(value, colname): ) -class BcolzDailyBarReader(object): +class DailyBarReader(with_metaclass(ABCMeta)): + """ + Reader for OHCLV pricing data at a daily frequency. + """ + @abstractmethod + def load_raw_arrays(self, columns, start_date, end_date, assets): + pass + + @abstractmethod + def spot_price(self, sid, day, colname): + pass + + @abstractproperty + def last_available_dt(self): + pass + + +class BcolzDailyBarReader(DailyBarReader): """ Reader for raw pricing data written by BcolzDailyOHLCVWriter. @@ -383,12 +414,24 @@ def __init__(self, table): int(id_): offset for id_, offset in iteritems(table.attrs['calendar_offset']) } + + try: + self._first_trading_day = Timestamp( + table.attrs['first_trading_day'], + unit='ms', + tz='UTC' + ) + except KeyError: + self._first_trading_day = None + # Cache of fully read np.array for the carrays in the daily bar table. # raw_array does not use the same cache, but it could. # Need to test keeping the entire array in memory for the course of a # process first. self._spot_cols = {} + self.PRICE_ADJUSTMENT_FACTOR = 0.001 + def _compute_slices(self, start_idx, end_idx, assets): """ Compute the raw row indices to load for each asset on a query for the @@ -449,6 +492,14 @@ def load_raw_arrays(self, columns, start_date, end_date, assets): offsets, ) + @property + def first_trading_day(self): + return self._first_trading_day + + @property + def last_available_dt(self): + return self._calendar[-1] + def _spot_col(self, colname): """ Get the colname from daily_bar_table and read all of it into memory, @@ -468,9 +519,33 @@ def _spot_col(self, colname): try: col = self._spot_cols[colname] except KeyError: - col = self._spot_cols[colname] = self._table[colname][:] + col = self._spot_cols[colname] = self._table[colname] return col + def get_last_traded_dt(self, asset, day): + volumes = self._spot_col('volume') + + if day >= asset.end_date: + # go back to one day before the asset ended + search_day = self._calendar[ + self._calendar.searchsorted(asset.end_date) - 1 + ] + else: + search_day = day + + while True: + try: + ix = self.sid_day_index(asset, search_day) + except NoDataOnDate: + return None + if volumes[ix] != 0: + return search_day + prev_day_ix = self._calendar.get_loc(search_day) - 1 + if prev_day_ix > -1: + search_day = self._calendar[prev_day_ix] + else: + return None + def sid_day_index(self, sid, day): """ Parameters @@ -487,7 +562,11 @@ def sid_day_index(self, sid, day): Raises a NoDataOnDate exception if the given day and sid is before or after the date range of the equity. """ - day_loc = self._calendar.get_loc(day) + try: + day_loc = self._calendar.get_loc(day) + except: + raise NoDataOnDate("day={0} is outside of calendar={1}".format( + day, self._calendar)) offset = day_loc - self._calendar_offsets[sid] if offset < 0: raise NoDataOnDate( @@ -530,6 +609,93 @@ def spot_price(self, sid, day, colname): return price +class PanelDailyBarReader(DailyBarReader): + """ + Reader for data passed as Panel. + + DataPanel Structure + ------- + items : Int64Index, asset identifiers + major_axis : DatetimeIndex, days provided by the Panel. + minor_axis : ['open', 'high', 'low', 'close', 'volume'] + + Attributes + ---------- + The table with which this loader interacts contains the following + attributes: + + panel : pd.Panel + The panel from which to read OHLCV data. + first_trading_day : pd.Timestamp + The first trading day in the dataset. + """ + def __init__(self, calendar, panel): + panel = panel.copy() + if 'volume' not in panel.items: + # Fake volume if it does not exist. + panel.loc[:, :, 'volume'] = int(1e9) + + self.first_trading_day = panel.major_axis[0] + self._calendar = calendar + + self.panel = panel + + @property + def last_available_dt(self): + return self._calendar[-1] + + def load_raw_arrays(self, columns, start_date, end_date, assets): + col_names = [col.name for col in columns] + cal = self._calendar + index = cal[cal.slice_indexer(start_date, end_date)] + result = self.panel.loc[assets, start_date:end_date, col_names] + return result.reindex_axis(index, 1).values + + def spot_price(self, sid, day, colname): + """ + Parameters + ---------- + sid : int + The asset identifier. + day : datetime64-like + Midnight of the day for which data is requested. + colname : string + The price field. e.g. ('open', 'high', 'low', 'close', 'volume') + + Returns + ------- + float + The spot price for colname of the given sid on the given day. + Raises a NoDataOnDate exception if the given day and sid is before + or after the date range of the equity. + Returns -1 if the day is within the date range, but the price is + 0. + """ + return self.panel[sid, day, colname] + + def get_last_traded_dt(self, sid, dt): + """ + Parameters + ---------- + sid : int + The asset identifier. + dt : datetime64-like + Midnight of the day for which data is requested. + + Returns + ------- + pd.Timestamp : The last know dt for the asset and dt; + NaT if no trade is found before the given dt. + """ + while dt in self.panel.major_axis: + freq = self.panel.major_axis.freq + if not isnull(self.panel.loc[sid, dt, 'close']): + return dt + dt -= freq + else: + return NaT + + class SQLiteAdjustmentWriter(object): """ Writer for data to be read by SQLiteAdjustmentReader @@ -900,6 +1066,23 @@ def close(self): self.conn.close() +UNPAID_QUERY_TEMPLATE = """ +SELECT sid, amount, pay_date from dividend_payouts +WHERE ex_date=? AND sid IN ({0}) +""" + +Dividend = namedtuple('Dividend', ['asset', 'amount', 'pay_date']) + +UNPAID_STOCK_DIVIDEND_QUERY_TEMPLATE = """ +SELECT sid, payment_sid, ratio, pay_date from stock_dividend_payouts +WHERE ex_date=? AND sid IN ({0}) +""" + +StockDividend = namedtuple( + 'StockDividend', + ['asset', 'payment_asset', 'ratio', 'pay_date']) + + class SQLiteAdjustmentReader(object): """ Loads adjustments based on corporate actions from a SQLite database. @@ -923,3 +1106,62 @@ def load_adjustments(self, columns, dates, assets): dates, assets, ) + + def get_adjustments_for_sid(self, table_name, sid): + t = (sid,) + c = self.conn.cursor() + adjustments_for_sid = c.execute( + "SELECT effective_date, ratio FROM %s WHERE sid = ?" % + table_name, t).fetchall() + c.close() + + return [[Timestamp(adjustment[0], unit='s', tz='UTC'), adjustment[1]] + for adjustment in + adjustments_for_sid] + + def get_dividends_with_ex_date(self, assets, date, asset_finder): + seconds = date.value / int(1e9) + c = self.conn.cursor() + + divs = [] + for chunk in group_into_chunks(assets): + query = UNPAID_QUERY_TEMPLATE.format( + ",".join(['?' for _ in chunk])) + t = (seconds,) + tuple(map(lambda x: int(x), chunk)) + + c.execute(query, t) + + rows = c.fetchall() + for row in rows: + div = Dividend( + asset_finder.retrieve_asset(row[0]), + row[1], Timestamp(row[2], unit='s', tz='UTC')) + divs.append(div) + c.close() + + return divs + + def get_stock_dividends_with_ex_date(self, assets, date, asset_finder): + seconds = date.value / int(1e9) + c = self.conn.cursor() + + stock_divs = [] + for chunk in group_into_chunks(assets): + query = UNPAID_STOCK_DIVIDEND_QUERY_TEMPLATE.format( + ",".join(['?' for _ in chunk])) + t = (seconds,) + tuple(map(lambda x: int(x), chunk)) + + c.execute(query, t) + + rows = c.fetchall() + + for row in rows: + stock_div = StockDividend( + asset_finder.retrieve_asset(row[0]), # asset + asset_finder.retrieve_asset(row[1]), # payment_asset + row[2], + Timestamp(row[3], unit='s', tz='UTC')) + stock_divs.append(stock_div) + c.close() + + return stock_divs diff --git a/zipline/errors.py b/zipline/errors.py index 7274b4c00..dde41feac 100644 --- a/zipline/errors.py +++ b/zipline/errors.py @@ -1,5 +1,5 @@ # -# Copyright 2013 Quantopian, Inc. +# Copyright 2015 Quantopian, Inc. # # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); # you may not use this file except in compliance with the License. @@ -21,7 +21,10 @@ class ZiplineError(Exception): def __init__(self, **kwargs): self.kwargs = kwargs - self.message = str(self) + + @lazyval + def message(self): + return str(self) def __str__(self): msg = self.msg.format(**self.kwargs) @@ -31,6 +34,33 @@ def __str__(self): __repr__ = __str__ +class NoTradeDataAvailable(ZiplineError): + pass + + +class NoTradeDataAvailableTooEarly(NoTradeDataAvailable): + msg = "{sid} does not exist on {dt}. It started trading on {start_dt}." + + +class NoTradeDataAvailableTooLate(NoTradeDataAvailable): + msg = "{sid} does not exist on {dt}. It stopped trading on {end_dt}." + + +class BenchmarkAssetNotAvailableTooEarly(NoTradeDataAvailableTooEarly): + pass + + +class BenchmarkAssetNotAvailableTooLate(NoTradeDataAvailableTooLate): + pass + + +class InvalidBenchmarkAsset(ZiplineError): + msg = """ +{sid} cannot be used as the benchmark because it has a stock \ +dividend on {dt}. Choose another asset to use as the benchmark. +""".strip() + + class WrongDataForTransform(ZiplineError): """ Raised whenever a rolling transform is called on an event that @@ -60,6 +90,15 @@ class SetSlippagePostInit(ZiplineError): """.strip() +class SetCancelPolicyPostInit(ZiplineError): + # Raised if a users script calls set_cancel_policy + # after the initialize method has returned. + msg = """ +You attempted to set the cancel policy outside of `initialize`. \ +You may only call 'set_cancel_policy' in your initialize method. +""".strip() + + class RegisterTradingControlPostInit(ZiplineError): # Raised if a user's script register's a trading control after initialize # has been run. @@ -90,6 +129,17 @@ class UnsupportedCommissionModel(ZiplineError): """.strip() +class UnsupportedCancelPolicy(ZiplineError): + """ + Raised if a user script calls set_cancel_policy with an object that isn't + a CancelPolicy. + """ + msg = """ +You attempted to set the cancel policy with an unsupported class. Please use +an instance of CancelPolicy. +""".strip() + + class SetCommissionPostInit(ZiplineError): """ Raised if a users script calls set_commission magic @@ -147,6 +197,13 @@ class UnsupportedOrderParameters(ZiplineError): msg = "{msg}" +class CannotOrderDelistedAsset(ZiplineError): + """ + Raised if an order is for a delisted asset. + """ + msg = "{msg}" + + class BadOrderParameters(ZiplineError): """ Raised if any impossible parameters (nan, negative limit/stop) @@ -162,6 +219,13 @@ class OrderDuringInitialize(ZiplineError): msg = "{msg}" +class SetBenchmarkOutsideInitialize(ZiplineError): + """ + Raised if set_benchmark is called outside initialize() + """ + msg = "'set_benchmark' can only be called within initialize function." + + class AccountControlViolation(ZiplineError): """ Raised if the account violates a constraint set by a AccountControl. @@ -529,3 +593,10 @@ class AssetDBImpossibleDowngrade(ZiplineError): "The existing Asset database is version: {db_version} which is lower " "than the desired downgrade version: {desired_version}." ) + + +class HistoryWindowStartsBeforeData(ZiplineError): + msg = ( + "History window extends before {first_trading_day}. To use this " + "history window, start the backtest on or after {suggested_start_day}." + ) diff --git a/zipline/examples/buy_and_hold.py b/zipline/examples/buy_and_hold.py index c248ddb0e..f98738a83 100644 --- a/zipline/examples/buy_and_hold.py +++ b/zipline/examples/buy_and_hold.py @@ -15,31 +15,37 @@ # limitations under the License. import pandas as pd from zipline import TradingAlgorithm -from zipline.api import order, sid +from zipline.api import order, symbol from zipline.data.loader import load_bars_from_yahoo -# creating time interval -start = pd.Timestamp('2008-01-01', tz='UTC') -end = pd.Timestamp('2013-01-01', tz='UTC') - -# loading the data -input_data = load_bars_from_yahoo( - stocks=['AAPL', 'MSFT'], - start=start, - end=end, -) +stocks = ['AAPL', 'MSFT'] def initialize(context): context.has_ordered = False + context.stocks = stocks def handle_data(context, data): if not context.has_ordered: - for stock in data: - order(sid(stock), 100) + for stock in context.stocks: + order(symbol(stock), 100) context.has_ordered = True -algo = TradingAlgorithm(initialize=initialize, handle_data=handle_data) -results = algo.run(input_data) +if __name__ == '__main__': + + # creating time interval + start = pd.Timestamp('2008-01-01', tz='UTC') + end = pd.Timestamp('2013-01-01', tz='UTC') + + # loading the data + input_data = load_bars_from_yahoo( + stocks=stocks, + start=start, + end=end, + ) + + algo = TradingAlgorithm(initialize=initialize, handle_data=handle_data, + identifiers=stocks) + results = algo.run(input_data) diff --git a/zipline/examples/buyapple.py b/zipline/examples/buyapple.py index 371b7a602..8984cd18d 100755 --- a/zipline/examples/buyapple.py +++ b/zipline/examples/buyapple.py @@ -23,7 +23,7 @@ def initialize(context): def handle_data(context, data): order(symbol('AAPL'), 10) - record(AAPL=data[symbol('AAPL')].price) + record(AAPL=data.current(symbol('AAPL'), "price")) # Note: this function can be removed if running diff --git a/zipline/examples/dual_ema_talib.py b/zipline/examples/dual_ema_talib.py index f8706ba64..2a591bf65 100755 --- a/zipline/examples/dual_ema_talib.py +++ b/zipline/examples/dual_ema_talib.py @@ -26,41 +26,38 @@ from zipline.api import order, record, symbol # Import exponential moving average from talib wrapper -from zipline.transforms.ta import EMA +from talib import EMA def initialize(context): context.asset = symbol('AAPL') - # Add 2 mavg transforms, one with a long window, one with a short window. - context.short_ema_trans = EMA(timeperiod=20) - context.long_ema_trans = EMA(timeperiod=40) - # To keep track of whether we invested in the stock or not context.invested = False def handle_data(context, data): - short_ema = context.short_ema_trans.handle_data(data) - long_ema = context.long_ema_trans.handle_data(data) - if short_ema is None or long_ema is None: + trailing_window = data.history(context.asset, 'price', 40, '1d') + if trailing_window.isnull().values.any(): return + short_ema = EMA(trailing_window.values, timeperiod=20) + long_ema = EMA(trailing_window.values, timeperiod=40) buy = False sell = False - if (short_ema > long_ema).all() and not context.invested: + if (short_ema[-1] > long_ema[-1]) and not context.invested: order(context.asset, 100) context.invested = True buy = True - elif (short_ema < long_ema).all() and context.invested: + elif (short_ema[-1] < long_ema[-1]) and context.invested: order(context.asset, -100) context.invested = False sell = True - record(AAPL=data[context.asset].price, - short_ema=short_ema[context.asset], - long_ema=long_ema[context.asset], + record(AAPL=data.current(context.asset, "price"), + short_ema=short_ema[-1], + long_ema=long_ema[-1], buy=buy, sell=sell) diff --git a/zipline/examples/dual_moving_average.py b/zipline/examples/dual_moving_average.py index 1b3dfa0ed..af3d86094 100755 --- a/zipline/examples/dual_moving_average.py +++ b/zipline/examples/dual_moving_average.py @@ -22,15 +22,10 @@ momentum). """ -from zipline.api import order_target, record, symbol, history, add_history +from zipline.api import order_target, record, symbol def initialize(context): - # Register 2 histories that track daily prices, - # one with a 100 window and one with a 300 day window - add_history(100, '1d', 'price') - add_history(300, '1d', 'price') - context.sym = symbol('AAPL') context.i = 0 @@ -45,21 +40,21 @@ def handle_data(context, data): # Compute averages # history() has to be called with the same params # from above and returns a pandas dataframe. - short_mavg = history(100, '1d', 'price').mean() - long_mavg = history(300, '1d', 'price').mean() + short_mavg = data.history(context.sym, 'price', 100, '1d').mean() + long_mavg = data.history(context.sym, 'price', 300, '1d').mean() # Trading logic - if short_mavg[context.sym] > long_mavg[context.sym]: + if short_mavg > long_mavg: # order_target orders as many shares as needed to # achieve the desired number of shares. order_target(context.sym, 100) - elif short_mavg[context.sym] < long_mavg[context.sym]: + elif short_mavg < long_mavg: order_target(context.sym, 0) # Save values for later inspection - record(AAPL=data[context.sym].price, - short_mavg=short_mavg[context.sym], - long_mavg=long_mavg[context.sym]) + record(AAPL=data.current(context.sym, "price"), + short_mavg=short_mavg, + long_mavg=long_mavg) # Note: this function can be removed if running diff --git a/zipline/examples/olmar.py b/zipline/examples/olmar.py index 9294ea352..b7199d341 100644 --- a/zipline/examples/olmar.py +++ b/zipline/examples/olmar.py @@ -33,7 +33,6 @@ def initialize(algo, eps=1, window_length=5): algo.init = True algo.days = 0 algo.window_length = window_length - algo.add_transform('mavg', 5) algo.set_commission(commission.PerShare(cost=0)) @@ -54,10 +53,11 @@ def handle_data(algo, data): b = np.zeros(m) # find relative moving average price for each asset + mavgs = data.history(algo.sids, 'price', algo.window_length, '1d').mean() for i, sid in enumerate(algo.sids): - price = data[sid].price + price = data.current(sid, "price") # Relative mean deviation - x_tilde[i] = data[sid].mavg(algo.window_length) / price + x_tilde[i] = mavgs[sid] / price ########################### # Inside of OLMAR (algo 2) @@ -101,7 +101,7 @@ def rebalance_portfolio(algo, data, desired_port): for i, sid in enumerate(algo.sids): current_amount[i] = algo.portfolio.positions[sid].amount - prices[i] = data[sid].price + prices[i] = data.current(sid, "price") desired_amount = np.round(desired_port * positions_value / prices) diff --git a/zipline/examples/pairtrade.py b/zipline/examples/pairtrade.py deleted file mode 100755 index f7fa36c0b..000000000 --- a/zipline/examples/pairtrade.py +++ /dev/null @@ -1,158 +0,0 @@ -#!/usr/bin/env python -# -# Copyright 2013 Quantopian, Inc. -# -# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); -# you may not use this file except in compliance with the License. -# You may obtain a copy of the License at -# -# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 -# -# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software -# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, -# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. -# See the License for the specific language governing permissions and -# limitations under the License. - -import logbook -import matplotlib.pyplot as plt -import numpy as np -import statsmodels.api as sm -from datetime import datetime -import pytz - -from zipline.algorithm import TradingAlgorithm -from zipline.transforms import batch_transform -from zipline.utils.factory import load_from_yahoo -from zipline.api import symbol - - -@batch_transform -def ols_transform(data, sid1, sid2): - """Computes regression coefficient (slope and intercept) - via Ordinary Least Squares between two SIDs. - """ - p0 = data.price[sid1].values - p1 = sm.add_constant(data.price[sid2].values, prepend=True) - slope, intercept = sm.OLS(p0, p1).fit().params - - return slope, intercept - - -class Pairtrade(TradingAlgorithm): - """Pairtrading relies on cointegration of two stocks. - - The expectation is that once the two stocks drifted apart - (i.e. there is spread), they will eventually revert again. Thus, - if we short the upward drifting stock and long the downward - drifting stock (in short, we buy the spread) once the spread - widened we can sell the spread with profit once they converged - again. A nice property of this algorithm is that we enter the - market in a neutral position. - - This specific algorithm tries to exploit the cointegration of - Pepsi and Coca Cola by estimating the correlation between the - two. Divergence of the spread is evaluated by z-scoring. - """ - - def initialize(self, window_length=100): - self.spreads = [] - self.invested = 0 - self.window_length = window_length - self.ols_transform = ols_transform(refresh_period=self.window_length, - window_length=self.window_length) - self.PEP = self.symbol('PEP') - self.KO = self.symbol('KO') - - def handle_data(self, data): - ###################################################### - # 1. Compute regression coefficients between PEP and KO - params = self.ols_transform.handle_data(data, self.PEP, self.KO) - if params is None: - return - intercept, slope = params - - ###################################################### - # 2. Compute spread and zscore - zscore = self.compute_zscore(data, slope, intercept) - self.record(zscores=zscore, - PEP=data[symbol('PEP')].price, - KO=data[symbol('KO')].price) - - ###################################################### - # 3. Place orders - self.place_orders(data, zscore) - - def compute_zscore(self, data, slope, intercept): - """1. Compute the spread given slope and intercept. - 2. zscore the spread. - """ - spread = (data[self.PEP].price - - (slope * data[self.KO].price + intercept)) - self.spreads.append(spread) - spread_wind = self.spreads[-self.window_length:] - zscore = (spread - np.mean(spread_wind)) / np.std(spread_wind) - return zscore - - def place_orders(self, data, zscore): - """Buy spread if zscore is > 2, sell if zscore < .5. - """ - if zscore >= 2.0 and not self.invested: - self.order(self.PEP, int(100 / data[self.PEP].price)) - self.order(self.KO, -int(100 / data[self.KO].price)) - self.invested = True - elif zscore <= -2.0 and not self.invested: - self.order(self.PEP, -int(100 / data[self.PEP].price)) - self.order(self.KO, int(100 / data[self.KO].price)) - self.invested = True - elif abs(zscore) < .5 and self.invested: - self.sell_spread() - self.invested = False - - def sell_spread(self): - """ - decrease exposure, regardless of position long/short. - buy for a short position, sell for a long. - """ - ko_amount = self.portfolio.positions[self.KO].amount - self.order(self.KO, -1 * ko_amount) - pep_amount = self.portfolio.positions[self.PEP].amount - self.order(self.PEP, -1 * pep_amount) - - -# Note: this function can be removed if running -# this algorithm on quantopian.com -def analyze(context=None, results=None): - ax1 = plt.subplot(211) - plt.title('PepsiCo & Coca-Cola Co. share prices') - results[['PEP', 'KO']].plot(ax=ax1) - plt.ylabel('Price (USD)') - plt.setp(ax1.get_xticklabels(), visible=False) - - ax2 = plt.subplot(212, sharex=ax1) - results.zscores.plot(ax=ax2, color='r') - plt.ylabel('Z-scored spread') - - plt.gcf().set_size_inches(18, 8) - plt.show() - - -# Note: this if-block should be removed if running -# this algorithm on quantopian.com -if __name__ == '__main__': - logbook.StderrHandler().push_application() - - # Set the simulation start and end dates. - start = datetime(2000, 1, 1, 0, 0, 0, 0, pytz.utc) - end = datetime(2002, 1, 1, 0, 0, 0, 0, pytz.utc) - - # Load price data from yahoo. - data = load_from_yahoo(stocks=['PEP', 'KO'], indexes={}, - start=start, end=end) - - # Create and run the algorithm. - pairtrade = Pairtrade() - results = pairtrade.run(data) - - # Plot the portfolio data. - analyze(results=results) diff --git a/zipline/finance/blotter.py b/zipline/finance/blotter.py index 26fd133aa..27af455e9 100644 --- a/zipline/finance/blotter.py +++ b/zipline/finance/blotter.py @@ -16,50 +16,60 @@ from logbook import Logger from collections import defaultdict +from copy import copy -from six.moves import filter +import pandas as pd +from six import iteritems -import zipline.errors -import zipline.protocol as zp - -from zipline.finance.slippage import ( - VolumeShareSlippage, - transact_partial, -) -from zipline.finance.commission import PerShare from zipline.finance.order import Order -from zipline.utils.serialization_utils import ( - VERSION_LABEL -) +from zipline.finance.slippage import VolumeShareSlippage +from zipline.finance.commission import PerShare +from zipline.finance.cancel_policy import NeverCancel log = Logger('Blotter') +warning_logger = Logger('AlgoWarning') class Blotter(object): - - def __init__(self): - self.transact = transact_partial(VolumeShareSlippage(), PerShare()) + def __init__(self, data_frequency, asset_finder, slippage_func=None, + commission=None, cancel_policy=None): # these orders are aggregated by sid self.open_orders = defaultdict(list) + # keep a dict of orders by their own id self.orders = {} - # holding orders that have come in since the last - # event. + + # all our legacy order management code works with integer sids. + # this lets us convert those to assets when needed. ideally, we'd just + # revamp all the legacy code to work with assets. + self.asset_finder = asset_finder + + # holding orders that have come in since the last event. self.new_orders = [] self.current_dt = None + self.max_shares = int(1e+11) + self.slippage_func = slippage_func or VolumeShareSlippage() + self.commission = commission or PerShare() + + self.data_frequency = data_frequency + + self.cancel_policy = cancel_policy if cancel_policy else NeverCancel() + def __repr__(self): return """ {class_name}( - transact_partial={transact_partial}, + slippage={slippage_func}, + commission={commission}, open_orders={open_orders}, orders={orders}, new_orders={new_orders}, current_dt={current_dt}) """.strip().format(class_name=self.__class__.__name__, - transact_partial=self.transact.args, + slippage_func=self.slippage_func, + commission=self.commission, open_orders=self.open_orders, orders=self.orders, new_orders=self.new_orders, @@ -108,7 +118,7 @@ def order(self, sid, amount, style, order_id=None): return order.id - def cancel(self, order_id): + def cancel(self, order_id, relay_status=True): if order_id not in self.orders: return @@ -123,26 +133,62 @@ def cancel(self, order_id): self.new_orders.remove(cur_order) cur_order.cancel() cur_order.dt = self.current_dt - # we want this order's new status to be relayed out - # along with newly placed orders. - self.new_orders.append(cur_order) - def cancel_all(self, sid): + if relay_status: + # we want this order's new status to be relayed out + # along with newly placed orders. + self.new_orders.append(cur_order) + + def cancel_all_orders_for_asset(self, asset, warn=False, + relay_status=True): """ - Cancel all open orders for a given sid. + Cancel all open orders for a given asset. """ # (sadly) open_orders is a defaultdict, so this will always succeed. - orders = self.open_orders[sid] + orders = self.open_orders[asset] # We're making a copy here because `cancel` mutates the list of open # orders in place. The right thing to do here would be to make # self.open_orders no longer a defaultdict. If we do that, then we # should just remove the orders once here and be done with the matter. for order in orders[:]: - self.cancel(order.id) + self.cancel(order.id, relay_status) + if warn: + # Message appropriately depending on whether there's + # been a partial fill or not. + if order.filled > 0: + warning_logger.warn( + 'Your order for {order_amt} shares of ' + '{order_sym} has been partially filled. ' + '{order_filled} shares were successfully ' + 'purchased. {order_failed} shares were not ' + 'filled by the end of day and ' + 'were canceled.'.format( + order_amt=order.amount, + order_sym=order.sid.symbol, + order_filled=order.filled, + order_failed=order.amount - order.filled, + ) + ) + else: + warning_logger.warn( + 'Your order for {order_amt} shares of ' + '{order_sym} failed to fill by the end of day ' + 'and was canceled.'.format( + order_amt=order.amount, + order_sym=order.sid.symbol, + ) + ) assert not orders - del self.open_orders[sid] + del self.open_orders[asset] + + def execute_cancel_policy(self, event): + if self.cancel_policy.should_cancel(event): + warn = self.cancel_policy.warn_on_cancel + for asset in copy(self.open_orders): + self.cancel_all_orders_for_asset(asset, warn, + relay_status=False) def reject(self, order_id, reason=''): """ @@ -187,104 +233,102 @@ def hold(self, order_id, reason=''): # along with newly placed orders. self.new_orders.append(cur_order) - def process_split(self, split_event): - if split_event.sid not in self.open_orders: - return - - orders_to_modify = self.open_orders[split_event.sid] - for order in orders_to_modify: - order.handle_split(split_event) - - def process_benchmark(self, benchmark_event): - return - yield - - def process_trade(self, trade_event): - - if trade_event.sid not in self.open_orders: - return - - if trade_event.volume < 1: - # there are zero volume trade_events bc some stocks trade - # less frequently than once per minute. - return - - orders = self.open_orders[trade_event.sid] - orders.sort(key=lambda o: o.dt) - # Only use orders for the current day or before - current_orders = filter( - lambda o: o.dt <= trade_event.dt, - orders) - - processed_orders = [] - for txn, order in self.process_transactions(trade_event, - current_orders): - processed_orders.append(order) - yield txn, order - - # remove closed orders. we should only have to check - # processed orders - def not_open(order): - return not order.open - closed_orders = filter(not_open, processed_orders) - for order in closed_orders: - orders.remove(order) - - if len(orders) == 0: - del self.open_orders[trade_event.sid] - - def process_transactions(self, trade_event, current_orders): - for order, txn in self.transact(trade_event, current_orders): - if txn.type == zp.DATASOURCE_TYPE.COMMISSION: - order.commission = (order.commission or 0.0) + txn.cost - else: - if txn.amount == 0: - raise zipline.errors.TransactionWithNoAmount(txn=txn) - if math.copysign(1, txn.amount) != order.direction: - raise zipline.errors.TransactionWithWrongDirection( - txn=txn, order=order) - if abs(txn.amount) > abs(self.orders[txn.order_id].amount): - raise zipline.errors.TransactionVolumeExceedsOrder( - txn=txn, order=order) - - order.filled += txn.amount - if txn.commission is not None: - order.commission = ((order.commission or 0.0) + - txn.commission) - - # mark the date of the order to match the transaction - # that is filling it. - order.dt = txn.dt + def process_splits(self, splits): + """ + Processes a list of splits by modifying any open orders as needed. - yield txn, order + Parameters + ---------- + splits: list + A list of splits. Each split is a tuple of (sid, ratio). - def __getstate__(self): + Returns + ------- + None + """ + for split in splits: + sid = split[0] + if sid not in self.open_orders: + return - state_to_save = ['new_orders', 'orders', '_status'] + orders_to_modify = self.open_orders[sid] + for order in orders_to_modify: + order.handle_split(split[1]) - state_dict = {k: self.__dict__[k] for k in state_to_save - if k in self.__dict__} + def get_transactions(self, bar_data): + """ + Creates a list of transactions based on the current open orders, + slippage model, and commission model. + + Parameters + ---------- + bar_data: zipline._protocol.BarData + + Notes + ----- + This method book-keeps the blotter's open_orders dictionary, so that + it is accurate by the time we're done processing open orders. + + Returns + ------- + transactions_list: List + transactions_list: list of transactions resulting from the current + open orders. If there were no open orders, an empty list is + returned. + + commissions_list: List + commissions_list: list of commissions resulting from filling the + open orders. A commission is an object with "sid" and "cost" + parameters. If there are no commission events (because, for + example, Zipline models the commission cost into the fill price + of the transaction), then this is None. + """ - # Have to handle defaultdicts specially - state_dict['open_orders'] = dict(self.open_orders) + closed_orders = [] + transactions = [] - STATE_VERSION = 1 - state_dict[VERSION_LABEL] = STATE_VERSION + if self.open_orders: + assets = self.asset_finder.retrieve_all(self.open_orders) + asset_dict = {asset.sid: asset for asset in assets} - return state_dict + for sid, asset_orders in iteritems(self.open_orders): + asset = asset_dict[sid] - def __setstate__(self, state): + for order, txn in \ + self.slippage_func(bar_data, asset, asset_orders): + direction = math.copysign(1, txn.amount) + per_share, total_commission = \ + self.commission.calculate(txn) + txn.price += per_share * direction + txn.commission = total_commission + order.filled += txn.amount - self.__init__() + if txn.commission is not None: + order.commission = (order.commission or 0.0) + \ + txn.commission - OLDEST_SUPPORTED_STATE = 1 - version = state.pop(VERSION_LABEL) + txn.dt = pd.Timestamp(txn.dt, tz='UTC') + order.dt = txn.dt - if version < OLDEST_SUPPORTED_STATE: - raise BaseException("Blotter saved is state too old.") + transactions.append(txn) - open_orders = defaultdict(list) - open_orders.update(state.pop('open_orders')) - self.open_orders = open_orders + if not order.open: + closed_orders.append(order) - self.__dict__.update(state) + # remove all closed orders from our open_orders dict + for order in closed_orders: + sid = order.sid + try: + sid_orders = self.open_orders[sid] + sid_orders.remove(order) + except KeyError: + continue + + # now clear out the sids from our open_orders dict that have + # zero open orders + for sid in list(self.open_orders.keys()): + if len(self.open_orders[sid]) == 0: + del self.open_orders[sid] + + # FIXME this API doesn't feel right (returning two things here) + return transactions, None diff --git a/zipline/finance/cancel_policy.py b/zipline/finance/cancel_policy.py new file mode 100644 index 000000000..bec45764f --- /dev/null +++ b/zipline/finance/cancel_policy.py @@ -0,0 +1,50 @@ +# +# Copyright 2016 Quantopian, Inc. +# +# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); +# you may not use this file except in compliance with the License. +# You may obtain a copy of the License at +# +# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 +# +# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software +# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, +# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. +# See the License for the specific language governing permissions and +# limitations under the License. +import abc + +from abc import abstractmethod +from six import with_metaclass + +from zipline.gens.sim_engine import DAY_END + + +class CancelPolicy(with_metaclass(abc.ABCMeta)): + + @abstractmethod + def should_cancel(self, event): + pass + + +class EODCancel(CancelPolicy): + """ + This policy cancels open orders at the end of the day. For now, Zipline + will only apply this policy to minutely simulations. + """ + def __init__(self, warn_on_cancel=True): + self.warn_on_cancel = warn_on_cancel + + def should_cancel(self, event): + return event == DAY_END + + +class NeverCancel(CancelPolicy): + """ + Orders are never automatically canceled. + """ + def __init__(self): + self.warn_on_cancel = False + + def should_cancel(self, event): + return False diff --git a/zipline/finance/commission.py b/zipline/finance/commission.py index 3b92c9fa3..6618a5bf1 100644 --- a/zipline/finance/commission.py +++ b/zipline/finance/commission.py @@ -13,11 +13,8 @@ # See the License for the specific language governing permissions and # limitations under the License. -from six import iteritems - -from zipline.utils.serialization_utils import ( - VERSION_LABEL -) +DEFAULT_PER_SHARE_COST = 0.0075 # 0.75 cents per share +DEFAULT_MINIMUM_COST_PER_TRADE = 1.0 # $1 per trade class PerShare(object): @@ -26,7 +23,9 @@ class PerShare(object): share cost with an optional minimum cost per trade. """ - def __init__(self, cost=0.03, min_trade_cost=None): + def __init__(self, + cost=DEFAULT_PER_SHARE_COST, + min_trade_cost=DEFAULT_MINIMUM_COST_PER_TRADE): """ Cost parameter is the cost of a trade per-share. $0.03 means three cents per share, which is a very conservative @@ -56,27 +55,6 @@ def calculate(self, transaction): commission = max(commission, self.min_trade_cost) return abs(commission / transaction.amount), commission - def __getstate__(self): - - state_dict = \ - {k: v for k, v in iteritems(self.__dict__) - if not k.startswith('_')} - - STATE_VERSION = 1 - state_dict[VERSION_LABEL] = STATE_VERSION - - return state_dict - - def __setstate__(self, state): - - OLDEST_SUPPORTED_STATE = 1 - version = state.pop(VERSION_LABEL) - - if version < OLDEST_SUPPORTED_STATE: - raise BaseException("PerShare saved state is too old.") - - self.__dict__.update(state) - class PerTrade(object): """ @@ -84,7 +62,7 @@ class PerTrade(object): trade cost. """ - def __init__(self, cost=5.0): + def __init__(self, cost=DEFAULT_MINIMUM_COST_PER_TRADE): """ Cost parameter is the cost of a trade, regardless of share count. $5.00 per trade is fairly typical of @@ -104,27 +82,6 @@ def calculate(self, transaction): return abs(self.cost / transaction.amount), self.cost - def __getstate__(self): - - state_dict = \ - {k: v for k, v in iteritems(self.__dict__) - if not k.startswith('_')} - - STATE_VERSION = 1 - state_dict[VERSION_LABEL] = STATE_VERSION - - return state_dict - - def __setstate__(self, state): - - OLDEST_SUPPORTED_STATE = 1 - version = state.pop(VERSION_LABEL) - - if version < OLDEST_SUPPORTED_STATE: - raise BaseException("PerTrade saved state is too old.") - - self.__dict__.update(state) - class PerDollar(object): """ @@ -151,24 +108,3 @@ def calculate(self, transaction): """ cost_per_share = transaction.price * self.cost return cost_per_share, abs(transaction.amount) * cost_per_share - - def __getstate__(self): - - state_dict = \ - {k: v for k, v in iteritems(self.__dict__) - if not k.startswith('_')} - - STATE_VERSION = 1 - state_dict[VERSION_LABEL] = STATE_VERSION - - return state_dict - - def __setstate__(self, state): - - OLDEST_SUPPORTED_STATE = 1 - version = state.pop(VERSION_LABEL) - - if version < OLDEST_SUPPORTED_STATE: - raise BaseException("PerDollar saved state is too old.") - - self.__dict__.update(state) diff --git a/zipline/finance/controls.py b/zipline/finance/controls.py index f34444e0d..35945a454 100644 --- a/zipline/finance/controls.py +++ b/zipline/finance/controls.py @@ -190,7 +190,7 @@ def validate(self, if self.max_shares is not None and abs(amount) > self.max_shares: self.fail(asset, amount, _algo_datetime) - current_asset_price = algo_current_data[asset].price + current_asset_price = algo_current_data.current(asset, "price") order_value = amount * current_asset_price too_much_value = (self.max_notional is not None and @@ -252,7 +252,7 @@ def validate(self, if too_many_shares: self.fail(asset, amount, algo_datetime) - current_price = algo_current_data[asset].price + current_price = algo_current_data.current(asset, "price") value_post_order = shares_post_order * current_price too_much_value = (self.max_notional is not None and diff --git a/zipline/finance/execution.py b/zipline/finance/execution.py index 4423e60b5..7509233e2 100644 --- a/zipline/finance/execution.py +++ b/zipline/finance/execution.py @@ -179,18 +179,17 @@ def check_stoplimit_prices(price, label): try: if not isfinite(price): raise BadOrderParameters( - msg="""Attempted to place an order with a {} price - of {}.""".format(label, price) + msg="Attempted to place an order with a {} price " + "of {}.".format(label, price) ) # This catches arbitrary objects except TypeError: raise BadOrderParameters( - msg="""Attempted to place an order with a {} price - of {}.""".format(label, type(price)) + msg="Attempted to place an order with a {} price " + "of {}.".format(label, type(price)) ) if price < 0: raise BadOrderParameters( - msg="""Can't place a {} order - with a negative price.""".format(label) + msg="Can't place a {} order with a negative price.".format(label) ) diff --git a/zipline/finance/order.py b/zipline/finance/order.py index d6ff5ab04..9fc652f89 100644 --- a/zipline/finance/order.py +++ b/zipline/finance/order.py @@ -1,5 +1,5 @@ # -# Copyright 2015 Quantopian, Inc. +# Copyright 2016 Quantopian, Inc. # # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); # you may not use this file except in compliance with the License. @@ -16,10 +16,10 @@ import math import uuid -from six import text_type, iteritems +from six import text_type import zipline.protocol as zp -from zipline.utils.serialization_utils import VERSION_LABEL +from zipline.assets import Asset from zipline.utils.enum import enum ORDER_STATUS = enum( @@ -41,12 +41,14 @@ def __init__(self, dt, sid, amount, stop=None, limit=None, filled=0, commission=None, id=None): """ @dt - datetime.datetime that the order was placed - @sid - stock sid of the order + @sid - asset for the order. called sid for historical reasons. @amount - the number of shares to buy/sell a positive sign indicates a buy a negative sign indicates a sell @filled - how many shares of the order have been filled so far """ + assert isinstance(sid, Asset) + # get a string representation of the uuid. self.id = id or self.make_id() self.dt = dt @@ -79,23 +81,23 @@ def to_api_obj(self): obj = zp.Order(initial_values=pydict) return obj - def check_triggers(self, event): + def check_triggers(self, price, dt): """ Update internal state based on price triggers and the trade event's price. """ stop_reached, limit_reached, sl_stop_reached = \ - self.check_order_triggers(event) + self.check_order_triggers(price) if (stop_reached, limit_reached) \ != (self.stop_reached, self.limit_reached): - self.dt = event.dt + self.dt = dt self.stop_reached = stop_reached self.limit_reached = limit_reached if sl_stop_reached: # Change the STOP LIMIT order into a LIMIT order self.stop = None - def check_order_triggers(self, event): + def check_order_triggers(self, current_price): """ Given an order and a trade event, return a tuple of (stop_reached, limit_reached). @@ -129,34 +131,32 @@ def check_order_triggers(self, event): order_type |= LIMIT if order_type == BUY | STOP | LIMIT: - if event.price >= self.stop: + if current_price >= self.stop: sl_stop_reached = True - if event.price <= self.limit: + if current_price <= self.limit: limit_reached = True elif order_type == SELL | STOP | LIMIT: - if event.price <= self.stop: + if current_price <= self.stop: sl_stop_reached = True - if event.price >= self.limit: + if current_price >= self.limit: limit_reached = True elif order_type == BUY | STOP: - if event.price >= self.stop: + if current_price >= self.stop: stop_reached = True elif order_type == SELL | STOP: - if event.price <= self.stop: + if current_price <= self.stop: stop_reached = True elif order_type == BUY | LIMIT: - if event.price <= self.limit: + if current_price <= self.limit: limit_reached = True elif order_type == SELL | LIMIT: # This is a SELL LIMIT order - if event.price >= self.limit: + if current_price >= self.limit: limit_reached = True return (stop_reached, limit_reached, sl_stop_reached) - def handle_split(self, split_event): - ratio = split_event.ratio - + def handle_split(self, ratio): # update the amount, limit_price, and stop_price # by the split's ratio @@ -202,6 +202,14 @@ def hold(self, reason=''): def open(self): return self.status in [ORDER_STATUS.OPEN, ORDER_STATUS.HELD] + @property + def asset(self): + """ + Convenience accessor to hide away a historical API that we'd like to + change at some point. + """ + return self.sid + @property def triggered(self): """ @@ -232,26 +240,3 @@ def __unicode__(self): Unicode representation for this object. """ return text_type(repr(self)) - - def __getstate__(self): - - state_dict = \ - {k: v for k, v in iteritems(self.__dict__) - if not k.startswith('_')} - - state_dict['_status'] = self._status - - STATE_VERSION = 1 - state_dict[VERSION_LABEL] = STATE_VERSION - - return state_dict - - def __setstate__(self, state): - - OLDEST_SUPPORTED_STATE = 1 - version = state.pop(VERSION_LABEL) - - if version < OLDEST_SUPPORTED_STATE: - raise BaseException("Order saved state is too old.") - - self.__dict__.update(state) diff --git a/zipline/finance/performance/period.py b/zipline/finance/performance/period.py index 132bb8f66..1488d6664 100644 --- a/zipline/finance/performance/period.py +++ b/zipline/finance/performance/period.py @@ -88,10 +88,6 @@ import zipline.protocol as zp -from zipline.utils.serialization_utils import ( - VERSION_LABEL -) - log = logbook.Logger('Performance') TRADE_TYPE = zp.DATASOURCE_TYPE.TRADE @@ -136,13 +132,19 @@ def __init__( self, starting_cash, asset_finder, + data_frequency, + data_portal, period_open=None, period_close=None, keep_transactions=True, keep_orders=False, - serialize_positions=True): + serialize_positions=True, + name=None): self.asset_finder = asset_finder + self.data_frequency = data_frequency + + self._data_portal = data_portal self.period_open = period_open self.period_close = period_close @@ -167,6 +169,8 @@ def __init__( self.keep_transactions = keep_transactions self.keep_orders = keep_orders + self.name = name + # An object to recycle via assigning new values # when returning portfolio information. # So as not to avoid creating a new object for each event @@ -483,47 +487,3 @@ def as_account(self): account.net_liquidation = getattr(self, 'net_liquidation', period_stats.net_liquidation) return account - - def __getstate__(self): - state_dict = {k: v for k, v in iteritems(self.__dict__) - if not k.startswith('_')} - - state_dict['_portfolio_store'] = self._portfolio_store - state_dict['_account_store'] = self._account_store - - state_dict['processed_transactions'] = \ - dict(self.processed_transactions) - state_dict['orders_by_id'] = \ - dict(self.orders_by_id) - state_dict['orders_by_modified'] = \ - dict(self.orders_by_modified) - state_dict['_payout_last_sale_prices'] = \ - self._payout_last_sale_prices - - STATE_VERSION = 3 - state_dict[VERSION_LABEL] = STATE_VERSION - return state_dict - - def __setstate__(self, state): - - OLDEST_SUPPORTED_STATE = 3 - version = state.pop(VERSION_LABEL) - - if version < OLDEST_SUPPORTED_STATE: - raise BaseException("PerformancePeriod saved state is too old.") - - processed_transactions = {} - processed_transactions.update(state.pop('processed_transactions')) - - orders_by_id = OrderedDict() - orders_by_id.update(state.pop('orders_by_id')) - - orders_by_modified = {} - orders_by_modified.update(state.pop('orders_by_modified')) - self.processed_transactions = processed_transactions - self.orders_by_id = orders_by_id - self.orders_by_modified = orders_by_modified - - self._execution_cash_flow_multipliers = {} - - self.__dict__.update(state) diff --git a/zipline/finance/performance/position.py b/zipline/finance/performance/position.py index b23b7ecb3..7c818d591 100644 --- a/zipline/finance/performance/position.py +++ b/zipline/finance/performance/position.py @@ -1,5 +1,5 @@ # -# Copyright 2014 Quantopian, Inc. +# Copyright 2016 Quantopian, Inc. # # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); # you may not use this file except in compliance with the License. @@ -34,16 +34,8 @@ from __future__ import division from math import copysign from collections import OrderedDict - -from copy import copy - -import logbook import numpy as np -import zipline.protocol as zp - -from zipline.utils.serialization_utils import ( - VERSION_LABEL -) +import logbook log = logbook.Logger('Performance') @@ -64,23 +56,21 @@ def earn_dividend(self, dividend): Register the number of shares we held at this dividend's ex date so that we can pay out the correct amount on the dividend's pay date. """ - assert dividend['sid'] == self.sid - out = {'id': dividend['id']} - - # stock dividend - if dividend['payment_sid']: - out['payment_sid'] = dividend['payment_sid'] - out['share_count'] = np.floor(self.amount - * float(dividend['ratio'])) - - # cash dividend - if dividend['net_amount']: - out['cash_amount'] = self.amount * dividend['net_amount'] - elif dividend['gross_amount']: - out['cash_amount'] = self.amount * dividend['gross_amount'] + return { + 'amount': self.amount * dividend.amount + } - payment_owed = zp.dividend_payment(out) - return payment_owed + def earn_stock_dividend(self, stock_dividend): + """ + Register the number of shares we held at this dividend's ex date so + that we can pay out the correct amount on the dividend's pay date. + """ + return { + 'payment_asset': stock_dividend.payment_asset, + 'share_count': np.floor( + self.amount * float(stock_dividend.ratio) + ) + } def handle_split(self, sid, ratio): """ @@ -92,10 +82,6 @@ def handle_split(self, sid, ratio): if self.sid != sid: raise Exception("updating split with the wrong sid!") - log.info("handling split for sid = " + str(sid) + - ", ratio = " + str(ratio)) - log.info("before split: " + str(self)) - # adjust the # of shares by the ratio # (if we had 100 shares, and the ratio is 3, # we now have 33 shares) @@ -114,11 +100,7 @@ def handle_split(self, sid, ratio): # adjust the cost basis to the nearest cent, e.g., 60.0 new_cost_basis = round(self.cost_basis * ratio, 2) - # adjust the last sale price - new_last_sale_price = round(self.last_sale_price * ratio, 2) - self.cost_basis = new_cost_basis - self.last_sale_price = new_last_sale_price self.amount = full_share_count return_cash = round(float(fractional_share_count * new_cost_basis), 2) @@ -210,28 +192,7 @@ def to_dict(self): 'last_sale_price': self.last_sale_price } - def __getstate__(self): - state_dict = copy(self.__dict__) - - STATE_VERSION = 1 - state_dict[VERSION_LABEL] = STATE_VERSION - - return state_dict - - def __setstate__(self, state): - - OLDEST_SUPPORTED_STATE = 1 - version = state.pop(VERSION_LABEL) - - if version < OLDEST_SUPPORTED_STATE: - raise BaseException("Position saved state is too old.") - - self.__dict__.update(state) - class positiondict(OrderedDict): - def __missing__(self, key): - pos = Position(key) - self[key] = pos - return pos + return None diff --git a/zipline/finance/performance/position_tracker.py b/zipline/finance/performance/position_tracker.py index 3ef364cc8..0c156ff4c 100644 --- a/zipline/finance/performance/position_tracker.py +++ b/zipline/finance/performance/position_tracker.py @@ -1,5 +1,5 @@ # -# Copyright 2015 Quantopian, Inc. +# Copyright 2016 Quantopian, Inc. # # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); # you may not use this file except in compliance with the License. @@ -17,9 +17,11 @@ import logbook import numpy as np -import pandas as pd -from pandas.lib import checknull from collections import namedtuple +from math import isnan +from zipline.finance.performance.position import Position +from zipline.finance.transaction import Transaction + try: # optional cython based OrderedDict from cyordereddict import OrderedDict @@ -27,11 +29,6 @@ from collections import OrderedDict from six import iteritems, itervalues -from zipline.finance.transaction import Transaction -from zipline.utils.serialization_utils import ( - VERSION_LABEL -) - import zipline.protocol as zp from zipline.assets import ( Equity, Future @@ -122,19 +119,25 @@ def calc_gross_value(long_value, short_value): class PositionTracker(object): - def __init__(self, asset_finder): + def __init__(self, asset_finder, data_portal, data_frequency): self.asset_finder = asset_finder + # FIXME really want to avoid storing a data portal here, + # but the path to get to maybe_create_close_position_transaction + # is long and tortuous + self._data_portal = data_portal + # sid => position object self.positions = positiondict() # Arrays for quick calculations of positions value self._position_value_multipliers = OrderedDict() self._position_exposure_multipliers = OrderedDict() - self._unpaid_dividends = pd.DataFrame( - columns=zp.DIVIDEND_PAYMENT_FIELDS, - ) + self._unpaid_dividends = {} + self._unpaid_stock_dividends = {} self._positions_store = zp.Positions() + self.data_frequency = data_frequency + def _update_asset(self, sid): try: self._position_value_multipliers[sid] @@ -153,21 +156,6 @@ def _update_asset(self, sid): self._position_value_multipliers[sid] = 0 self._position_exposure_multipliers[sid] = asset.multiplier - def update_last_sale(self, event): - # NOTE, PerformanceTracker already vetted as TRADE type - sid = event.sid - if sid not in self.positions: - return 0 - - price = event.price - - if checknull(price): - return 0 - - pos = self.positions[sid] - pos.last_sale_date = event.dt - pos.last_sale_price = price - def update_positions(self, positions): # update positions in batch self.positions.update(positions) @@ -176,24 +164,47 @@ def update_positions(self, positions): def update_position(self, sid, amount=None, last_sale_price=None, last_sale_date=None, cost_basis=None): - pos = self.positions[sid] + if sid not in self.positions: + position = Position(sid) + self.positions[sid] = position + else: + position = self.positions[sid] if amount is not None: - pos.amount = amount + position.amount = amount self._update_asset(sid=sid) if last_sale_price is not None: - pos.last_sale_price = last_sale_price + position.last_sale_price = last_sale_price if last_sale_date is not None: - pos.last_sale_date = last_sale_date + position.last_sale_date = last_sale_date if cost_basis is not None: - pos.cost_basis = cost_basis + position.cost_basis = cost_basis def execute_transaction(self, txn): # Update Position # ---------------- sid = txn.sid - position = self.positions[sid] + + if sid not in self.positions: + position = Position(sid) + self.positions[sid] = position + else: + position = self.positions[sid] + position.update(txn) + + if position.amount == 0: + # if this position now has 0 shares, remove it from our internal + # bookkeeping. + del self.positions[sid] + + try: + # if this position exists in our user-facing dictionary, + # remove it as well. + del self._positions_store[sid] + except KeyError: + pass + self._update_asset(sid) def handle_commission(self, sid, cost): @@ -201,102 +212,126 @@ def handle_commission(self, sid, cost): if sid in self.positions: self.positions[sid].adjust_commission_cost_basis(sid, cost) - def handle_split(self, split): - if split.sid in self.positions: - # Make the position object handle the split. It returns the - # leftover cash from a fractional share, if there is any. - position = self.positions[split.sid] - leftover_cash = position.handle_split(split.sid, split.ratio) - self._update_asset(split.sid) - return leftover_cash - - def _maybe_earn_dividend(self, dividend): + def handle_splits(self, splits): """ - Take a historical dividend record and return a Series with fields in - zipline.protocol.DIVIDEND_FIELDS (plus an 'id' field) representing - the cash/stock amount we are owed when the dividend is paid. + Processes a list of splits by modifying any positions as needed. + + Parameters + ---------- + splits: list + A list of splits. Each split is a tuple of (sid, ratio). + + Returns + ------- + int: The leftover cash from fractional sahres after modifying each + position. """ - if dividend['sid'] in self.positions: - return self.positions[dividend['sid']].earn_dividend(dividend) - else: - return zp.dividend_payment() + total_leftover_cash = 0 + + for split in splits: + sid = split[0] + if sid in self.positions: + # Make the position object handle the split. It returns the + # leftover cash from a fractional share, if there is any. + position = self.positions[sid] + leftover_cash = position.handle_split(sid, split[1]) + self._update_asset(split[0]) + total_leftover_cash += leftover_cash - def earn_dividends(self, dividend_frame): + return total_leftover_cash + + def earn_dividends(self, dividends, stock_dividends): """ - Given a frame of dividends whose ex_dates are all the next trading day, + Given a list of dividends whose ex_dates are all the next trading day, calculate and store the cash and/or stock payments to be paid on each dividend's pay date. + + Parameters + ---------- + dividends: iterable of (asset, amount, pay_date) namedtuples + + stock_dividends: iterable of (asset, payment_asset, ratio, pay_date) + namedtuples. """ - earned = dividend_frame.apply(self._maybe_earn_dividend, axis=1)\ - .dropna(how='all') - if len(earned) > 0: + for dividend in dividends: # Store the earned dividends so that they can be paid on the # dividends' pay_dates. - self._unpaid_dividends = pd.concat( - [self._unpaid_dividends, earned], - ) - - def _maybe_pay_dividend(self, dividend): + div_owed = self.positions[dividend.asset].earn_dividend(dividend) + try: + self._unpaid_dividends[dividend.pay_date].append(div_owed) + except KeyError: + self._unpaid_dividends[dividend.pay_date] = [div_owed] + + for stock_dividend in stock_dividends: + div_owed = \ + self.positions[stock_dividend.asset].earn_stock_dividend( + stock_dividend) + try: + self._unpaid_stock_dividends[stock_dividend.pay_date].\ + append(div_owed) + except KeyError: + self._unpaid_stock_dividends[stock_dividend.pay_date] = \ + [div_owed] + + def pay_dividends(self, next_trading_day): """ - Take a historical dividend record, look up any stored record of - cash/stock we are owed for that dividend, and return a Series - with fields drawn from zipline.protocol.DIVIDEND_PAYMENT_FIELDS. + Returns a cash payment based on the dividends that should be paid out + according to the accumulated bookkeeping of earned, unpaid, and stock + dividends. """ + net_cash_payment = 0.0 + try: - unpaid_dividend = self._unpaid_dividends.loc[dividend['id']] - return unpaid_dividend + payments = self._unpaid_dividends[next_trading_day] + # Mark these dividends as paid by dropping them from our unpaid + del self._unpaid_dividends[next_trading_day] except KeyError: - return zp.dividend_payment() + payments = [] - def pay_dividends(self, dividend_frame): - """ - Given a frame of dividends whose pay_dates are all the next trading - day, grant the cash and/or stock payments that were calculated on the - given dividends' ex dates. - """ - payments = dividend_frame.apply(self._maybe_pay_dividend, axis=1)\ - .dropna(how='all') - - # Mark these dividends as paid by dropping them from our unpaid - # table. - self._unpaid_dividends.drop(payments.index) + # representing the fact that we're required to reimburse the owner of + # the stock for any dividends paid while borrowing. + for payment in payments: + net_cash_payment += payment['amount'] # Add stock for any stock dividends paid. Again, the values here may # be negative in the case of short positions. - stock_payments = payments[payments['payment_sid'].notnull()] - for _, row in stock_payments.iterrows(): - stock = row['payment_sid'] - share_count = row['share_count'] + try: + stock_payments = self._unpaid_stock_dividends[next_trading_day] + except: + stock_payments = [] + + for stock_payment in stock_payments: + payment_asset = stock_payment['payment_asset'] + share_count = stock_payment['share_count'] # note we create a Position for stock dividend if we don't # already own the asset - position = self.positions[stock] + if payment_asset in self.positions: + position = self.positions[payment_asset] + else: + position = self.positions[payment_asset] = \ + Position(payment_asset) position.amount += share_count - self._update_asset(stock) + self._update_asset(payment_asset) - # Add cash equal to the net cash payed from all dividends. Note that - # "negative cash" is effectively paid if we're short an asset, - # representing the fact that we're required to reimburse the owner of - # the stock for any dividends paid while borrowing. - net_cash_payment = payments['cash_amount'].fillna(0).sum() return net_cash_payment - def maybe_create_close_position_transaction(self, event): - try: - pos = self.positions[event.sid] - amount = pos.amount - if amount == 0: - return None - except KeyError: + def maybe_create_close_position_transaction(self, asset, dt): + if not self.positions.get(asset): return None - if 'price' in event: - price = event.price - else: - price = pos.last_sale_price + + amount = self.positions.get(asset).amount + price = self._data_portal.get_spot_value( + asset, 'price', dt, self.data_frequency) + + # Get the last traded price if price is no longer available + if isnan(price): + price = self.positions.get(asset).last_sale_price + txn = Transaction( - sid=event.sid, - amount=(-1 * pos.amount), - dt=event.dt, + sid=asset, + amount=(-1 * amount), + dt=dt, price=price, commission=0, order_id=None, @@ -326,6 +361,8 @@ def get_positions(self): position.amount = pos.amount position.cost_basis = pos.cost_basis position.last_sale_price = pos.last_sale_price + position.last_sale_date = pos.last_sale_date + return positions def get_positions_list(self): @@ -335,8 +372,15 @@ def get_positions_list(self): positions.append(pos.to_dict()) return positions - def get_nonempty_position_sids(self): - return [sid for sid, pos in iteritems(self.positions) if pos.amount] + def sync_last_sale_prices(self, dt): + data_portal = self._data_portal + for asset, position in iteritems(self.positions): + last_sale_price = data_portal.get_spot_value( + asset, 'price', dt, self.data_frequency + ) + + if not np.isnan(last_sale_price): + position.last_sale_price = last_sale_price def stats(self): amounts = [] @@ -380,36 +424,3 @@ def stats(self): shorts_count=shorts_count, net_value=net_value ) - - def __getstate__(self): - state_dict = {} - - state_dict['asset_finder'] = self.asset_finder - state_dict['positions'] = dict(self.positions) - state_dict['unpaid_dividends'] = self._unpaid_dividends - - STATE_VERSION = 4 - state_dict[VERSION_LABEL] = STATE_VERSION - return state_dict - - def __setstate__(self, state): - OLDEST_SUPPORTED_STATE = 3 - version = state.pop(VERSION_LABEL) - - if version < OLDEST_SUPPORTED_STATE: - raise BaseException("PositionTracker saved state is too old.") - - self.asset_finder = state['asset_finder'] - self.positions = positiondict() - # note that positions_store is temporary and gets regened from - # .positions - self._positions_store = zp.Positions() - - self._unpaid_dividends = state['unpaid_dividends'] - - # Arrays for quick calculations of positions value - self._position_value_multipliers = OrderedDict() - self._position_exposure_multipliers = OrderedDict() - - # Update positions is called without a finder - self.update_positions(state['positions']) diff --git a/zipline/finance/performance/tracker.py b/zipline/finance/performance/tracker.py index 0b0182de1..d3a33cf5f 100644 --- a/zipline/finance/performance/tracker.py +++ b/zipline/finance/performance/tracker.py @@ -1,5 +1,5 @@ # -# Copyright 2015 Quantopian, Inc. +# Copyright 2016 Quantopian, Inc. # # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); # you may not use this file except in compliance with the License. @@ -58,22 +58,17 @@ """ from __future__ import division + import logbook -import pickle -from six import iteritems from datetime import datetime -import numpy as np import pandas as pd from pandas.tseries.tools import normalize_date +from zipline.finance.performance.period import PerformancePeriod + import zipline.finance.risk as risk -from . period import PerformancePeriod -from zipline.utils.pandas_utils import sort_values -from zipline.utils.serialization_utils import ( - VERSION_LABEL -) from . position_tracker import PositionTracker log = logbook.Logger('Performance') @@ -83,8 +78,7 @@ class PerformanceTracker(object): """ Tracks the performance of the algorithm. """ - def __init__(self, sim_params, env): - + def __init__(self, sim_params, env, data_portal): self.sim_params = sim_params self.env = env @@ -107,17 +101,22 @@ def __init__(self, sim_params, env): self.trading_days = all_trading_days[mask] - self.dividend_frame = pd.DataFrame() - self._dividend_count = 0 + self._data_portal = data_portal + if data_portal is not None: + self._adjustment_reader = data_portal._adjustment_reader + else: + self._adjustment_reader = None - self.position_tracker = PositionTracker(asset_finder=env.asset_finder) + self.position_tracker = PositionTracker( + asset_finder=env.asset_finder, + data_portal=data_portal, + data_frequency=self.sim_params.data_frequency) if self.emission_rate == 'daily': self.all_benchmark_returns = pd.Series( index=self.trading_days) self.cumulative_risk_metrics = \ risk.RiskMetricsCumulative(self.sim_params, self.env) - elif self.emission_rate == 'minute': self.all_benchmark_returns = pd.Series(index=pd.date_range( self.sim_params.first_open, self.sim_params.last_close, @@ -132,6 +131,8 @@ def __init__(self, sim_params, env): self.cumulative_performance = PerformancePeriod( # initial cash is your capital base. starting_cash=self.capital_base, + data_frequency=self.sim_params.data_frequency, + data_portal=data_portal, # the cumulative period will be calculated over the entire test. period_open=self.period_start, period_close=self.period_end, @@ -142,6 +143,7 @@ def __init__(self, sim_params, env): # don't serialize positions for cumulative period serialize_positions=False, asset_finder=self.env.asset_finder, + name="Cumulative" ) self.cumulative_performance.position_tracker = self.position_tracker @@ -149,6 +151,8 @@ def __init__(self, sim_params, env): self.todays_performance = PerformancePeriod( # initial cash is your capital base. starting_cash=self.capital_base, + data_frequency=self.sim_params.data_frequency, + data_portal=data_portal, # the daily period will be calculated for the market day period_open=self.market_open, period_close=self.market_close, @@ -156,6 +160,7 @@ def __init__(self, sim_params, env): keep_orders=True, serialize_positions=True, asset_finder=self.env.asset_finder, + name="Daily" ) self.todays_performance.position_tracker = self.position_tracker @@ -185,67 +190,21 @@ def set_date(self, date): self.saved_dt = date self.todays_performance.period_close = self.saved_dt - def update_dividends(self, new_dividends): - """ - Update our dividend frame with new dividends. @new_dividends should be - a DataFrame with columns containing at least the entries in - zipline.protocol.DIVIDEND_FIELDS. - """ - - # Mark each new dividend with a unique integer id. This ensures that - # we can differentiate dividends whose date/sid fields are otherwise - # identical. - new_dividends['id'] = np.arange( - self._dividend_count, - self._dividend_count + len(new_dividends), - ) - self._dividend_count += len(new_dividends) - - self.dividend_frame = sort_values(pd.concat( - [self.dividend_frame, new_dividends] - ), ['pay_date', 'ex_date']).set_index('id', drop=False) - - def initialize_dividends_from_other(self, other): - """ - Helper for copying dividends to a new PerformanceTracker while - preserving dividend count. Useful if a simulation needs to create a - new PerformanceTracker mid-stream and wants to preserve stored dividend - info. - - Note that this does not copy unpaid dividends. - """ - self.dividend_frame = other.dividend_frame - self._dividend_count = other._dividend_count - - def handle_sid_removed_from_universe(self, sid): - """ - This method handles any behaviors that must occur when a SID leaves the - universe of the TradingAlgorithm. - - Parameters - __________ - sid : int - The sid of the Asset being removed from the universe. - """ - - # Drop any dividends for the sid from the dividends frame - self.dividend_frame = self.dividend_frame[ - self.dividend_frame.sid != sid - ] + def get_portfolio(self, performance_needs_update, dt): + if performance_needs_update: + self.position_tracker.sync_last_sale_prices(dt) + self.update_performance() + self.account_needs_update = True + return self.cumulative_performance.as_portfolio() def update_performance(self): # calculate performance as of last trade self.cumulative_performance.calculate_performance() self.todays_performance.calculate_performance() - def get_portfolio(self, performance_needs_update): - if performance_needs_update: - self.update_performance() - self.account_needs_update = True - return self.cumulative_performance.as_portfolio() - - def get_account(self, performance_needs_update): + def get_account(self, performance_needs_update, dt): if performance_needs_update: + self.position_tracker.sync_last_sale_prices(dt) self.update_performance() self.account_needs_update = True if self.account_needs_update: @@ -261,7 +220,6 @@ def to_dict(self, emission_type=None): Creates a dictionary representing the state of this tracker. Returns a dict object of the form described in header comments. """ - # Default to the emission rate of this tracker if no type is provided if emission_type is None: emission_type = self.emission_rate @@ -284,25 +242,14 @@ def to_dict(self, emission_type=None): return _dict - def _handle_event_price(self, event): - self.position_tracker.update_last_sale(event) - - def process_trade(self, event): - self._handle_event_price(event) - - def process_transaction(self, event): - self._handle_event_price(event) + def process_transaction(self, transaction): self.txn_count += 1 - self.cumulative_performance.handle_execution(event) - self.todays_performance.handle_execution(event) - self.position_tracker.execute_transaction(event) - - def process_dividend(self, dividend): + self.cumulative_performance.handle_execution(transaction) + self.todays_performance.handle_execution(transaction) + self.position_tracker.execute_transaction(transaction) - log.info("Ignoring DIVIDEND event.") - - def process_split(self, event): - leftover_cash = self.position_tracker.handle_split(event) + def handle_splits(self, splits): + leftover_cash = self.position_tracker.handle_splits(splits) if leftover_cash > 0: self.cumulative_performance.handle_cash_payment(leftover_cash) self.todays_performance.handle_cash_payment(leftover_cash) @@ -312,43 +259,16 @@ def process_order(self, event): self.todays_performance.record_order(event) def process_commission(self, commission): - sid = commission.sid - cost = commission.cost + sid = commission['sid'] + cost = commission['cost'] self.position_tracker.handle_commission(sid, cost) self.cumulative_performance.handle_commission(cost) self.todays_performance.handle_commission(cost) - def process_benchmark(self, event): - if self.sim_params.data_frequency == 'minute' and \ - self.sim_params.emission_rate == 'daily': - # Minute data benchmarks should have a timestamp of market - # close, so that calculations are triggered at the right time. - # However, risk module uses midnight as the 'day' - # marker for returns, so adjust back to midnight. - midnight = pd.tseries.tools.normalize_date(event.dt) - else: - midnight = event.dt - - if midnight not in self.all_benchmark_returns.index: - raise AssertionError( - ("Date %s not allocated in all_benchmark_returns. " - "Calendar seems to mismatch with benchmark. " - "Benchmark container is=%s" % - (midnight, - self.all_benchmark_returns.index))) - - self.all_benchmark_returns[midnight] = event.returns - - def process_close_position(self, event): - - # CLOSE_POSITION events that contain prices that must be handled as - # a final trade event - if 'price' in event: - self.process_trade(event) - + def process_close_position(self, asset, dt): txn = self.position_tracker.\ - maybe_create_close_position_transaction(event) + maybe_create_close_position_transaction(asset, dt) if txn: self.process_transaction(txn) @@ -362,31 +282,32 @@ def check_upcoming_dividends(self, next_trading_day): is the next trading day. Apply all such benefits, then recalculate performance. """ - if len(self.dividend_frame) == 0: - # We don't currently know about any dividends for this simulation - # period, so bail. + if self._adjustment_reader is None: return - + position_tracker = self.position_tracker + held_sids = set(position_tracker.positions) # Dividends whose ex_date is the next trading day. We need to check if # we own any of these stocks so we know to pay them out when the pay # date comes. - ex_date_mask = (self.dividend_frame['ex_date'] == next_trading_day) - dividends_earnable = self.dividend_frame[ex_date_mask] - # Dividends whose pay date is the next trading day. If we held any of - # these stocks on midnight before the ex_date, we need to pay these out - # now. - pay_date_mask = (self.dividend_frame['pay_date'] == next_trading_day) - dividends_payable = self.dividend_frame[pay_date_mask] + if held_sids: + asset_finder = self.env.asset_finder - position_tracker = self.position_tracker - if len(dividends_earnable): - position_tracker.earn_dividends(dividends_earnable) + cash_dividends = self._adjustment_reader.\ + get_dividends_with_ex_date(held_sids, next_trading_day, + asset_finder) + stock_dividends = self._adjustment_reader.\ + get_stock_dividends_with_ex_date(held_sids, next_trading_day, + asset_finder) - if not len(dividends_payable): - return + position_tracker.earn_dividends( + cash_dividends, + stock_dividends + ) - net_cash_payment = position_tracker.pay_dividends(dividends_payable) + net_cash_payment = position_tracker.pay_dividends(next_trading_day) + if not net_cash_payment: + return self.cumulative_performance.handle_dividends_paid(net_cash_payment) self.todays_performance.handle_dividends_paid(net_cash_payment) @@ -408,9 +329,10 @@ def handle_minute_close(self, dt): A tuple of the minute perf packet and daily perf packet. If the market day has not ended, the daily perf packet is None. """ + self.position_tracker.sync_last_sale_prices(dt) self.update_performance() todays_date = normalize_date(dt) - account = self.get_account(False) + account = self.get_account(False, dt) bench_returns = self.all_benchmark_returns.loc[todays_date:dt] # cumulative returns @@ -426,27 +348,31 @@ def handle_minute_close(self, dt): # if this is the close, update dividends for the next day. # Return the performance tuple if dt == self.market_close: - return (minute_packet, self._handle_market_close(todays_date)) + return minute_packet, self._handle_market_close(todays_date) else: - return (minute_packet, None) + return minute_packet, None - def handle_market_close_daily(self): + def handle_market_close_daily(self, dt): """ Function called after handle_data when running with daily emission rate. """ + self.position_tracker.sync_last_sale_prices(dt) self.update_performance() completed_date = self.day - account = self.get_account(False) + account = self.get_account(False, dt) + + benchmark_value = self.all_benchmark_returns[completed_date] - # update risk metrics for cumulative performance self.cumulative_risk_metrics.update( completed_date, self.todays_performance.returns, - self.all_benchmark_returns[completed_date], + benchmark_value, account.leverage) - return self._handle_market_close(completed_date) + daily_packet = self._handle_market_close(completed_date) + + return daily_packet def _handle_market_close(self, completed_date): @@ -514,39 +440,3 @@ def handle_simulation_end(self): risk_dict = self.risk_report.to_dict() return risk_dict - - def __getstate__(self): - state_dict = \ - {k: v for k, v in iteritems(self.__dict__) - if not k.startswith('_')} - - state_dict['dividend_frame'] = pickle.dumps(self.dividend_frame) - - state_dict['_dividend_count'] = self._dividend_count - - STATE_VERSION = 4 - state_dict[VERSION_LABEL] = STATE_VERSION - - return state_dict - - def __setstate__(self, state): - - OLDEST_SUPPORTED_STATE = 4 - version = state.pop(VERSION_LABEL) - - if version < OLDEST_SUPPORTED_STATE: - raise BaseException("PerformanceTracker saved state is too old.") - - self.__dict__.update(state) - - # Handle the dividend frame specially - self.dividend_frame = pickle.loads(state['dividend_frame']) - - # properly setup the perf periods - p_types = ['cumulative', 'todays'] - for p_type in p_types: - name = p_type + '_performance' - period = getattr(self, name, None) - if period is None: - continue - period._position_tracker = self.position_tracker diff --git a/zipline/finance/risk/cumulative.py b/zipline/finance/risk/cumulative.py index 1e9ee15b3..bf56213e8 100644 --- a/zipline/finance/risk/cumulative.py +++ b/zipline/finance/risk/cumulative.py @@ -34,10 +34,6 @@ sortino_ratio, ) -from zipline.utils.serialization_utils import ( - VERSION_LABEL -) - log = logbook.Logger('Risk Cumulative') @@ -90,8 +86,7 @@ class RiskMetricsCumulative(object): 'information', ) - def __init__(self, sim_params, env, - create_first_day_stats=False): + def __init__(self, sim_params, env, create_first_day_stats=False): self.treasury_curves = env.treasury_curves self.start_date = sim_params.period_start.replace( hour=0, minute=0, second=0, microsecond=0 @@ -454,23 +449,3 @@ def calculate_beta(self): beta = algorithm_covariance / benchmark_variance return beta - - def __getstate__(self): - state_dict = {k: v for k, v in iteritems(self.__dict__) - if not k.startswith('_')} - - STATE_VERSION = 3 - state_dict[VERSION_LABEL] = STATE_VERSION - - return state_dict - - def __setstate__(self, state): - - OLDEST_SUPPORTED_STATE = 3 - version = state.pop(VERSION_LABEL) - - if version < OLDEST_SUPPORTED_STATE: - raise BaseException("RiskMetricsCumulative \ - saved state is too old.") - - self.__dict__.update(state) diff --git a/zipline/finance/risk/period.py b/zipline/finance/risk/period.py index 63c3c8cc2..b4af12889 100644 --- a/zipline/finance/risk/period.py +++ b/zipline/finance/risk/period.py @@ -34,10 +34,6 @@ sortino_ratio, ) -from zipline.utils.serialization_utils import ( - VERSION_LABEL -) - log = logbook.Logger('Risk Period') choose_treasury = functools.partial(risk.choose_treasury, @@ -323,23 +319,3 @@ def calculate_max_leverage(self): return 0.0 else: return max(self.algorithm_leverages) - - def __getstate__(self): - state_dict = {k: v for k, v in iteritems(self.__dict__) - if not k.startswith('_')} - - STATE_VERSION = 3 - state_dict[VERSION_LABEL] = STATE_VERSION - - return state_dict - - def __setstate__(self, state): - - OLDEST_SUPPORTED_STATE = 3 - version = state.pop(VERSION_LABEL) - - if version < OLDEST_SUPPORTED_STATE: - raise BaseException("RiskMetricsPeriod saved state \ - is too old.") - - self.__dict__.update(state) diff --git a/zipline/finance/risk/report.py b/zipline/finance/risk/report.py index 651b3834d..4ef72f983 100644 --- a/zipline/finance/risk/report.py +++ b/zipline/finance/risk/report.py @@ -60,14 +60,9 @@ import logbook import datetime from dateutil.relativedelta import relativedelta -from six import iteritems from . period import RiskMetricsPeriod -from zipline.utils.serialization_utils import ( - VERSION_LABEL -) - log = logbook.Logger('Risk Report') @@ -153,26 +148,3 @@ def periods_in_range(self, months_per, start, end): cur_start = cur_start + relativedelta(months=1) return ends - - def __getstate__(self): - state_dict = \ - {k: v for k, v in iteritems(self.__dict__) - if not k.startswith('_')} - - if '_dividend_count' in dir(self): - state_dict['_dividend_count'] = self._dividend_count - - STATE_VERSION = 2 - state_dict[VERSION_LABEL] = STATE_VERSION - - return state_dict - - def __setstate__(self, state): - - OLDEST_SUPPORTED_STATE = 2 - version = state.pop(VERSION_LABEL) - - if version < OLDEST_SUPPORTED_STATE: - raise BaseException("RiskReport saved state is too old.") - - self.__dict__.update(state) diff --git a/zipline/finance/slippage.py b/zipline/finance/slippage.py index 52866e90b..e029234fc 100644 --- a/zipline/finance/slippage.py +++ b/zipline/finance/slippage.py @@ -15,18 +15,10 @@ from __future__ import division import abc - import math - -from copy import copy -from functools import partial - from six import with_metaclass from zipline.finance.transaction import create_transaction -from zipline.utils.serialization_utils import ( - VERSION_LABEL -) SELL = 1 << 0 BUY = 1 << 1 @@ -34,53 +26,59 @@ LIMIT = 1 << 3 -def transact_stub(slippage, commission, event, open_orders): - """ - This is intended to be wrapped in a partial, so that the - slippage and commission models can be enclosed. - """ - for order, transaction in slippage(event, open_orders): - if transaction and transaction.amount != 0: - direction = math.copysign(1, transaction.amount) - per_share, total_commission = commission.calculate(transaction) - transaction.price += per_share * direction - transaction.commission = total_commission - yield order, transaction - - -def transact_partial(slippage, commission): - return partial(transact_stub, slippage, commission) - - class LiquidityExceeded(Exception): pass +DEFAULT_VOLUME_SLIPPAGE_BAR_LIMIT = 0.025 + + class SlippageModel(with_metaclass(abc.ABCMeta)): + def __init__(self): + self._volume_for_bar = 0 @property def volume_for_bar(self): return self._volume_for_bar @abc.abstractproperty - def process_order(self, event, order): + def process_order(self, data, order): pass - def simulate(self, event, current_orders): - + def simulate(self, data, asset, orders_for_asset): self._volume_for_bar = 0 + volume = data.current(asset, "volume") - for order in current_orders: + if volume == 0: + return + # can use the close price, since we verified there's volume in this + # bar. + price = data.current(asset, "close") + dt = data.current_dt + + for order in orders_for_asset: if order.open_amount == 0: continue - order.check_triggers(event) + order.check_triggers(price, dt) if not order.triggered: continue + txn = None + try: - txn = self.process_order(event, order) + execution_price, execution_volume = \ + self.process_order(data, order) + + if execution_price is not None: + txn = create_transaction( + order, + data.current_dt, + execution_price, + execution_volume + ) + except LiquidityExceeded: break @@ -88,19 +86,20 @@ def simulate(self, event, current_orders): self._volume_for_bar += abs(txn.amount) yield order, txn - def __call__(self, event, current_orders, **kwargs): - return self.simulate(event, current_orders, **kwargs) + def __call__(self, bar_data, asset, current_orders): + return self.simulate(bar_data, asset, current_orders) class VolumeShareSlippage(SlippageModel): - def __init__(self, - volume_limit=.25, + def __init__(self, volume_limit=DEFAULT_VOLUME_SLIPPAGE_BAR_LIMIT, price_impact=0.1): self.volume_limit = volume_limit self.price_impact = price_impact + super(VolumeShareSlippage, self).__init__() + def __repr__(self): return """ {class_name}( @@ -110,9 +109,10 @@ def __repr__(self): volume_limit=self.volume_limit, price_impact=self.price_impact) - def process_order(self, event, order): + def process_order(self, data, order): + volume = data.current(order.asset, "volume") - max_volume = self.volume_limit * event.volume + max_volume = self.volume_limit * volume # price impact accounts for the total volume of transactions # created against the current minute bar @@ -126,19 +126,21 @@ def process_order(self, event, order): cur_volume = int(min(remaining_volume, abs(order.open_amount))) if cur_volume < 1: - return + return None, None # tally the current amount into our total amount ordered. # total amount will be used to calculate price impact total_volume = self.volume_for_bar + cur_volume - volume_share = min(total_volume / event.volume, + volume_share = min(total_volume / volume, self.volume_limit) + price = data.current(order.asset, "close") + simulated_impact = volume_share ** 2 \ * math.copysign(self.price_impact, order.direction) \ - * event.price - impacted_price = event.price + simulated_impact + * price + impacted_price = price + simulated_impact if order.limit: # this is tricky! if an order with a limit price has reached @@ -151,34 +153,13 @@ def process_order(self, event, order): # is less than the limit price if (order.direction > 0 and impacted_price > order.limit) or \ (order.direction < 0 and impacted_price < order.limit): - return + return None, None - return create_transaction( - event, - order, + return ( impacted_price, math.copysign(cur_volume, order.direction) ) - def __getstate__(self): - - state_dict = copy(self.__dict__) - - STATE_VERSION = 1 - state_dict[VERSION_LABEL] = STATE_VERSION - - return state_dict - - def __setstate__(self, state): - - OLDEST_SUPPORTED_STATE = 1 - version = state.pop(VERSION_LABEL) - - if version < OLDEST_SUPPORTED_STATE: - raise BaseException("VolumeShareSlippage saved state is too old.") - - self.__dict__.update(state) - class FixedSlippage(SlippageModel): @@ -190,29 +171,10 @@ def __init__(self, spread=0.0): """ self.spread = spread - def process_order(self, event, order): - return create_transaction( - event, - order, - event.price + (self.spread / 2.0 * order.direction), - order.amount, - ) - - def __getstate__(self): - - state_dict = copy(self.__dict__) - - STATE_VERSION = 1 - state_dict[VERSION_LABEL] = STATE_VERSION - - return state_dict + def process_order(self, data, order): + price = data.current(order.asset, "close") - def __setstate__(self, state): - - OLDEST_SUPPORTED_STATE = 1 - version = state.pop(VERSION_LABEL) - - if version < OLDEST_SUPPORTED_STATE: - raise BaseException("FixedSlippage saved state is too old.") - - self.__dict__.update(state) + return ( + price + (self.spread / 2.0 * order.direction), + order.amount + ) diff --git a/zipline/finance/trading.py b/zipline/finance/trading.py index 362d55340..0837e441a 100644 --- a/zipline/finance/trading.py +++ b/zipline/finance/trading.py @@ -1,5 +1,5 @@ # -# Copyright 2014 Quantopian, Inc. +# Copyright 2015 Quantopian, Inc. # # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); # you may not use this file except in compliance with the License. @@ -32,7 +32,7 @@ from zipline.errors import ( NoFurtherDataError ) - +from zipline.utils.memoize import remember_last, lazyval log = logbook.Logger('Trading') @@ -123,6 +123,11 @@ def __init__( else: self.asset_finder = None + @lazyval + def market_minutes(self): + return self.minutes_for_days_in_range(self.first_trading_day, + self.last_trading_day) + def write_data(self, engine=None, equities_data=None, @@ -298,8 +303,11 @@ def add_trading_days(self, n, date): return self.trading_days[idx] def days_in_range(self, start, end): - mask = ((self.trading_days >= start) & - (self.trading_days <= end)) + start_date = self.normalize_date(start) + end_date = self.normalize_date(end) + + mask = ((self.trading_days >= start_date) & + (self.trading_days <= end_date)) return self.trading_days[mask] def opens_in_range(self, start, end): @@ -315,9 +323,20 @@ def minutes_for_days_in_range(self, start, end): start_date = self.normalize_date(start) end_date = self.normalize_date(end) + o_and_c = self.open_and_closes[ + self.open_and_closes.index.slice_indexer(start_date, end_date)] + + opens = o_and_c.market_open + closes = o_and_c.market_close + + one_min = pd.Timedelta(1, unit='m') + all_minutes = [] - for day in self.days_in_range(start_date, end_date): - day_minutes = self.market_minutes_for_day(day) + for i in range(0, len(o_and_c.index)): + market_open = opens[i] + market_close = closes[i] + day_minutes = np.arange(market_open, market_close + one_min, + dtype='datetime64[m]') all_minutes.append(day_minutes) # Concatenate all minutes and truncate minutes before start/after end. @@ -372,6 +391,7 @@ def next_market_minute(self, start): # then return the open of the *next* trading day. return self.next_open_and_close(start)[0] + @remember_last def previous_market_minute(self, start): """ Get the next market minute before @start. This is either the immediate diff --git a/zipline/finance/transaction.py b/zipline/finance/transaction.py index 74052872c..dcd2fce23 100644 --- a/zipline/finance/transaction.py +++ b/zipline/finance/transaction.py @@ -16,15 +16,15 @@ from copy import copy +from zipline.assets import Asset from zipline.protocol import DATASOURCE_TYPE -from zipline.utils.serialization_utils import ( - VERSION_LABEL -) class Transaction(object): def __init__(self, sid, amount, dt, price, order_id, commission=None): + assert isinstance(sid, Asset) + self.sid = sid self.amount = amount self.dt = dt @@ -41,27 +41,8 @@ def to_dict(self): del py['type'] return py - def __getstate__(self): - - state_dict = copy(self.__dict__) - - STATE_VERSION = 1 - state_dict[VERSION_LABEL] = STATE_VERSION - - return state_dict - - def __setstate__(self, state): - - OLDEST_SUPPORTED_STATE = 1 - version = state.pop(VERSION_LABEL) - - if version < OLDEST_SUPPORTED_STATE: - raise BaseException("Transaction saved state is too old.") - - self.__dict__.update(state) - -def create_transaction(event, order, price, amount): +def create_transaction(order, dt, price, amount): # floor the amount to protect against non-whole number orders # TODO: Investigate whether we can add a robust check in blotter @@ -72,9 +53,9 @@ def create_transaction(event, order, price, amount): raise Exception("Transaction magnitude must be at least 1.") transaction = Transaction( - sid=event.sid, + sid=order.sid, amount=int(amount), - dt=event.dt, + dt=dt, price=price, order_id=order.id ) diff --git a/zipline/gens/sim_engine.pyx b/zipline/gens/sim_engine.pyx new file mode 100644 index 000000000..c357f899e --- /dev/null +++ b/zipline/gens/sim_engine.pyx @@ -0,0 +1,98 @@ +# +# Copyright 2015 Quantopian, Inc. +# +# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); +# you may not use this file except in compliance with the License. +# You may obtain a copy of the License at +# +# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 +# +# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software +# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, +# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. +# See the License for the specific language governing permissions and +# limitations under the License. + +cimport numpy as np +import numpy as np +import pandas as pd +cimport cython +from cpython cimport bool + +cdef np.int64_t _nanos_in_minute = 60000000000 +NANOS_IN_MINUTE = _nanos_in_minute + +cpdef enum: + BAR = 0 + DAY_START = 1 + DAY_END = 2 + MINUTE_END = 3 + +cdef class MinuteSimulationClock: + cdef object trading_days + cdef object all_trading_days + cdef bool minute_emission + cdef np.int64_t[:] market_opens, market_closes + cdef public dict minutes_by_day, minutes_to_day + + def __init__(self, + trading_days, + market_opens, + market_closes, + all_trading_days, + minute_emission=False): + self.minute_emission = minute_emission + self.market_opens = market_opens + self.market_closes = market_closes + self.trading_days = trading_days + self.all_trading_days = all_trading_days + self.minutes_by_day = self.calc_minutes_by_day() + + @cython.boundscheck(False) + @cython.wraparound(False) + cpdef market_minutes(self, np.intp_t i): + cdef np.int64_t[:] market_opens, market_closes + market_opens = self.market_opens + market_closes = self.market_closes + + return np.arange(market_opens[i], + market_closes[i] + _nanos_in_minute, + _nanos_in_minute) + + cpdef calc_minutes_by_day(self): + minutes_by_day = {} + for day_idx, day in enumerate(self.trading_days): + minutes = pd.to_datetime( + self.market_minutes(day_idx), utc=True, box=True) + minutes_by_day[day] = minutes + return minutes_by_day + + def __iter__(self): + + minute_emission = self.minute_emission + + for day in self.trading_days: + yield day, DAY_START + + minutes = self.minutes_by_day[day] + + for minute in minutes: + yield minute, BAR + if minute_emission: + yield minute, MINUTE_END + + if not minute_emission: + yield minutes[-1], DAY_END + + +cdef class DailySimulationClock: + cdef object trading_days + + def __init__(self, trading_days): + self.trading_days = trading_days + + def __iter__(self): + for i, day in enumerate(self.trading_days): + yield day, DAY_START + yield day, BAR + yield day, DAY_END diff --git a/zipline/gens/tradesimulation.py b/zipline/gens/tradesimulation.py index 1f9e54d36..5b7c92fed 100644 --- a/zipline/gens/tradesimulation.py +++ b/zipline/gens/tradesimulation.py @@ -1,5 +1,5 @@ # -# Copyright 2014 Quantopian, Inc. +# Copyright 2015 Quantopian, Inc. # # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); # you may not use this file except in compliance with the License. @@ -12,23 +12,19 @@ # WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. # See the License for the specific language governing permissions and # limitations under the License. -from datetime import timedelta -from itertools import takewhile - from contextlib2 import ExitStack from logbook import Logger, Processor from pandas.tslib import normalize_date +from zipline.protocol import BarData +from zipline.utils.api_support import ZiplineAPI +from six import viewkeys -from zipline.errors import SidsNotFound -from zipline.finance.trading import NoFurtherDataError -from zipline.protocol import ( - BarData, - DATASOURCE_TYPE, - Event, - SIDData, +from zipline.gens.sim_engine import ( + BAR, + DAY_START, + DAY_END, + MINUTE_END ) -from zipline.utils.api_support import ZiplineAPI -from zipline.utils.data import SortedDict log = Logger('Trade Simulation') @@ -40,92 +36,39 @@ class AlgorithmSimulator(object): 'daily': 'daily_perf' } - def __init__(self, algo, sim_params): + def __init__(self, algo, sim_params, data_portal, clock, benchmark_source, + universe_func): # ============== # Simulation # Param Setup # ============== self.sim_params = sim_params + self.env = algo.trading_environment + self.data_portal = data_portal # ============== # Algo Setup # ============== self.algo = algo self.algo_start = normalize_date(self.sim_params.first_open) - self.env = algo.trading_environment # ============== # Snapshot Setup # ============== - _day = timedelta(days=1) - - def _get_removal_date(sid, - finder=self.env.asset_finder, - default=self.sim_params.last_close + _day): - """ - Get the date of the morning on which we should remove an asset from - data. - - If we don't have an auto_close_date, this is just the end of the - simulation. - - If we have an auto_close_date, then we remove assets from data on - max(asset.auto_close_date, asset.end_date + timedelta(days=1)) - - We hold assets at least until auto_close_date because up until that - date the user might still hold positions or have open orders in an - expired asset. - - We hold assets at least until end_date + 1, because an asset - continues trading until the **end** of its end_date. Even if an - asset auto-closed before the end_date (say, because Interactive - Brokers clears futures positions prior the actual notice or - expiration), there may still be trades arriving that represent - signals for other assets that are still tradeable. (Particularly in - the futures case, trading in the final days of a contract are - likely relevant for trading the next contract on the same future - chain.) - """ - try: - asset = finder.retrieve_asset(sid) - except ValueError: - # Handle sid not an int, such as from a custom source. - # So that they don't compare equal to other sids, and we'd - # blow up comparing strings to ints, let's give them unique - # close dates. - return default + timedelta(microseconds=id(sid)) - except SidsNotFound: - return default - - auto_close_date = asset.auto_close_date - if auto_close_date is None: - # If we don't have an auto_close_date, we never remove an asset - # from the user's portfolio. - return default - - end_date = asset.end_date - if end_date is None: - # If we have an auto_close_date but not an end_date, clear the - # asset from data when we clear positions/orders. - return auto_close_date - - # If we have both, make close once we're on or after the - # auto_close_date, and strictly after the end_date. - # See docstring above for an explanation of this logic. - return max(auto_close_date, end_date + _day) - - self._get_removal_date = _get_removal_date - - # The algorithm's data as of our most recent event. - # Maintain sids in order by asset close date, so that we can more - # efficiently remove them when their times come... - self.current_data = BarData(SortedDict(self._get_removal_date)) + # This object is the way that user algorithms interact with OHLCV data, + # fetcher data, and some API methods like `data.can_trade`. + self.current_data = self._create_bar_data(universe_func) # We don't have a datetime for the current snapshot until we # receive a message. self.simulation_dt = None + self.previous_dt = self.algo_start + + self.clock = clock + + self.benchmark_source = benchmark_source # ============= # Logging Setup @@ -138,274 +81,152 @@ def inject_algo_dt(record): record.extra['algo_dt'] = self.simulation_dt self.processor = Processor(inject_algo_dt) - def transform(self, stream_in): + def get_simulation_dt(self): + return self.simulation_dt + + def _create_bar_data(self, universe_func): + return BarData( + data_portal=self.data_portal, + simulation_dt_func=self.get_simulation_dt, + data_frequency=self.sim_params.data_frequency, + universe_func=universe_func + ) + + def transform(self): """ Main generator work loop. """ - # Initialize the mkt_close - mkt_open = self.algo.perf_tracker.market_open - mkt_close = self.algo.perf_tracker.market_close + algo = self.algo + algo.data_portal = self.data_portal + handle_data = algo.event_manager.handle_data + current_data = self.current_data - # inject the current algo - # snapshot time to any log record generated. + data_portal = self.data_portal - with ExitStack() as stack: - stack.enter_context(self.processor) - stack.enter_context(ZiplineAPI(self.algo)) + # can't cache a pointer to algo.perf_tracker because we're not + # guaranteed that the algo doesn't swap out perf trackers during + # its lifetime. + # likewise, we can't cache a pointer to the blotter. - data_frequency = self.sim_params.data_frequency - - self._call_before_trading_start(mkt_open) - - for date, snapshot in stream_in: - - self.simulation_dt = date - self.on_dt_changed(date) - - # If we're still in the warmup period. Use the event to - # update our universe, but don't yield any perf messages, - # and don't send a snapshot to handle_data. - if date < self.algo_start: - for event in snapshot: - if event.type == DATASOURCE_TYPE.SPLIT: - self.algo.blotter.process_split(event) - - elif event.type == DATASOURCE_TYPE.TRADE: - self.update_universe(event) - self.algo.perf_tracker.process_trade(event) - elif event.type == DATASOURCE_TYPE.CUSTOM: - self.update_universe(event) - - else: - messages = self._process_snapshot( - date, - snapshot, - self.algo.instant_fill, - ) - # Perf messages are only emitted if the snapshot contained - # a benchmark event. - for message in messages: - yield message - - # When emitting minutely, we need to call - # before_trading_start before the next trading day begins - if date == mkt_close: - if mkt_close <= self.algo.perf_tracker.last_close: - before_last_close = \ - mkt_close < self.algo.perf_tracker.last_close - try: - mkt_open, mkt_close = \ - self.env.next_open_and_close(mkt_close) - - except NoFurtherDataError: - # If at the end of backtest history, - # skip advancing market close. - pass - - if before_last_close: - self._call_before_trading_start(mkt_open) - - elif data_frequency == 'daily': - next_day = self.env.next_trading_day(date) - - if next_day is not None and \ - next_day < self.algo.perf_tracker.last_close: - self._call_before_trading_start(next_day) - - self.algo.portfolio_needs_update = True - self.algo.account_needs_update = True - self.algo.performance_needs_update = True - - risk_message = self.algo.perf_tracker.handle_simulation_end() - yield risk_message - - def _process_snapshot(self, dt, snapshot, instant_fill): - """ - Process a stream of events corresponding to a single datetime, possibly - returning a perf message to be yielded. - - If @instant_fill = True, we delay processing of events until after the - user's call to handle_data, and we process the user's placed orders - before the snapshot's events. Note that this introduces a lookahead - bias, since the user effectively is effectively placing orders that are - filled based on trades that happened prior to the call the handle_data. - - If @instant_fill = False, we process Trade events before calling - handle_data. This means that orders are filled based on trades - occurring in the next snapshot. This is the more conservative model, - and as such it is the default behavior in TradingAlgorithm. - """ + algo.perf_tracker.position_tracker.data_portal = data_portal - # Flags indicating whether we saw any events of type TRADE and type - # BENCHMARK. Respectively, these control whether or not handle_data is - # called for this snapshot and whether we emit a perf message for this - # snapshot. - any_trade_occurred = False - benchmark_event_occurred = False - - if instant_fill: - events_to_be_processed = [] - - # Assign process events to variables to avoid attribute access in - # innermost loops. - # - # Done here, to allow for perf_tracker or blotter to be swapped out - # or changed in between snapshots. - perf_process_trade = self.algo.perf_tracker.process_trade - perf_process_transaction = self.algo.perf_tracker.process_transaction - perf_process_order = self.algo.perf_tracker.process_order - perf_process_benchmark = self.algo.perf_tracker.process_benchmark - perf_process_split = self.algo.perf_tracker.process_split - perf_process_dividend = self.algo.perf_tracker.process_dividend - perf_process_commission = self.algo.perf_tracker.process_commission - perf_process_close_position = \ - self.algo.perf_tracker.process_close_position - blotter_process_trade = self.algo.blotter.process_trade - blotter_process_benchmark = self.algo.blotter.process_benchmark - - # Containers for the snapshotted events, so that the events are - # processed in a predictable order, without relying on the sorted order - # of the individual sources. - - # There is only one benchmark per snapshot, will be set to the current - # benchmark iff it occurs. - benchmark = None - # trades and customs are initialized as a list since process_snapshot - # is most often called on market bars, which could contain trades or - # custom events. - trades = [] - customs = [] - closes = [] - - # splits and dividends are processed once a day. - # - # The avoidance of creating the list every time this is called is more - # to attempt to show that this is the infrequent case of the method, - # since the performance benefit from deferring the list allocation is - # marginal. splits list will be allocated when a split occurs in the - # snapshot. - splits = None - # dividends list will be allocated when a dividend occurs in the - # snapshot. - dividends = None - - for event in snapshot: - if event.type == DATASOURCE_TYPE.TRADE: - trades.append(event) - elif event.type == DATASOURCE_TYPE.BENCHMARK: - benchmark = event - elif event.type == DATASOURCE_TYPE.SPLIT: - if splits is None: - splits = [] - splits.append(event) - elif event.type == DATASOURCE_TYPE.CUSTOM: - customs.append(event) - elif event.type == DATASOURCE_TYPE.DIVIDEND: - if dividends is None: - dividends = [] - dividends.append(event) - elif event.type == DATASOURCE_TYPE.CLOSE_POSITION: - closes.append(event) - else: - raise log.warn("Unrecognized event=%s".format(event)) - - # Handle benchmark first. - # - # Internal broker implementation depends on the benchmark being - # processed first so that transactions and commissions reported from - # the broker can be injected. - if benchmark is not None: - benchmark_event_occurred = True - perf_process_benchmark(benchmark) - for txn, order in blotter_process_benchmark(benchmark): - if txn.type == DATASOURCE_TYPE.TRANSACTION: - perf_process_transaction(txn) - elif txn.type == DATASOURCE_TYPE.COMMISSION: - perf_process_commission(txn) - perf_process_order(order) - - for trade in trades: - self.update_universe(trade) - any_trade_occurred = True - if instant_fill: - events_to_be_processed.append(trade) - else: - for txn, order in blotter_process_trade(trade): - if txn.type == DATASOURCE_TYPE.TRANSACTION: - perf_process_transaction(txn) - elif txn.type == DATASOURCE_TYPE.COMMISSION: - perf_process_commission(txn) - perf_process_order(order) - perf_process_trade(trade) - - for custom in customs: - self.update_universe(custom) - - for close in closes: - self.update_universe(close) - perf_process_close_position(close) - - if splits is not None: - for split in splits: - # process_split is not assigned to a variable since it is - # called rarely compared to the other event processors. - self.algo.blotter.process_split(split) - perf_process_split(split) - - if dividends is not None: - for dividend in dividends: - perf_process_dividend(dividend) - - if any_trade_occurred: - new_orders = self._call_handle_data() - for order in new_orders: - perf_process_order(order) - - if instant_fill: - # Now that handle_data has been called and orders have been placed, - # process the event stream to fill user orders based on the events - # from this snapshot. - for trade in events_to_be_processed: - for txn, order in blotter_process_trade(trade): - if txn is not None: - perf_process_transaction(txn) - if order is not None: - perf_process_order(order) - perf_process_trade(trade) - - if benchmark_event_occurred: - return self.generate_messages(dt) - else: - return () - - def _call_handle_data(self): - """ - Call the user's handle_data, returning any orders placed by the algo - during the call. - """ - self.algo.event_manager.handle_data( - self.algo, - self.current_data, - self.simulation_dt, - ) - orders = self.algo.blotter.new_orders - self.algo.blotter.new_orders = [] - return orders + def every_bar(dt_to_use): + # called every tick (minute or day). + + self.simulation_dt = dt_to_use + algo.on_dt_changed(dt_to_use) + + blotter = algo.blotter + perf_tracker = algo.perf_tracker + + # handle any transactions and commissions coming out new orders + # placed in the last bar + new_transactions, new_commissions = \ + blotter.get_transactions(current_data) - def _call_before_trading_start(self, dt): - dt = normalize_date(dt) - self.simulation_dt = dt - self.on_dt_changed(dt) + for transaction in new_transactions: + perf_tracker.process_transaction(transaction) - self._cleanup_expired_assets(dt, self.current_data, self.algo.blotter) + # since this order was modified, record it + order = blotter.orders[transaction.order_id] + perf_tracker.process_order(order) - self.algo.before_trading_start(self.current_data) + if new_commissions: + for commission in new_commissions: + perf_tracker.process_commission(commission) - def _cleanup_expired_assets(self, dt, current_data, algo_blotter): + handle_data(algo, current_data, dt_to_use) + + # grab any new orders from the blotter, then clear the list. + # this includes cancelled orders. + new_orders = blotter.new_orders + blotter.new_orders = [] + + # if we have any new orders, record them so that we know + # in what perf period they were placed. + if new_orders: + for new_order in new_orders: + perf_tracker.process_order(new_order) + + self.algo.portfolio_needs_update = True + self.algo.account_needs_update = True + self.algo.performance_needs_update = True + + def once_a_day(midnight_dt): + # Get the positions before updating the date so that prices are + # fetched for trading close instead of midnight + positions = algo.perf_tracker.position_tracker.positions + position_assets = algo.asset_finder.retrieve_all(positions) + + # set all the timestamps + self.simulation_dt = midnight_dt + algo.on_dt_changed(midnight_dt) + + # we want to wait until the clock rolls over to the next day + # before cleaning up expired assets. + self._cleanup_expired_assets(midnight_dt, position_assets) + + # call before trading start + algo.before_trading_start(current_data) + + perf_tracker = algo.perf_tracker + + # handle any splits that impact any positions or any open orders. + assets_we_care_about = \ + viewkeys(perf_tracker.position_tracker.positions) | \ + viewkeys(algo.blotter.open_orders) + + if assets_we_care_about: + splits = data_portal.get_splits(assets_we_care_about, + midnight_dt) + if splits: + algo.blotter.process_splits(splits) + perf_tracker.position_tracker.handle_splits(splits) + + def handle_benchmark(date): + algo.perf_tracker.all_benchmark_returns[date] = \ + self.benchmark_source.get_value(date) + + with ExitStack() as stack: + stack.enter_context(self.processor) + stack.enter_context(ZiplineAPI(self.algo)) + + if algo.data_frequency == 'minute': + def execute_order_cancellation_policy(): + algo.blotter.execute_cancel_policy(DAY_END) + else: + def execute_order_cancellation_policy(): + pass + + for dt, action in self.clock: + if action == BAR: + every_bar(dt) + elif action == DAY_START: + once_a_day(dt) + elif action == DAY_END: + # End of the day. + execute_order_cancellation_policy() + handle_benchmark(normalize_date(dt)) + + yield self._get_daily_message(dt, algo, algo.perf_tracker) + elif action == MINUTE_END: + handle_benchmark(dt) + minute_msg, daily_msg = \ + self._get_minute_message(dt, algo, algo.perf_tracker) + + yield minute_msg + + if daily_msg: + yield daily_msg + + risk_message = algo.perf_tracker.handle_simulation_end() + yield risk_message + + def _cleanup_expired_assets(self, dt, position_assets): """ Clear out any assets that have expired before starting a new sim day. - Performs three functions: + Performs two functions: 1. Finds all assets for which we have open orders and clears any orders whose assets are on or after their auto_close_date. @@ -413,104 +234,49 @@ def _cleanup_expired_assets(self, dt, current_data, algo_blotter): 2. Finds all assets for which we have positions and generates close_position events for any assets that have reached their auto_close_date. - - 3. Finds and removes from data all sids for which - _get_removal_date(sid) <= dt. """ algo = self.algo - expired = list(takewhile( - lambda asset_id: self._get_removal_date(asset_id) <= dt, - self.current_data - )) - for sid in expired: - try: - del self.current_data[sid] - except KeyError: - continue - - def create_close_position_event(asset): - event = Event({ - 'dt': dt, - 'type': DATASOURCE_TYPE.CLOSE_POSITION, - 'sid': asset.sid, - }) - return event def past_auto_close_date(asset): acd = asset.auto_close_date return acd is not None and acd <= dt # Remove positions in any sids that have reached their auto_close date. - to_clear = [] - finder = algo.asset_finder + assets_to_clear = \ + [asset for asset in position_assets if past_auto_close_date(asset)] perf_tracker = algo.perf_tracker - nonempty_position_assets = finder.retrieve_all( - # get_nonempty_position_sids us just the non-empty positions, and - # also avoids an unnecessary re-compuation of the portfolio. - perf_tracker.position_tracker.get_nonempty_position_sids() - ) - for asset in nonempty_position_assets: - if past_auto_close_date(asset): - to_clear.append(asset) - for close_event in map(create_close_position_event, to_clear): - perf_tracker.process_close_position(close_event) + for asset in assets_to_clear: + perf_tracker.process_close_position(asset, dt) # Remove open orders for any sids that have reached their # auto_close_date. blotter = algo.blotter - to_cancel = [] - for asset in blotter.open_orders: - if past_auto_close_date(asset): - to_cancel.append(asset) - for asset in to_cancel: - blotter.cancel_all(asset) - - def on_dt_changed(self, dt): - if self.algo.datetime != dt: - self.algo.on_dt_changed(dt) - - def generate_messages(self, dt): + assets_to_cancel = \ + set([asset for asset in blotter.open_orders + if past_auto_close_date(asset)]) + for asset in assets_to_cancel: + blotter.cancel_all_orders_for_asset(asset) + + @staticmethod + def _get_daily_message(dt, algo, perf_tracker): """ - Generator that yields perf messages for the given datetime. + Get a perf message for the given datetime. """ - # Ensure that updated_portfolio has been called at least once for this - # dt before we emit a perf message. This is a no-op if - # updated_portfolio has already been called this dt. - self.algo.updated_portfolio() - self.algo.updated_account() - - rvars = self.algo.recorded_vars - if self.algo.perf_tracker.emission_rate == 'daily': - perf_message = \ - self.algo.perf_tracker.handle_market_close_daily() - perf_message['daily_perf']['recorded_vars'] = rvars - yield perf_message - - elif self.algo.perf_tracker.emission_rate == 'minute': - # close the minute in the tracker, and collect the daily message if - # the minute is the close of the trading day - minute_message, daily_message = \ - self.algo.perf_tracker.handle_minute_close(dt) - - # collect and yield the minute's perf message - minute_message['minute_perf']['recorded_vars'] = rvars - yield minute_message - - # if there was a daily perf message, collect and yield it - if daily_message: - daily_message['daily_perf']['recorded_vars'] = rvars - yield daily_message - - def update_universe(self, event): + perf_message = perf_tracker.handle_market_close_daily(dt) + perf_message['daily_perf']['recorded_vars'] = algo.recorded_vars + return perf_message + + @staticmethod + def _get_minute_message(dt, algo, perf_tracker): """ - Update the universe with new event information. + Get a perf message for the given datetime. """ - # Update our knowledge of this event's sid - # rather than use if event.sid in ..., just trying - # and handling the exception is significantly faster - try: - sid_data = self.current_data[event.sid] - except KeyError: - sid_data = self.current_data[event.sid] = SIDData(event.sid) - - sid_data.__dict__.update(event.__dict__) + rvars = algo.recorded_vars + + minute_message, daily_message = perf_tracker.handle_minute_close(dt) + minute_message['minute_perf']['recorded_vars'] = rvars + + if daily_message: + daily_message["daily_perf"]["recorded_vars"] = rvars + + return minute_message, daily_message diff --git a/zipline/history/history.py b/zipline/history/history.py deleted file mode 100644 index f83f22ac0..000000000 --- a/zipline/history/history.py +++ /dev/null @@ -1,285 +0,0 @@ -# -# Copyright 2014 Quantopian, Inc. -# -# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); -# you may not use this file except in compliance with the License. -# You may obtain a copy of the License at -# -# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 -# -# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software -# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, -# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. -# See the License for the specific language governing permissions and -# limitations under the License. - -from __future__ import division - -import pandas as pd -import re - -from zipline.errors import IncompatibleHistoryFrequency - - -def parse_freq_str(freq_str): - # TODO: Wish we were more aligned with pandas here. - num_str, unit_str = re.match('([0-9]+)([A-Za-z]+)', freq_str).groups() - return int(num_str), unit_str - - -class Frequency(object): - """ - Represents how the data is sampled, as specified by the algoscript - via units like "1d", "1m", etc. - - Currently only two frequencies are supported, "1d" and "1m" - - - "1d" provides data at daily frequency, with the latest bar aggregating - the elapsed minutes of the (incomplete) current day - - "1m" provides data at minute frequency - """ - SUPPORTED_FREQUENCIES = frozenset({'1d', '1m'}) - MAX_MINUTES = {'m': 1, 'd': 390} - MAX_DAYS = {'d': 1} - - def __init__(self, freq_str, data_frequency, env): - - if freq_str not in self.SUPPORTED_FREQUENCIES: - raise ValueError( - "history frequency must be in {supported}".format( - supported=self.SUPPORTED_FREQUENCIES, - )) - # The string the at the algoscript specifies. - # Hold onto to use a key for caching. - self.freq_str = freq_str - - # num - The number of units of the frequency. - # unit_str - The unit type, e.g. 'd' - self.num, self.unit_str = parse_freq_str(freq_str) - - self.data_frequency = data_frequency - self.env = env - - def next_window_start(self, previous_window_close): - """ - Get the first minute of the window starting after a window that - finished on @previous_window_close. - """ - if self.unit_str == 'd': - return self.next_day_window_start(previous_window_close, self.env, - self.data_frequency) - elif self.unit_str == 'm': - return self.env.next_market_minute(previous_window_close) - - @staticmethod - def next_day_window_start(previous_window_close, env, - data_frequency='minute'): - """ - Get the next day window start after @previous_window_close. This is - defined as the first market open strictly greater than - @previous_window_close. - """ - if data_frequency == 'daily': - next_open = env.next_trading_day(previous_window_close) - else: - next_open = env.next_market_minute(previous_window_close) - return next_open - - def window_open(self, window_close): - """ - For a period ending on `window_end`, calculate the date of the first - minute bar that should be used to roll a digest for this frequency. - """ - if self.unit_str == 'd': - return self.day_window_open(window_close, self.num) - elif self.unit_str == 'm': - return self.minute_window_open(window_close, self.num) - - def window_close(self, window_start): - """ - For a period starting on `window_start`, calculate the date of the last - minute bar that should be used to roll a digest for this frequency. - """ - if self.unit_str == 'd': - return self.day_window_close(window_start, self.num) - elif self.unit_str == 'm': - return self.minute_window_close(window_start, self.num) - - def day_window_open(self, window_close, num_days): - """ - Get the first minute for a daily window of length @num_days with last - minute @window_close. This is calculated by searching backward until - @num_days market_closes are encountered. - """ - open_ = self.env.open_close_window( - window_close, - 1, - offset=-(num_days - 1) - ).market_open.iloc[0] - - if self.data_frequency == 'daily': - open_ = pd.tslib.normalize_date(open_) - - return open_ - - def minute_window_open(self, window_close, num_minutes): - """ - Get the first minute for a minutely window of length @num_minutes with - last minute @window_close. - - This is defined as window_close if num_minutes == 1, and otherwise as - the N-1st market minute after @window_start. - """ - if num_minutes == 1: - # Short circuit this case. - return window_close - - return self.env.market_minute_window( - window_close, count=-num_minutes - )[-1] - - def day_window_close(self, window_start, num_days): - """ - Get the window close for a daily frequency. - If the data_frequency is minute, then this will be the last minute of - last day of the window. - - If the data_frequency is minute, this will be midnight utc of the last - day of the window. - """ - if self.data_frequency != 'daily': - return self.env.get_open_and_close( - self.env.add_trading_days(num_days - 1, window_start), - )[1] - - return pd.tslib.normalize_date( - self.env.add_trading_days(num_days - 1, window_start), - ) - - def minute_window_close(self, window_start, num_minutes): - """ - Get the last minute for a minutely window of length @num_minutes with - first minute @window_start. - - This is defined as window_start if num_minutes == 1, and otherwise as - the N-1st market minute after @window_start. - """ - if num_minutes == 1: - # Short circuit this case. - return window_start - - return self.env.market_minute_window( - window_start, count=num_minutes - )[-1] - - def prev_bar(self, dt): - """ - Returns the previous bar for dt. - """ - if self.unit_str == 'd': - if self.data_frequency == 'minute': - def func(dt): - return self.env.get_open_and_close( - self.env.previous_trading_day(dt))[1] - else: - func = self.env.previous_trading_day - else: - func = self.env.previous_market_minute - - # Cache the function dispatch. - self.prev_bar = func - - return func(dt) - - @property - def max_bars(self): - if self.data_frequency == 'daily': - return self.max_days - else: - return self.max_minutes - - @property - def max_days(self): - if self.data_frequency != 'daily': - raise ValueError('max_days requested in minute mode') - return self.MAX_DAYS[self.unit_str] * self.num - - @property - def max_minutes(self): - """ - The maximum number of minutes required to roll a bar at this frequency. - """ - if self.data_frequency != 'minute': - raise ValueError('max_minutes requested in daily mode') - return self.MAX_MINUTES[self.unit_str] * self.num - - def normalize(self, dt): - if self.data_frequency != 'daily': - return dt - return pd.tslib.normalize_date(dt) - - def __eq__(self, other): - return self.freq_str == other.freq_str - - def __hash__(self): - return hash(self.freq_str) - - def __repr__(self): - return ''.join([str(self.__class__.__name__), - "('", self.freq_str, "')"]) - - -class HistorySpec(object): - """ - Maps to the parameters of the history() call made by the algoscript - - An object is used here so that get_history calls are not constantly - parsing the parameters and provides values for caching and indexing into - result frames. - """ - - FORWARD_FILLABLE = frozenset({'price'}) - - @classmethod - def spec_key(cls, bar_count, freq_str, field, ffill): - """ - Used as a hash/key value for the HistorySpec. - """ - return "{0}:{1}:{2}:{3}".format( - bar_count, freq_str, field, ffill) - - def __init__(self, bar_count, frequency, field, ffill, env, - data_frequency='daily'): - - # Number of bars to look back. - self.bar_count = bar_count - if isinstance(frequency, str): - frequency = Frequency(frequency, data_frequency, env) - if frequency.unit_str == 'm' and data_frequency == 'daily': - raise IncompatibleHistoryFrequency( - frequency=frequency.unit_str, - data_frequency=data_frequency, - ) - - # The frequency at which the data is sampled. - self.frequency = frequency - # The field, e.g. 'price', 'volume', etc. - self.field = field - # Whether or not to forward fill nan data. Only has an effect if this - # spec's field is in FORWARD_FILLABLE. - self._ffill = ffill - - # Calculate the cache key string once. - self.key_str = self.spec_key( - bar_count, frequency.freq_str, field, ffill) - - @property - def ffill(self): - """ - Wrapper around self._ffill that returns False for fields which are not - forward-fillable. - """ - return self._ffill and self.field in self.FORWARD_FILLABLE - - def __repr__(self): - return ''.join([self.__class__.__name__, "('", self.key_str, "')"]) diff --git a/zipline/history/history_container.py b/zipline/history/history_container.py deleted file mode 100644 index 8afea5e3a..000000000 --- a/zipline/history/history_container.py +++ /dev/null @@ -1,959 +0,0 @@ -# -# Copyright 2014 Quantopian, Inc. -# -# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); -# you may not use this file except in compliance with the License. -# You may obtain a copy of the License at -# -# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 -# -# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software -# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, -# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. -# See the License for the specific language governing permissions and -# limitations under the License. -from bisect import insort_left -from collections import namedtuple -from itertools import groupby, product - -import logbook -import numpy as np -import pandas as pd -from six import itervalues, iteritems, iterkeys - -from . history import HistorySpec - -from zipline.utils.data import RollingPanel, _ensure_index -from zipline.utils.munge import ffill, bfill - -logger = logbook.Logger('History Container') - - -# The closing price is referred to by multiple names, -# allow both for price rollover logic etc. -CLOSING_PRICE_FIELDS = frozenset({'price', 'close_price'}) - - -def ffill_buffer_from_prior_values(freq, - field, - buffer_frame, - digest_frame, - pv_frame, - raw=False): - """ - Forward-fill a buffer frame, falling back to the end-of-period values of a - digest frame if the buffer frame has leading NaNs. - """ - # convert to ndarray if necessary - digest_values = digest_frame - if raw and isinstance(digest_frame, pd.DataFrame): - digest_values = digest_frame.values - - buffer_values = buffer_frame - if raw and isinstance(buffer_frame, pd.DataFrame): - buffer_values = buffer_frame.values - - nan_sids = pd.isnull(buffer_values[0]) - if np.any(nan_sids) and len(digest_values): - # If we have any leading nans in the buffer and we have a non-empty - # digest frame, use the oldest digest values as the initial buffer - # values. - buffer_values[0, nan_sids] = digest_values[-1, nan_sids] - - nan_sids = pd.isnull(buffer_values[0]) - if np.any(nan_sids): - # If we still have leading nans, fall back to the last known values - # from before the digest. - key_loc = pv_frame.index.get_loc((freq.freq_str, field)) - filler = pv_frame.values[key_loc, nan_sids] - buffer_values[0, nan_sids] = filler - - if raw: - filled = ffill(buffer_values) - return filled - - return buffer_frame.ffill() - - -def ffill_digest_frame_from_prior_values(freq, - field, - digest_frame, - pv_frame, - raw=False): - """ - Forward-fill a digest frame, falling back to the last known prior values if - necessary. - """ - # convert to ndarray if necessary - values = digest_frame - if raw and isinstance(digest_frame, pd.DataFrame): - values = digest_frame.values - - nan_sids = pd.isnull(values[0]) - if np.any(nan_sids): - # If we have any leading nans in the frame, use values from pv_frame to - # seed values for those sids. - key_loc = pv_frame.index.get_loc((freq.freq_str, field)) - filler = pv_frame.values[key_loc, nan_sids] - values[0, nan_sids] = filler - - if raw: - filled = ffill(values) - return filled - - return digest_frame.ffill() - - -def freq_str_and_bar_count(history_spec): - """ - Helper for getting the frequency string and bar count from a history spec. - """ - return (history_spec.frequency.freq_str, history_spec.bar_count) - - -def next_bar(spec, env): - """ - Returns a function that will return the next bar for a given datetime. - """ - if spec.frequency.unit_str == 'd': - if spec.frequency.data_frequency == 'minute': - return lambda dt: env.get_open_and_close( - env.next_trading_day(dt), - )[1] - else: - return env.next_trading_day - else: - return env.next_market_minute - - -def compute_largest_specs(history_specs): - """ - Maps a Frequency to the largest HistorySpec at that frequency from an - iterable of HistorySpecs. - """ - return {key: max(group, key=lambda f: f.bar_count) - for key, group in groupby( - sorted(history_specs, key=freq_str_and_bar_count), - key=lambda spec: spec.frequency)} - - -# tuples to store a change to the shape of a HistoryContainer - -FrequencyDelta = namedtuple( - 'FrequencyDelta', - ['freq', 'buffer_delta'], -) - - -LengthDelta = namedtuple( - 'LengthDelta', - ['freq', 'delta'], -) - - -HistoryContainerDeltaSuper = namedtuple( - 'HistoryContainerDelta', - ['field', 'frequency_delta', 'length_delta'], -) - - -class HistoryContainerDelta(HistoryContainerDeltaSuper): - """ - A class representing a resize of the history container. - """ - def __new__(cls, field=None, frequency_delta=None, length_delta=None): - """ - field is a new field that was added. - frequency is a FrequencyDelta representing a new frequency was added. - length is a bar LengthDelta which is a frequency and a bar_count. - If any field is None, then no change occurred of that type. - """ - return super(HistoryContainerDelta, cls).__new__( - cls, field, frequency_delta, length_delta, - ) - - @property - def empty(self): - """ - Checks if the delta is empty. - """ - return (self.field is None and - self.frequency_delta is None and - self.length_delta is None) - - -def normalize_to_data_freq(data_frequency, dt): - if data_frequency == 'minute': - return dt - return pd.tslib.normalize_date(dt) - - -class HistoryContainer(object): - """ - Container for all history panels and frames used by an algoscript. - - To be used internally by TradingAlgorithm, but *not* passed directly to the - algorithm. - - Entry point for the algoscript is the result of `get_history`. - """ - VALID_FIELDS = { - 'price', 'open_price', 'volume', 'high', 'low', 'close_price', - } - - def __init__(self, - history_specs, - initial_sids, - initial_dt, - data_frequency, - env, - bar_data=None): - """ - A container to hold a rolling window of historical data within a user's - algorithm. - - Args: - history_specs (dict[Frequency:HistorySpec]): The starting history - specs that this container should be able to service. - - initial_sids (set[Asset or Int]): The starting sids to watch. - - initial_dt (datetime): The datetime to start collecting history from. - - bar_data (BarData): If this container is being constructed during - handle_data, this is the BarData for the current bar to fill the - buffer with. If this is constructed elsewhere, it is None. - - Returns: - An instance of a new HistoryContainer - """ - - # Store a reference to the env - self.env = env - - # History specs to be served by this container. - self.history_specs = history_specs - self.largest_specs = compute_largest_specs( - itervalues(self.history_specs) - ) - - # The set of fields specified by all history specs - self.fields = pd.Index( - sorted(set(spec.field for spec in itervalues(history_specs))) - ) - self.sids = pd.Index( - sorted(set(initial_sids or [])) - ) - - self.data_frequency = data_frequency - - initial_dt = normalize_to_data_freq(self.data_frequency, initial_dt) - - # This panel contains raw minutes for periods that haven't been fully - # completed. When a frequency period rolls over, these minutes are - # digested using some sort of aggregation call on the panel (e.g. `sum` - # for volume, `max` for high, `min` for low, etc.). - self.buffer_panel = self.create_buffer_panel(initial_dt, bar_data) - - # Dictionaries with Frequency objects as keys. - self.digest_panels, self.cur_window_starts, self.cur_window_closes = \ - self.create_digest_panels(initial_sids, initial_dt) - - # Helps prop up the prior day panel against having a nan, when the data - # has been seen. - self.last_known_prior_values = pd.DataFrame( - data=None, - index=self.prior_values_index, - columns=self.prior_values_columns, - # Note: For bizarre "intricacies of the spaghetti that is pandas - # indexing logic" reasons, setting this dtype prevents indexing - # errors in update_last_known_values. This is safe for the time - # being because our only forward-fillable fields are floats. If we - # need to add a non-float-typed forward-fillable field, then we may - # find ourselves having to track down and fix a pandas bug. - dtype=np.float64, - ) - - _ffillable_fields = None - - @property - def ffillable_fields(self): - if self._ffillable_fields is None: - fillables = self.fields.intersection(HistorySpec.FORWARD_FILLABLE) - self._ffillable_fields = fillables - return self._ffillable_fields - - @property - def prior_values_index(self): - index_values = list( - product( - (freq.freq_str for freq in self.unique_frequencies), - # Only store prior values for forward-fillable fields. - self.ffillable_fields, - ) - ) - if index_values: - return pd.MultiIndex.from_tuples(index_values) - else: - # MultiIndex doesn't gracefully support empty input, so we return - # an empty regular Index if we have values. - return pd.Index(index_values) - - @property - def prior_values_columns(self): - return self.sids - - @property - def all_panels(self): - yield self.buffer_panel - for panel in self.digest_panels.values(): - yield panel - - @property - def unique_frequencies(self): - """ - Return an iterator over all the unique frequencies serviced by this - container. - """ - return iterkeys(self.largest_specs) - - def _add_frequency(self, spec, dt, data): - """ - Adds a new frequency to the container. This reshapes the buffer_panel - if needed. - """ - freq = spec.frequency - self.largest_specs[freq] = spec - new_buffer_len = 0 - - if freq.max_bars > self.buffer_panel.window_length: - # More bars need to be held in the buffer_panel to support this - # freq - if freq.data_frequency \ - != self.buffer_spec.frequency.data_frequency: - # If the data_frequencies are not the same, then we need to - # create a fresh buffer. - self.buffer_panel = self.create_buffer_panel( - dt, bar_data=data, - ) - new_buffer_len = None - else: - # The frequencies are the same, we just need to add more bars. - self._resize_panel( - self.buffer_panel, - freq.max_bars, - dt, - self.buffer_spec.frequency, - ) - new_buffer_len = freq.max_minutes - # update the current buffer_spec to reflect the new lenght. - self.buffer_spec.bar_count = new_buffer_len + 1 - - if spec.bar_count > 1: - # This spec has more than one bar, construct a digest panel for it. - self.digest_panels[freq] = self._create_digest_panel(dt, spec=spec) - else: - self.cur_window_starts[freq] = dt - self.cur_window_closes[freq] = freq.window_close( - self.cur_window_starts[freq] - ) - - self.last_known_prior_values = self.last_known_prior_values.reindex( - index=self.prior_values_index, - ) - - return FrequencyDelta(freq, new_buffer_len) - - def _add_field(self, field): - """ - Adds a new field to the container. - """ - # self.fields is already sorted, so we just need to insert the new - # field in the correct index. - ls = list(self.fields) - insort_left(ls, field) - self.fields = pd.Index(ls) - # unset fillable fields cache - self._ffillable_fields = None - - self._realign_fields() - self.last_known_prior_values = self.last_known_prior_values.reindex( - index=self.prior_values_index, - ) - return field - - def _add_length(self, spec, dt): - """ - Increases the length of the digest panel for spec.frequency. If this - does not have a panel, and one is needed; a digest panel will be - constructed. - """ - old_count = self.largest_specs[spec.frequency].bar_count - self.largest_specs[spec.frequency] = spec - delta = spec.bar_count - old_count - - panel = self.digest_panels.get(spec.frequency) - - if panel is None: - # The old length for this frequency was 1 bar, meaning no digest - # panel was held. We must construct a new one here. - panel = self._create_digest_panel(dt, spec=spec) - - else: - self._resize_panel(panel, spec.bar_count - 1, dt, - freq=spec.frequency) - - self.digest_panels[spec.frequency] = panel - - return LengthDelta(spec.frequency, delta) - - def _resize_panel(self, panel, size, dt, freq): - """ - Resizes a panel, fills the date_buf with the correct values. - """ - # This is the oldest datetime that will be shown in the current window - # of the panel. - oldest_dt = pd.Timestamp(panel.start_date, tz='utc',) - delta = size - panel.window_length - - # Construct the missing dates. - missing_dts = self._create_window_date_buf( - delta, freq.unit_str, freq.data_frequency, oldest_dt, - ) - - panel.extend_back(missing_dts) - - def _create_window_date_buf(self, - window, - unit_str, - data_frequency, - dt): - """ - Creates a window length date_buf looking backwards from dt. - """ - if unit_str == 'd': - # Get the properly key'd datetime64 out of the pandas Timestamp - if data_frequency != 'daily': - arr = self.env.open_close_window( - dt, - window, - offset=-window, - ).market_close.astype('datetime64[ns]').values - else: - arr = self.env.open_close_window( - dt, - window, - offset=-window, - ).index.values - - return arr - else: - return self.env.market_minute_window( - self.env.previous_market_minute(dt), - window, - step=-1, - )[::-1].values - - def _create_panel(self, dt, spec): - """ - Constructs a rolling panel with a properly aligned date_buf. - """ - dt = normalize_to_data_freq(spec.frequency.data_frequency, dt) - - window = spec.bar_count - 1 - - date_buf = self._create_window_date_buf( - window, - spec.frequency.unit_str, - spec.frequency.data_frequency, - dt, - ) - - panel = RollingPanel( - window=window, - items=self.fields, - sids=self.sids, - initial_dates=date_buf, - ) - - return panel - - def _create_digest_panel(self, - dt, - spec, - window_starts=None, - window_closes=None): - """ - Creates a digest panel, setting the window_starts and window_closes. - If window_starts or window_closes are None, then self.cur_window_starts - or self.cur_window_closes will be used. - """ - freq = spec.frequency - - window_starts = window_starts if window_starts is not None \ - else self.cur_window_starts - window_closes = window_closes if window_closes is not None \ - else self.cur_window_closes - - window_starts[freq] = freq.normalize(dt) - window_closes[freq] = freq.window_close(window_starts[freq]) - - return self._create_panel(dt, spec) - - def ensure_spec(self, spec, dt, bar_data): - """ - Ensure that this container has enough space to hold the data for the - given spec. This returns a HistoryContainerDelta to represent the - changes in shape that the container made to support the new - HistorySpec. - """ - updated = {} - if spec.field not in self.fields: - updated['field'] = self._add_field(spec.field) - if spec.frequency not in self.largest_specs: - updated['frequency_delta'] = self._add_frequency( - spec, dt, bar_data, - ) - if spec.bar_count > self.largest_specs[spec.frequency].bar_count: - updated['length_delta'] = self._add_length(spec, dt) - return HistoryContainerDelta(**updated) - - def add_sids(self, to_add): - """ - Add new sids to the container. - """ - self.sids = pd.Index( - sorted(self.sids.union(_ensure_index(to_add))), - ) - self._realign_sids() - - def drop_sids(self, to_drop): - """ - Remove sids from the container. - """ - self.sids = pd.Index( - sorted(self.sids.difference(_ensure_index(to_drop))), - ) - self._realign_sids() - - def _realign_sids(self): - """ - Realign our constituent panels after adding or removing sids. - """ - self.last_known_prior_values = self.last_known_prior_values.reindex( - columns=self.sids, - ) - for panel in self.all_panels: - panel.set_minor_axis(self.sids) - - def _realign_fields(self): - self.last_known_prior_values = self.last_known_prior_values.reindex( - index=self.prior_values_index, - ) - for panel in self.all_panels: - panel.set_items(self.fields) - - def create_digest_panels(self, - initial_sids, - initial_dt): - """ - Initialize a RollingPanel for each unique panel frequency being stored - by this container. Each RollingPanel pre-allocates enough storage - space to service the highest bar-count of any history call that it - serves. - """ - # Map from frequency -> first/last minute of the next digest to be - # rolled for that frequency. - first_window_starts = {} - first_window_closes = {} - - # Map from frequency -> digest_panels. - panels = {} - for freq, largest_spec in iteritems(self.largest_specs): - if largest_spec.bar_count == 1: - # No need to allocate a digest panel; this frequency will only - # ever use data drawn from self.buffer_panel. - first_window_starts[freq] = freq.normalize(initial_dt) - first_window_closes[freq] = freq.window_close( - first_window_starts[freq] - ) - - continue - - dt = initial_dt - - rp = self._create_digest_panel( - dt, - spec=largest_spec, - window_starts=first_window_starts, - window_closes=first_window_closes, - ) - - panels[freq] = rp - - return panels, first_window_starts, first_window_closes - - def create_buffer_panel(self, initial_dt, bar_data): - """ - Initialize a RollingPanel containing enough minutes to service all our - frequencies. - """ - max_bars_needed = max( - freq.max_bars for freq in self.unique_frequencies - ) - freq = '1m' if self.data_frequency == 'minute' else '1d' - spec = HistorySpec( - max_bars_needed + 1, freq, None, None, self.env, - self.data_frequency, - ) - - rp = self._create_panel( - initial_dt, spec, - ) - self.buffer_spec = spec - - if bar_data is not None: - frame = self.frame_from_bardata(bar_data, initial_dt) - rp.add_frame(initial_dt, frame) - - return rp - - def convert_columns(self, values): - """ - If columns have a specific type you want to enforce, overwrite this - method and return the transformed values. - """ - return values - - def digest_bars(self, history_spec, do_ffill): - """ - Get the last (history_spec.bar_count - 1) bars from self.digest_panel - for the requested HistorySpec. - """ - bar_count = history_spec.bar_count - if bar_count == 1: - # slicing with [1 - bar_count:] doesn't work when bar_count == 1, - # so special-casing this. - res = pd.DataFrame(index=[], columns=self.sids, dtype=float) - return res.values, res.index - - field = history_spec.field - - # Panel axes are (field, dates, sids). We want just the entries for - # the requested field, the last (bar_count - 1) data points, and all - # sids. - digest_panel = self.digest_panels[history_spec.frequency] - frame = digest_panel.get_current(field, raw=True) - if do_ffill: - # Do forward-filling *before* truncating down to the requested - # number of bars. This protects us from losing data if an illiquid - # stock has a gap in its price history. - filled = ffill_digest_frame_from_prior_values( - history_spec.frequency, - history_spec.field, - frame, - self.last_known_prior_values, - raw=True - # Truncate only after we've forward-filled - ) - indexer = slice(1 - bar_count, None) - return filled[indexer], digest_panel.current_dates()[indexer] - else: - indexer = slice(1 - bar_count, None) - return frame[indexer, :], digest_panel.current_dates()[indexer] - - def buffer_panel_minutes(self, - buffer_panel, - earliest_minute=None, - latest_minute=None, - raw=False): - """ - Get the minutes in @buffer_panel between @earliest_minute and - @latest_minute, inclusive. - - @buffer_panel can be a RollingPanel or a plain Panel. If a - RollingPanel is supplied, we call `get_current` to extract a Panel - object. - - If no value is specified for @earliest_minute, use all the minutes we - have up until @latest minute. - - If no value for @latest_minute is specified, use all values up until - the latest minute. - """ - if isinstance(buffer_panel, RollingPanel): - buffer_panel = buffer_panel.get_current(start=earliest_minute, - end=latest_minute, - raw=raw) - return buffer_panel - # Using .ix here rather than .loc because loc requires that the keys - # are actually in the index, whereas .ix returns all the values between - # earliest_minute and latest_minute, which is what we want. - return buffer_panel.ix[:, earliest_minute:latest_minute, :] - - def frame_from_bardata(self, data, algo_dt): - """ - Create a DataFrame from the given BarData and algo dt. - """ - data = data._data - frame_data = np.empty((len(self.fields), len(self.sids))) * np.nan - - for j, sid in enumerate(self.sids): - sid_data = data.get(sid) - if not sid_data: - continue - if algo_dt != sid_data['dt']: - continue - for i, field in enumerate(self.fields): - frame_data[i, j] = sid_data.get(field, np.nan) - - return pd.DataFrame( - frame_data, - index=self.fields.copy(), - columns=self.sids.copy(), - ) - - def update(self, data, algo_dt): - """ - Takes the bar at @algo_dt's @data, checks to see if we need to roll any - new digests, then adds new data to the buffer panel. - """ - frame = self.frame_from_bardata(data, algo_dt) - - self.update_last_known_values() - self.update_digest_panels(algo_dt, self.buffer_panel) - self.buffer_panel.add_frame(algo_dt, frame) - - def update_digest_panels(self, algo_dt, buffer_panel, freq_filter=None): - """ - Check whether @algo_dt is greater than cur_window_close for any of our - frequencies. If so, roll a digest for that frequency using data drawn - from @buffer panel and insert it into the appropriate digest panels. - - If @freq_filter is specified, only use the given data to update - frequencies on which the filter returns True. - - This takes `buffer_panel` as an argument rather than using - self.buffer_panel so that this method can be used to add supplemental - data from an external source. - """ - for frequency in filter(freq_filter, self.unique_frequencies): - - # We don't keep a digest panel if we only have a length-1 history - # spec for a given frequency - digest_panel = self.digest_panels.get(frequency, None) - - while algo_dt > self.cur_window_closes[frequency]: - - earliest_minute = self.cur_window_starts[frequency] - latest_minute = self.cur_window_closes[frequency] - minutes_to_process = self.buffer_panel_minutes( - buffer_panel, - earliest_minute=earliest_minute, - latest_minute=latest_minute, - raw=True - ) - - if digest_panel is not None: - # Create a digest from minutes_to_process and add it to - # digest_panel. - digest_frame = self.create_new_digest_frame( - minutes_to_process, - self.fields, - self.sids - ) - digest_panel.add_frame( - latest_minute, - digest_frame, - self.fields, - self.sids - ) - - # Update panel start/close for this frequency. - self.cur_window_starts[frequency] = \ - frequency.next_window_start(latest_minute) - self.cur_window_closes[frequency] = \ - frequency.window_close(self.cur_window_starts[frequency]) - - def frame_to_series(self, field, frame, columns=None): - """ - Convert a frame with a DatetimeIndex and sid columns into a series with - a sid index, using the aggregator defined by the given field. - """ - if isinstance(frame, pd.DataFrame): - columns = frame.columns - frame = frame.values - - if not len(frame): - return pd.Series( - data=(0 if field == 'volume' else np.nan), - index=columns, - ).values - - if field in ['price', 'close_price']: - # shortcircuit for full last row - vals = frame[-1] - if np.all(~np.isnan(vals)): - return vals - return ffill(frame)[-1] - elif field == 'open_price': - return bfill(frame)[0] - elif field == 'volume': - return np.nansum(frame, axis=0) - elif field == 'high': - return np.nanmax(frame, axis=0) - elif field == 'low': - return np.nanmin(frame, axis=0) - else: - raise ValueError("Unknown field {}".format(field)) - - def aggregate_ohlcv_panel(self, - fields, - ohlcv_panel, - items=None, - minor_axis=None): - """ - Convert an OHLCV Panel into a DataFrame by aggregating each field's - frame into a Series. - """ - vals = ohlcv_panel - if isinstance(ohlcv_panel, pd.Panel): - vals = ohlcv_panel.values - items = ohlcv_panel.items - minor_axis = ohlcv_panel.minor_axis - - data = [ - self.frame_to_series( - field, - vals[items.get_loc(field)], - minor_axis - ) - for field in fields - ] - return np.array(data) - - def create_new_digest_frame(self, buffer_minutes, items=None, - minor_axis=None): - """ - Package up minutes in @buffer_minutes into a single digest frame. - """ - return self.aggregate_ohlcv_panel( - self.fields, - buffer_minutes, - items=items, - minor_axis=minor_axis - ) - - def update_last_known_values(self): - """ - Store the non-NaN values from our oldest frame in each frequency. - """ - ffillable = self.ffillable_fields - if not len(ffillable): - return - - for frequency in self.unique_frequencies: - digest_panel = self.digest_panels.get(frequency, None) - if digest_panel: - oldest_known_values = digest_panel.oldest_frame(raw=True) - else: - oldest_known_values = self.buffer_panel.oldest_frame(raw=True) - - oldest_vals = oldest_known_values - oldest_columns = self.fields - for field in ffillable: - f_idx = oldest_columns.get_loc(field) - field_vals = oldest_vals[f_idx] - # isnan would be fast, possible to use? - non_nan_sids = np.where(pd.notnull(field_vals)) - key = (frequency.freq_str, field) - key_loc = self.last_known_prior_values.index.get_loc(key) - self.last_known_prior_values.values[ - key_loc, non_nan_sids - ] = field_vals[non_nan_sids] - - def get_history(self, history_spec, algo_dt): - """ - Main API used by the algoscript is mapped to this function. - - Selects from the overarching history panel the values for the - @history_spec at the given @algo_dt. - """ - field = history_spec.field - do_ffill = history_spec.ffill - - # Get our stored values from periods prior to the current period. - digest_frame, index = self.digest_bars(history_spec, do_ffill) - - # Get minutes from our buffer panel to build the last row of the - # returned frame. - buffer_panel = self.buffer_panel_minutes( - self.buffer_panel, - earliest_minute=self.cur_window_starts[history_spec.frequency], - raw=True - ) - buffer_frame = buffer_panel[self.fields.get_loc(field)] - - if do_ffill: - buffer_frame = ffill_buffer_from_prior_values( - history_spec.frequency, - field, - buffer_frame, - digest_frame, - self.last_known_prior_values, - raw=True - ) - last_period = self.frame_to_series(field, buffer_frame, self.sids) - return fast_build_history_output(digest_frame, - last_period, - algo_dt, - index=index, - columns=self.sids) - - -def fast_build_history_output(buffer_frame, - last_period, - algo_dt, - index=None, - columns=None): - """ - Optimized concatenation of DataFrame and Series for use in - HistoryContainer.get_history. - - Relies on the fact that the input arrays have compatible shapes. - """ - buffer_values = buffer_frame - if isinstance(buffer_frame, pd.DataFrame): - buffer_values = buffer_frame.values - index = buffer_frame.index - columns = buffer_frame.columns - - return pd.DataFrame( - data=np.vstack( - [ - buffer_values, - last_period, - ] - ), - index=fast_append_date_to_index( - index, - pd.Timestamp(algo_dt) - ), - columns=columns, - ) - - -def fast_append_date_to_index(index, timestamp): - """ - Append a timestamp to a DatetimeIndex. DatetimeIndex.append does not - appear to work. - """ - return pd.DatetimeIndex( - np.hstack( - [ - index.values, - [timestamp.asm8], - ] - ), - tz='UTC', - ) diff --git a/zipline/lib/_windowtemplate.pxi b/zipline/lib/_windowtemplate.pxi index 9511326a4..2a1ae38b2 100644 --- a/zipline/lib/_windowtemplate.pxi +++ b/zipline/lib/_windowtemplate.pxi @@ -36,9 +36,10 @@ cdef class AdjustedArrayWindow: databuffer data object viewtype readonly Py_ssize_t window_length - Py_ssize_t anchor, max_anchor, next_adj + Py_ssize_t anchor, next_anchor, max_anchor, next_adj dict adjustments list adjustment_indices + ndarray last_out def __cinit__(self, databuffer data not None, @@ -53,9 +54,11 @@ cdef class AdjustedArrayWindow: self.adjustment_indices = sorted(adjustments, reverse=True) self.window_length = window_length self.anchor = window_length + offset + self.next_anchor = self.anchor self.max_anchor = data.shape[0] self.next_adj = self.pop_next_adj() + self.last_out = None cdef pop_next_adj(self): """ @@ -75,7 +78,7 @@ cdef class AdjustedArrayWindow: object adjustment Py_ssize_t start, anchor - anchor = self.anchor + anchor = self.anchor = self.next_anchor if anchor > self.max_anchor: raise StopIteration() @@ -93,7 +96,24 @@ cdef class AdjustedArrayWindow: out = asarray(self.data[start:self.anchor]).view(self.viewtype) out.setflags(write=False) - self.anchor += 1 + self.next_anchor = self.anchor + 1 + self.last_out = out + return out + + def seek(self, target_anchor): + cdef: + ndarray out + + if target_anchor < self.anchor: + raise Exception('Can not access data after window has passed.') + + if target_anchor == self.anchor: + return self.last_out + + while self.anchor < target_anchor: + out = next(self) + + self.last_out = out return out def __repr__(self): diff --git a/zipline/protocol.py b/zipline/protocol.py index 0355c54a9..da0d23973 100644 --- a/zipline/protocol.py +++ b/zipline/protocol.py @@ -12,19 +12,13 @@ # WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. # See the License for the specific language governing permissions and # limitations under the License. -from copy import copy - -from six import iteritems, iterkeys import pandas as pd -import numpy as np from .utils.enum import enum -from .utils.math_utils import nanstd, nanmean, nansum -from zipline.utils.algo_instance import get_algo_instance -from zipline.utils.serialization_utils import ( - VERSION_LABEL -) +from zipline._protocol import BarData as _BarData + +BarData = _BarData # Datasource type should completely determine the other fields of a # message with its type. @@ -64,35 +58,6 @@ ] -def dividend_payment(data=None): - """ - Take a dictionary whose values are in DIVIDEND_PAYMENT_FIELDS and return a - series representing the payment of a dividend. - - Ids are assigned to each historical dividend in - PerformanceTracker.update_dividends. They are guaranteed to be unique - integers with the context of a single simulation. If @data is non-empty, a - id is required to identify the historical dividend associated with this - payment. - - Additionally, if @data is non-empty, either data['cash_amount'] should be - nonzero or data['payment_sid'] should be an asset identifier and - data['share_count'] should be nonzero. - - The returned Series is given its id value as a name so that concatenating - payments results in a DataFrame indexed by id. (Note, however, that the - name value is not used to construct an index when this series is returned - by function passed to `DataFrame.apply`. In such a case, pandas preserves - the index of the DataFrame on which `apply` is being called.) - """ - return pd.Series( - data=data, - name=data['id'] if data is not None else None, - index=DIVIDEND_PAYMENT_FIELDS, - dtype=object, - ) - - class Event(object): def __init__(self, initial_values=None): @@ -147,31 +112,6 @@ def __getitem__(self, key): def __repr__(self): return "Portfolio({0})".format(self.__dict__) - def __getstate__(self): - - state_dict = copy(self.__dict__) - - # Have to convert to primitive dict - state_dict['positions'] = dict(self.positions) - - STATE_VERSION = 1 - state_dict[VERSION_LABEL] = STATE_VERSION - - return state_dict - - def __setstate__(self, state): - - OLDEST_SUPPORTED_STATE = 1 - version = state.pop(VERSION_LABEL) - - if version < OLDEST_SUPPORTED_STATE: - raise BaseException("Portfolio saved state is too old.") - - self.positions = Positions() - self.positions.update(state.pop('positions')) - - self.__dict__.update(state) - class Account(object): ''' @@ -205,25 +145,6 @@ def __getitem__(self, key): def __repr__(self): return "Account({0})".format(self.__dict__) - def __getstate__(self): - - state_dict = copy(self.__dict__) - - STATE_VERSION = 1 - state_dict[VERSION_LABEL] = STATE_VERSION - - return state_dict - - def __setstate__(self, state): - - OLDEST_SUPPORTED_STATE = 1 - version = state.pop(VERSION_LABEL) - - if version < OLDEST_SUPPORTED_STATE: - raise BaseException("Account saved state is too old.") - - self.__dict__.update(state) - class Position(object): @@ -239,25 +160,6 @@ def __getitem__(self, key): def __repr__(self): return "Position({0})".format(self.__dict__) - def __getstate__(self): - - state_dict = copy(self.__dict__) - - STATE_VERSION = 1 - state_dict[VERSION_LABEL] = STATE_VERSION - - return state_dict - - def __setstate__(self, state): - - OLDEST_SUPPORTED_STATE = 1 - version = state.pop(VERSION_LABEL) - - if version < OLDEST_SUPPORTED_STATE: - raise BaseException("Protocol Position saved state is too old.") - - self.__dict__.update(state) - class Positions(dict): @@ -265,302 +167,3 @@ def __missing__(self, key): pos = Position(key) self[key] = pos return pos - - -class SIDData(object): - # Cache some data on the class so that this is shared for all instances of - # siddata. - - # The dt where we cached the history. - _history_cache_dt = None - # _history_cache is a a dict mapping fields to pd.DataFrames. This is the - # most data we have for a given field for the _history_cache_dt. - _history_cache = {} - - # This is the cache that is used for returns. This will have a different - # structure than the other history cache as this is always daily. - _returns_cache_dt = None - _returns_cache = None - - # The last dt that we needed to cache the number of minutes. - _minute_bar_cache_dt = None - # If we are in minute mode, there is some cost associated with computing - # the number of minutes that we need to pass to the bar count of history. - # This will remain constant for a given bar and day count. - # This maps days to number of minutes. - _minute_bar_cache = {} - - def __init__(self, sid, initial_values=None): - self._sid = sid - self._freqstr = None - - # To check if we have data, we use the __len__ which depends on the - # __dict__. Because we are foward defining the attributes needed, we - # need to account for their entrys in the __dict__. - # We will add 1 because we need to account for the _initial_len entry - # itself. - self._initial_len = len(self.__dict__) + 1 - - if initial_values: - self.__dict__.update(initial_values) - - @property - def datetime(self): - """ - Provides an alias from data['foo'].datetime -> data['foo'].dt - - `datetime` was previously provided by adding a seperate `datetime` - member of the SIDData object via a generator that wrapped the incoming - data feed and added the field to each equity event. - - This alias is intended to be temporary, to provide backwards - compatibility with existing algorithms, but should be considered - deprecated, and may be removed in the future. - """ - return self.dt - - def get(self, name, default=None): - return self.__dict__.get(name, default) - - def __getitem__(self, name): - return self.__dict__[name] - - def __setitem__(self, name, value): - self.__dict__[name] = value - - def __len__(self): - return len(self.__dict__) - self._initial_len - - def __contains__(self, name): - return name in self.__dict__ - - def __repr__(self): - return "SIDData({0})".format(self.__dict__) - - def _get_buffer(self, bars, field='price', raw=False): - """ - Gets the result of history for the given number of bars and field. - - This will cache the results internally. - """ - cls = self.__class__ - algo = get_algo_instance() - - now = algo.datetime - if now != cls._history_cache_dt: - # For a given dt, the history call for this field will not change. - # We have a new dt, so we should reset the cache. - cls._history_cache_dt = now - cls._history_cache = {} - - if field not in self._history_cache \ - or bars > len(cls._history_cache[field][0].index): - # If we have never cached this field OR the amount of bars that we - # need for this field is greater than the amount we have cached, - # then we need to get more history. - hst = algo.history( - bars, self._freqstr, field, ffill=True, - ) - # Assert that the column holds ints, not security objects. - if not isinstance(self._sid, str): - hst.columns = hst.columns.astype(int) - self._history_cache[field] = (hst, hst.values, hst.columns) - - # Slice of only the bars needed. This is because we strore the LARGEST - # amount of history for the field, and we might request less than the - # largest from the cache. - buffer_, values, columns = cls._history_cache[field] - if raw: - sid_index = columns.get_loc(self._sid) - return values[-bars:, sid_index] - else: - return buffer_[self._sid][-bars:] - - def _cache_daily_minutely(self, days, fn): - """ - Gets the number of bars needed for the current number of days. - - Figures this out based on the algo datafrequency and caches the result. - This caches the result by replacing this function on the object. - This means that after the first call to _get_bars, this method will - point to a new function object. - - """ - def daily_get_max_bars(days): - return days - - def minute_get_max_bars(days): - # max number of minute. regardless of current days or short - # sessions - return days * 390 - - def daily_get_bars(days): - return days - - def minute_get_bars(days): - cls = self.__class__ - - now = get_algo_instance().datetime - if now != cls._minute_bar_cache_dt: - cls._minute_bar_cache_dt = now - cls._minute_bar_cache = {} - - if days not in cls._minute_bar_cache: - # Cache this calculation to happen once per bar, even if we - # use another transform with the same number of days. - env = get_algo_instance().trading_environment - prev = env.previous_trading_day(now) - ds = env.days_in_range( - env.add_trading_days(-days + 2, prev), - prev, - ) - # compute the number of minutes in the (days - 1) days before - # today. - # 210 minutes in a an early close and 390 in a full day. - ms = sum(210 if d in env.early_closes else 390 for d in ds) - # Add the number of minutes for today. - ms += int( - (now - env.get_open_and_close(now)[0]).total_seconds() / 60 - ) - - cls._minute_bar_cache[days] = ms + 1 # Account for this minute - - return cls._minute_bar_cache[days] - - if get_algo_instance().sim_params.data_frequency == 'daily': - self._freqstr = '1d' - # update this method to point to the daily variant. - self._get_bars = daily_get_bars - self._get_max_bars = daily_get_max_bars - else: - self._freqstr = '1m' - # update this method to point to the minute variant. - self._get_bars = minute_get_bars - self._get_max_bars = minute_get_max_bars - - # NOTE: This silently adds these two entries to the `__dict__` - # without affecting the `__len__` of the object. This is important - # because we use the `len` of the `SIDData` object to see if we have - # data for this asset. - self._initial_len += 2 - - # Not actually recursive because we have already cached the new method. - return getattr(self, fn)(days) - - def _get_bars(self, bars): - return self._cache_daily_minutely(bars, fn='_get_bars') - - def _get_max_bars(self, bars): - return self._cache_daily_minutely(bars, fn='_get_max_bars') - - def mavg(self, days): - bars = self._get_bars(days) - max_bars = self._get_max_bars(days) - prices = self._get_buffer(max_bars, raw=True)[-bars:] - return nanmean(prices) - - def stddev(self, days): - bars = self._get_bars(days) - max_bars = self._get_max_bars(days) - prices = self._get_buffer(max_bars, raw=True)[-bars:] - return nanstd(prices, ddof=1) - - def vwap(self, days): - bars = self._get_bars(days) - max_bars = self._get_max_bars(days) - prices = self._get_buffer(max_bars, raw=True)[-bars:] - vols = self._get_buffer(max_bars, field='volume', raw=True)[-bars:] - - vol_sum = nansum(vols) - try: - ret = nansum(prices * vols) / vol_sum - except ZeroDivisionError: - ret = np.nan - - return ret - - def returns(self): - algo = get_algo_instance() - - now = algo.datetime - if now != self._returns_cache_dt: - self._returns_cache_dt = now - self._returns_cache = algo.history(2, '1d', 'price', ffill=True) - - hst = self._returns_cache[self._sid] - return (hst.iloc[-1] - hst.iloc[0]) / hst.iloc[0] - - -class BarData(object): - """ - Holds the event data for all sids for a given dt. - - This is what is passed as `data` to the `handle_data` function. - - Note: Many methods are analogues of dictionary because of historical - usage of what this replaced as a dictionary subclass. - """ - - def __init__(self, data=None): - self._data = data if data is not None else {} - self._contains_override = None - - def __contains__(self, name): - if self._contains_override: - if self._contains_override(name): - return name in self._data - else: - return False - else: - return name in self._data - - def has_key(self, name): - """ - DEPRECATED: __contains__ is preferred, but this method is for - compatibility with existing algorithms. - """ - return name in self - - def __setitem__(self, name, value): - self._data[name] = value - - def __getitem__(self, name): - return self._data[name] - - def __delitem__(self, name): - del self._data[name] - - def __iter__(self): - for sid, data in iteritems(self._data): - # Allow contains override to filter out sids. - if sid in self: - if len(data): - yield sid - - def iterkeys(self): - # Allow contains override to filter out sids. - return (sid for sid in iterkeys(self._data) if sid in self) - - def keys(self): - # Allow contains override to filter out sids. - return list(self.iterkeys()) - - def itervalues(self): - return (value for _sid, value in self.iteritems()) - - def values(self): - return list(self.itervalues()) - - def iteritems(self): - return ((sid, value) for sid, value - in iteritems(self._data) - if sid in self) - - def items(self): - return list(self.iteritems()) - - def __len__(self): - return len(self.keys()) - - def __repr__(self): - return '{0}({1})'.format(self.__class__.__name__, self._data) diff --git a/zipline/sources/benchmark_source.py b/zipline/sources/benchmark_source.py new file mode 100644 index 000000000..ab4b2c637 --- /dev/null +++ b/zipline/sources/benchmark_source.py @@ -0,0 +1,186 @@ +# +# Copyright 2015 Quantopian, Inc. +# +# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); +# you may not use this file except in compliance with the License. +# You may obtain a copy of the License at +# +# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 +# +# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software +# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, +# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. +# See the License for the specific language governing permissions and +# limitations under the License. + +from zipline.errors import ( + InvalidBenchmarkAsset, + BenchmarkAssetNotAvailableTooEarly, + BenchmarkAssetNotAvailableTooLate +) + + +class BenchmarkSource(object): + def __init__(self, benchmark_sid, env, trading_days, data_portal, + emission_rate="daily"): + self.benchmark_sid = benchmark_sid + self.env = env + self.trading_days = trading_days + self.emission_rate = emission_rate + self.data_portal = data_portal + + if self.benchmark_sid: + self.benchmark_asset = self.env.asset_finder.retrieve_asset( + self.benchmark_sid) + + self._validate_benchmark() + + self._precalculated_series = \ + self._initialize_precalculated_series( + self.benchmark_asset, + self.env, + self.trading_days, + self.data_portal + ) + else: + # get benchmark info from trading environment, which defaults to + # downloading data from Yahoo. + daily_series = \ + env.benchmark_returns[trading_days[0]:trading_days[-1]] + + if self.emission_rate == "minute": + # we need to take the env's benchmark returns, which are daily, + # and resample them to minute + minutes = env.minutes_for_days_in_range( + start=trading_days[0], + end=trading_days[-1] + ) + + minute_series = daily_series.reindex( + index=minutes, + method="ffill" + ) + + self._precalculated_series = minute_series + else: + self._precalculated_series = daily_series + + def get_value(self, dt): + return self._precalculated_series.loc[dt] + + def _validate_benchmark(self): + # check if this security has a stock dividend. if so, raise an + # error suggesting that the user pick a different asset to use + # as benchmark. + stock_dividends = \ + self.data_portal.get_stock_dividends(self.benchmark_sid, + self.trading_days) + + if len(stock_dividends) > 0: + raise InvalidBenchmarkAsset( + sid=str(self.benchmark_sid), + dt=stock_dividends[0]["ex_date"] + ) + + if self.benchmark_asset.start_date > self.trading_days[0]: + # the asset started trading after the first simulation day + raise BenchmarkAssetNotAvailableTooEarly( + sid=str(self.benchmark_sid), + dt=self.trading_days[0], + start_dt=self.benchmark_asset.start_date + ) + + if self.benchmark_asset.end_date < self.trading_days[-1]: + # the asset stopped trading before the last simulation day + raise BenchmarkAssetNotAvailableTooLate( + sid=str(self.benchmark_sid), + dt=self.trading_days[0], + end_dt=self.benchmark_asset.end_date + ) + + def _initialize_precalculated_series(self, asset, env, trading_days, + data_portal): + """ + Internal method that precalculates the benchmark return series for + use in the simulation. + + Parameters + ---------- + asset: Asset to use + + env: TradingEnvironment + + trading_days: pd.DateTimeIndex + + data_portal: DataPortal + + Notes + ----- + If the benchmark asset started trading after the simulation start, + or finished trading before the simulation end, exceptions are raised. + + If the benchmark asset started trading the same day as the simulation + start, the first available minute price on that day is used instead + of the previous close. + + We use history to get an adjusted price history for each day's close, + as of the look-back date (the last day of the simulation). Prices are + fully adjusted for dividends, splits, and mergers. + + Returns + ------- + A pd.Series, indexed by trading day, whose values represent the % + change from close to close. + """ + if self.emission_rate == "minute": + minutes = env.minutes_for_days_in_range(self.trading_days[0], + self.trading_days[-1]) + benchmark_series = data_portal.get_history_window( + [asset], + minutes[-1], + bar_count=len(minutes) + 1, + frequency="1m", + field="price", + ffill=True + )[asset] + + return benchmark_series.pct_change()[1:] + else: + start_date = self.benchmark_asset.start_date + if start_date < trading_days[0]: + # get the window of close prices for benchmark_sid from the + # last trading day of the simulation, going up to one day + # before the simulation start day (so that we can get the % + # change on day 1) + benchmark_series = data_portal.get_history_window( + [asset], + trading_days[-1], + bar_count=len(trading_days) + 1, + frequency="1d", + field="price", + ffill=True + )[asset] + return benchmark_series.pct_change()[1:] + elif start_date == trading_days[0]: + # Attempt to handle case where stock data starts on first + # day, in this case use the open to close return. + benchmark_series = data_portal.get_history_window( + [asset], + trading_days[-1], + bar_count=len(trading_days), + frequency="1d", + field="price", + ffill=True + )[asset] + + # get a minute history window of the first day + first_open = data_portal.get_spot_value( + asset, 'open', trading_days[0], 'daily') + first_close = data_portal.get_spot_value( + asset, 'close', trading_days[0], 'daily') + + first_day_return = (first_close - first_open) / first_open + + returns = benchmark_series.pct_change()[:] + returns[0] = first_day_return + return returns diff --git a/zipline/sources/requests_csv.py b/zipline/sources/requests_csv.py new file mode 100644 index 000000000..c71ee96b3 --- /dev/null +++ b/zipline/sources/requests_csv.py @@ -0,0 +1,585 @@ +from six import StringIO, iteritems +from abc import ABCMeta, abstractmethod +from collections import namedtuple +import hashlib +from textwrap import dedent +import pandas as pd +from pandas import read_csv +import numpy +from logbook import Logger +import pytz +import warnings +import requests + +from zipline.errors import ( + MultipleSymbolsFound, + SymbolNotFound, + ZiplineError +) +from zipline.protocol import ( + DATASOURCE_TYPE, + Event +) +from zipline.assets import Equity + +logger = Logger('Requests Source Logger') + + +def roll_dts_to_midnight(dts, env): + if len(dts) == 0: + return dts + + return pd.DatetimeIndex( + (dts.tz_convert('US/Eastern') - pd.Timedelta(hours=16)).date, + tz='UTC', + ) + env.trading_day + + +class FetcherEvent(Event): + pass + + +class FetcherCSVRedirectError(ZiplineError): + msg = dedent( + """\ + Attempt to fetch_csv from a redirected url. {url} + must be changed to {new_url} + """ + ) + + def __init__(self, *args, **kwargs): + self.url = kwargs["url"] + self.new_url = kwargs["new_url"] + self.extra = kwargs["extra"] + + super(FetcherCSVRedirectError, self).__init__(*args, **kwargs) + +# The following optional arguments are supported for +# requests backed data sources. +# see http://docs.python-requests.org/en/latest/api/#main-interface +# for a full list. +ALLOWED_REQUESTS_KWARGS = { + 'params', + 'headers', + 'auth', + 'cert'} + + +# The following optional arguments are supported for pandas' read_csv +# function, and may be passed as kwargs to the datasource below. +# see http://pandas.pydata.org/ +# pandas-docs/stable/generated/pandas.io.parsers.read_csv.html +ALLOWED_READ_CSV_KWARGS = { + 'sep', + 'dialect', + 'doublequote', + 'escapechar', + 'quotechar', + 'quoting', + 'skipinitialspace', + 'lineterminator', + 'header', + 'index_col', + 'names', + 'prefix', + 'skiprows', + 'skipfooter', + 'skip_footer', + 'na_values', + 'true_values', + 'false_values', + 'delimiter', + 'converters', + 'dtype', + 'delim_whitespace', + 'as_recarray', + 'na_filter', + 'compact_ints', + 'use_unsigned', + 'buffer_lines', + 'warn_bad_lines', + 'error_bad_lines', + 'keep_default_na', + 'thousands', + 'comment', + 'decimal', + 'keep_date_col', + 'nrows', + 'chunksize', + 'encoding', + 'usecols' +} + +SHARED_REQUESTS_KWARGS = { + 'stream': True, + 'allow_redirects': False, +} + + +def mask_requests_args(url, validating=False, params_checker=None, **kwargs): + requests_kwargs = {key: val for (key, val) in iteritems(kwargs) + if key in ALLOWED_REQUESTS_KWARGS} + if params_checker is not None: + url, s_params = params_checker(url) + if s_params: + if 'params' in requests_kwargs: + requests_kwargs['params'].update(s_params) + else: + requests_kwargs['params'] = s_params + + # Giving the connection 30 seconds. This timeout does not + # apply to the download of the response body. + # (Note that Quandl links can take >10 seconds to return their + # first byte on occasion) + requests_kwargs['timeout'] = 1.0 if validating else 30.0 + requests_kwargs.update(SHARED_REQUESTS_KWARGS) + + request_pair = namedtuple("RequestPair", ("requests_kwargs", "url")) + return request_pair(requests_kwargs, url) + + +class PandasCSV(object): + __metaclass__ = ABCMeta + + def __init__(self, + pre_func, + post_func, + env, + start_date, + end_date, + date_column, + date_format, + timezone, + symbol, + mask, + symbol_column, + data_frequency, + **kwargs): + + self.start_date = start_date + self.end_date = end_date + self.date_column = date_column + self.date_format = date_format + self.timezone = timezone + self.mask = mask + self.symbol_column = symbol_column or "symbol" + self.data_frequency = data_frequency + + invalid_kwargs = set(kwargs) - ALLOWED_READ_CSV_KWARGS + if invalid_kwargs: + raise TypeError( + "Unexpected keyword arguments: %s" % invalid_kwargs, + ) + + self.pandas_kwargs = self.mask_pandas_args(kwargs) + + self.symbol = symbol + + self.env = env + self.finder = env.asset_finder + + self.pre_func = pre_func + self.post_func = post_func + + @property + def fields(self): + return self.df.columns.tolist() + + def get_hash(self): + return self.namestring + + @abstractmethod + def fetch_data(self): + return + + @staticmethod + def parse_date_str_series(format_str, tz, date_str_series, data_frequency, + env): + """ + Efficient parsing for a 1d Pandas/numpy object containing string + representations of dates. + + Note: pd.to_datetime is significantly faster when no format string is + passed, and in pandas 0.12.0 the %p strptime directive is not correctly + handled if a format string is explicitly passed, but AM/PM is handled + properly if format=None. + + Moreover, we were previously ignoring this parameter unintentionally + because we were incorrectly passing it as a positional. For all these + reasons, we ignore the format_str parameter when parsing datetimes. + """ + + # Explicitly ignoring this parameter. See note above. + if format_str is not None: + logger.warn( + "The 'format_str' parameter to fetch_csv is deprecated. " + "Ignoring and defaulting to pandas default date parsing." + ) + format_str = None + + tz_str = str(tz) + if tz_str == pytz.utc.zone: + parsed = pd.to_datetime( + date_str_series.values, + format=format_str, + utc=True, + coerce=True, + ) + else: + parsed = pd.to_datetime( + date_str_series.values, + format=format_str, + coerce=True, + ).tz_localize(tz_str).tz_convert('UTC') + + if data_frequency == 'daily': + parsed = roll_dts_to_midnight(parsed, env) + return parsed + + def mask_pandas_args(self, kwargs): + pandas_kwargs = {key: val for (key, val) in iteritems(kwargs) + if key in ALLOWED_READ_CSV_KWARGS} + if 'usecols' in pandas_kwargs: + usecols = pandas_kwargs['usecols'] + if usecols and self.date_column not in usecols: + # make a new list so we don't modify user's, + # and to ensure it is mutable + with_date = list(usecols) + with_date.append(self.date_column) + pandas_kwargs['usecols'] = with_date + + # No strings in the 'symbol' column should be interpreted as NaNs + pandas_kwargs.setdefault('keep_default_na', False) + pandas_kwargs.setdefault('na_values', {'symbol': []}) + + return pandas_kwargs + + def _lookup_unconflicted_symbol(self, symbol): + """ + Attempt to find a unique asset whose symbol is the given string. + + If multiple assets have held the given symbol, return a 0. + + If no asset has held the given symbol, return a NaN. + """ + try: + uppered = symbol.upper() + except AttributeError: + # The mapping fails because symbol was a non-string + return numpy.nan + + try: + return self.finder.lookup_symbol(uppered, as_of_date=None) + except MultipleSymbolsFound: + # Fill conflicted entries with zeros to mark that they need to be + # resolved by date. + return 0 + except SymbolNotFound: + # Fill not found entries with nans. + return numpy.nan + + def load_df(self): + df = self.fetch_data() + + if self.pre_func: + df = self.pre_func(df) + + # Batch-convert the user-specifed date column into timestamps. + df['dt'] = self.parse_date_str_series( + self.date_format, + self.timezone, + df[self.date_column], + self.data_frequency, + self.env + ).values + + # ignore rows whose dates we couldn't parse + df = df[df['dt'].notnull()] + + if self.symbol is not None: + df['sid'] = self.symbol + elif self.finder: + + df.sort(self.symbol_column) + + # Pop the 'sid' column off of the DataFrame, just in case the user + # has assigned it, and throw a warning + try: + df.pop('sid') + warnings.warn( + "Assignment of the 'sid' column of a DataFrame is " + "not supported by Fetcher. The 'sid' column has been " + "overwritten.", + category=UserWarning, + stacklevel=2, + ) + except KeyError: + # There was no 'sid' column, so no warning is necessary + pass + + # Fill entries for any symbols that don't require a date to + # uniquely identify. Entries for which multiple securities exist + # are replaced with zeroes, while entries for which no asset + # exists are replaced with NaNs. + unique_symbols = df[self.symbol_column].unique() + sid_series = pd.Series( + data=map(self._lookup_unconflicted_symbol, unique_symbols), + index=unique_symbols, + name='sid', + ) + df = df.join(sid_series, on=self.symbol_column) + + # Fill any zero entries left in our sid column by doing a lookup + # using both symbol and the row date. + conflict_rows = df[df['sid'] == 0] + for row_idx, row in conflict_rows.iterrows(): + try: + asset = self.finder.lookup_symbol( + row[self.symbol_column], + # Replacing tzinfo here is necessary because of the + # timezone metadata bug described below. + row['dt'].replace(tzinfo=pytz.utc), + + # It's possible that no asset comes back here if our + # lookup date is from before any asset held the + # requested symbol. Mark such cases as NaN so that + # they get dropped in the next step. + ) or numpy.nan + except SymbolNotFound: + asset = numpy.nan + + # Assign the resolved asset to the cell + df.ix[row_idx, 'sid'] = asset + + # Filter out rows containing symbols that we failed to find. + length_before_drop = len(df) + df = df[df['sid'].notnull()] + no_sid_count = length_before_drop - len(df) + if no_sid_count: + logger.warn( + "Dropped {} rows from fetched csv.".format(no_sid_count), + no_sid_count, + extra={'syslog': True}, + ) + else: + df['sid'] = df['symbol'] + + # Dates are localized to UTC when they come out of + # parse_date_str_series, but we need to re-localize them here because + # of a bug that wasn't fixed until + # https://github.com/pydata/pandas/pull/7092. + # We should be able to remove the call to tz_localize once we're on + # pandas 0.14.0 + + # We don't set 'dt' as the index until here because the Symbol parsing + # operations above depend on having a unique index for the dataframe, + # and the 'dt' column can contain multiple dates for the same entry. + df.drop_duplicates(["sid", "dt"]) + df.set_index(['dt'], inplace=True) + df = df.tz_localize('UTC') + df.sort_index(inplace=True) + + cols_to_drop = [self.date_column] + if self.symbol is None: + cols_to_drop.append(self.symbol_column) + df = df[df.columns.drop(cols_to_drop)] + + if self.post_func: + df = self.post_func(df) + + return df + + def __iter__(self): + asset_cache = {} + for dt, series in self.df.iterrows(): + if dt < self.start_date: + continue + + if dt > self.end_date: + return + + event = FetcherEvent() + # when dt column is converted to be the dataframe's index + # the dt column is dropped. So, we need to manually copy + # dt into the event. + event.dt = dt + for k, v in series.iteritems(): + # convert numpy integer types to + # int. This assumes we are on a 64bit + # platform that will not lose information + # by casting. + # TODO: this is only necessary on the + # amazon qexec instances. would be good + # to figure out how to use the numpy dtypes + # without this check and casting. + if isinstance(v, numpy.integer): + v = int(v) + + setattr(event, k, v) + + # If it has start_date, then it's already an Asset + # object from asset_for_symbol, and we don't have to + # transform it any further. Checking for start_date is + # faster than isinstance. + if event.sid in asset_cache: + event.sid = asset_cache[event.sid] + elif hasattr(event.sid, 'start_date'): + # Clone for user algo code, if we haven't already. + asset_cache[event.sid] = event.sid + elif self.finder and isinstance(event.sid, int): + asset = self.finder.retrieve_asset(event.sid, + default_none=True) + if asset: + # Clone for user algo code. + event.sid = asset_cache[asset] = asset + elif self.mask: + # When masking drop all non-mappable values. + continue + elif self.symbol is None: + # If the event's sid property is an int we coerce + # it into an Equity. + event.sid = asset_cache[event.sid] = Equity(event.sid) + + event.type = DATASOURCE_TYPE.CUSTOM + event.source_id = self.namestring + yield event + + +class PandasRequestsCSV(PandasCSV): + # maximum 100 megs to prevent DDoS + MAX_DOCUMENT_SIZE = (1024 * 1024) * 100 + + # maximum number of bytes to read in at a time + CONTENT_CHUNK_SIZE = 4096 + + def __init__(self, + url, + pre_func, + post_func, + env, + start_date, + end_date, + date_column, + date_format, + timezone, + symbol, + mask, + symbol_column, + data_frequency, + special_params_checker=None, + **kwargs): + + # Peel off extra requests kwargs, forwarding the remaining kwargs to + # the superclass. + # Also returns possible https updated url if sent to http quandl ds + # If url hasn't changed, will just return the original. + self._requests_kwargs, self.url =\ + mask_requests_args(url, + params_checker=special_params_checker, + **kwargs) + + remaining_kwargs = { + k: v for k, v in iteritems(kwargs) + if k not in self.requests_kwargs + } + + self.namestring = type(self).__name__ + + super(PandasRequestsCSV, self).__init__( + pre_func, + post_func, + env, + start_date, + end_date, + date_column, + date_format, + timezone, + symbol, + mask, + symbol_column, + data_frequency, + **remaining_kwargs + ) + + self.fetch_size = None + self.fetch_hash = None + + self.df = self.load_df() + + self.special_params_checker = special_params_checker + + @property + def requests_kwargs(self): + return self._requests_kwargs + + def fetch_url(self, url): + info = "checking {url} with {params}" + logger.info(info.format(url=url, params=self.requests_kwargs)) + # setting decode_unicode=True sometimes results in a + # UnicodeEncodeError exception, so instead we'll use + # pandas logic for decoding content + try: + response = requests.get(url, **self.requests_kwargs) + except requests.exceptions.ConnectionError: + raise Exception('Could not connect to %s' % url) + + if not response.ok: + raise Exception('Problem reaching %s' % url) + elif response.is_redirect: + # On the offchance we don't catch a redirect URL + # in validation, this will catch it. + new_url = response.headers['location'] + raise FetcherCSVRedirectError( + url=url, + new_url=new_url, + extra={ + 'old_url': url, + 'new_url': new_url + } + ) + + content_length = 0 + logger.info('{} connection established in {:.1f} seconds'.format( + url, response.elapsed.total_seconds())) + + # use the decode_unicode flag to ensure that the output of this is + # a string, and not bytes. + for chunk in response.iter_content(self.CONTENT_CHUNK_SIZE, + decode_unicode=True): + if content_length > self.MAX_DOCUMENT_SIZE: + raise Exception('Document size too big.') + if chunk: + content_length += len(chunk) + yield chunk + + return + + def fetch_data(self): + # create a data frame directly from the full text of + # the response from the returned file-descriptor. + data = self.fetch_url(self.url) + fd = StringIO() + + if isinstance(data, str): + fd.write(data) + else: + for chunk in data: + fd.write(chunk) + + self.fetch_size = fd.tell() + + fd.seek(0) + + try: + # see if pandas can parse csv data + frames = read_csv(fd, **self.pandas_kwargs) + + frames_hash = hashlib.md5(str(fd.getvalue()).encode('utf-8')) + self.fetch_hash = frames_hash.hexdigest() + except pd.parser.CParserError: + # could not parse the data, raise exception + raise Exception('Error parsing remote CSV data.') + finally: + fd.close() + + return frames diff --git a/zipline/test_algorithms.py b/zipline/test_algorithms.py index 04defd16b..35d896687 100644 --- a/zipline/test_algorithms.py +++ b/zipline/test_algorithms.py @@ -71,7 +71,6 @@ and trade events. """ -from copy import deepcopy import numpy as np from nose.tools import assert_raises @@ -89,6 +88,7 @@ ) from zipline.errors import UnsupportedOrderParameters from zipline.assets import Future, Equity +from zipline.finance.commission import PerShare from zipline.finance.execution import ( LimitOrder, MarketOrder, @@ -96,7 +96,7 @@ StopOrder, ) from zipline.finance.controls import AssetDateBounds -from zipline.transforms import BatchTransform, batch_transform +from zipline.utils.math_utils import round_if_near_integer class TestAlgorithm(TradingAlgorithm): @@ -158,15 +158,9 @@ class NoopAlgorithm(TradingAlgorithm): """ Dolce fa niente. """ - def get_sid_filter(self): - return [] - def initialize(self): pass - def set_transact_setter(self, txn_sim_callable): - pass - def handle_data(self, data): pass @@ -217,7 +211,7 @@ def initialize(self, sid): def handle_data(self, data): self.incr += 1 - if self.incr > 4: + if self.incr > 1: 5 / 0 pass @@ -270,7 +264,8 @@ def handle_data(self, data): assert self.portfolio.positions[0]['amount'] == \ self.incr, "Orders not filled immediately." assert self.portfolio.positions[0]['last_sale_price'] == \ - data[0].price, "Orders not filled at current price." + data.current(sid(0), "price"), \ + "Orders not filled at current price." self.incr += 1 self.order(self.sid(0), 1) @@ -288,9 +283,9 @@ def handle_data(self, data): self.incr, "Orders not filled immediately." assert self.portfolio.positions[0]['last_sale_price'] == \ self.last_price, "Orders was not filled at last price." - self.incr += 2 - self.order_value(self.sid(0), data[0].price * 2.) - self.last_price = data[0].price + self.incr += 1 + self.order_value(self.sid(0), data.current(sid(0), "price")) + self.last_price = data.current(sid(0), "price") class TestOrderStyleForwardingAlgorithm(TradingAlgorithm): @@ -314,12 +309,12 @@ def handle_data(self, data): assert len(self.portfolio.positions.keys()) == 0 method_to_check = getattr(self, self.method_name) - method_to_check(self.sid(0), - data[0].price, + method_to_check(self.sid(133), + data.current(sid(0), "price"), style=StopLimitOrder(10, 10)) - assert len(self.blotter.open_orders[0]) == 1 - result = self.blotter.open_orders[0][0] + assert len(self.blotter.open_orders[self.sid(133)]) == 1 + result = self.blotter.open_orders[self.sid(133)][0] assert result.limit == 10 assert result.stop == 10 @@ -338,18 +333,23 @@ def handle_data(self, data): assert self.portfolio.positions[0]['amount'] == \ self.incr, "Orders not filled immediately." assert self.portfolio.positions[0]['last_sale_price'] == \ - data[0].price, "Orders not filled at current price." + data.current(sid(0), "price"), \ + "Orders not filled at current price." self.incr += 2 multiplier = 2. if isinstance(self.sid(0), Future): multiplier *= self.sid(0).multiplier - self.order_value(self.sid(0), data[0].price * multiplier) + self.order_value( + self.sid(0), + data.current(sid(0), "price") * multiplier + ) class TestTargetAlgorithm(TradingAlgorithm): def initialize(self): + self.set_slippage(FixedSlippage()) self.target_shares = 0 self.sale_price = None @@ -360,13 +360,15 @@ def handle_data(self, data): assert self.portfolio.positions[0]['amount'] == \ self.target_shares, "Orders not filled immediately." assert self.portfolio.positions[0]['last_sale_price'] == \ - data[0].price, "Orders not filled at current price." - self.target_shares = np.random.randint(1, 30) + data.current(sid(0), "price"), \ + "Orders not filled at current price." + self.target_shares = 10 self.order_target(self.sid(0), self.target_shares) class TestOrderPercentAlgorithm(TradingAlgorithm): def initialize(self): + self.set_slippage(FixedSlippage()) self.target_shares = 0 self.sale_price = None @@ -377,45 +379,63 @@ def handle_data(self, data): self.target_shares = 10 return else: + assert self.portfolio.positions[0]['amount'] == \ self.target_shares, "Orders not filled immediately." assert self.portfolio.positions[0]['last_sale_price'] == \ - data[0].price, "Orders not filled at current price." + data.current(sid(0), "price"), \ + "Orders not filled at current price." self.order_percent(self.sid(0), .001) if isinstance(self.sid(0), Equity): - self.target_shares += np.floor( - (.001 * self.portfolio.portfolio_value) / data[0].price - ) - if isinstance(self.sid(0), Future): - self.target_shares += np.floor( - (.001 * self.portfolio.portfolio_value) / - (data[0].price * self.sid(0).multiplier) - ) + price = data.current(sid(0), "price") + new_shares = (.001 * self.portfolio.portfolio_value) / price + elif isinstance(self.sid(0), Future): + new_shares = (.001 * self.portfolio.portfolio_value) / \ + (data.current(sid(0), "price") * + self.sid(0).contract_multiplier) + + new_shares = int(round_if_near_integer(new_shares)) + self.target_shares += new_shares class TestTargetPercentAlgorithm(TradingAlgorithm): def initialize(self): - self.target_shares = 0 + self.ordered = False self.sale_price = None + # this makes the math easier to check + self.set_slippage(FixedSlippage()) + self.set_commission(PerShare(0)) + def handle_data(self, data): - if self.target_shares == 0: + if not self.ordered: assert 0 not in self.portfolio.positions - self.target_shares = 1 else: - assert np.round(self.portfolio.portfolio_value * 0.002) == \ - self.portfolio.positions[0]['amount'] * self.sale_price, \ - "Orders not filled correctly." + # Since you can't own fractional shares (at least in this + # example), we want to make sure that our target amount is + # no more than a share's value away from our current + # holdings. + target_value = self.portfolio.portfolio_value * 0.002 + position_value = self.portfolio.positions[0]['amount'] * \ + self.sale_price + + assert abs(target_value - position_value) <= self.sale_price, \ + "Orders not filled correctly" + assert self.portfolio.positions[0]['last_sale_price'] == \ - data[0].price, "Orders not filled at current price." - self.sale_price = data[0].price + data.current(sid(0), "price"), \ + "Orders not filled at current price." + + self.sale_price = data.current(sid(0), "price") self.order_target_percent(self.sid(0), .002) + self.ordered = True class TestTargetValueAlgorithm(TradingAlgorithm): def initialize(self): + self.set_slippage(FixedSlippage()) self.target_shares = 0 self.sale_price = None @@ -426,20 +446,20 @@ def handle_data(self, data): self.target_shares = 10 return else: - print(self.portfolio) assert self.portfolio.positions[0]['amount'] == \ self.target_shares, "Orders not filled immediately." assert self.portfolio.positions[0]['last_sale_price'] == \ - data[0].price, "Orders not filled at current price." + data.current(sid(0), "price"), \ + "Orders not filled at current price." self.order_target_value(self.sid(0), 20) - self.target_shares = np.round(20 / data[0].price) + self.target_shares = np.round(20 / data.current(sid(0), "price")) if isinstance(self.sid(0), Equity): - self.target_shares = np.round(20 / data[0].price) + self.target_shares = np.round(20 / data.current(sid(0), "price")) if isinstance(self.sid(0), Future): self.target_shares = np.round( - 20 / (data[0].price * self.sid(0).multiplier)) + 20 / (data.current(sid(0), "price") * self.sid(0).multiplier)) class FutureFlipAlgo(TestAlgorithm): @@ -468,17 +488,18 @@ def initialize(self, max_leverage=None): class SetMaxPositionSizeAlgorithm(TradingAlgorithm): - def initialize(self, sid=None, max_shares=None, max_notional=None): + def initialize(self, asset=None, max_shares=None, max_notional=None): + self.set_slippage(FixedSlippage()) self.order_count = 0 - self.set_max_position_size(sid=sid, + self.set_max_position_size(asset=asset, max_shares=max_shares, max_notional=max_notional) class SetMaxOrderSizeAlgorithm(TradingAlgorithm): - def initialize(self, sid=None, max_shares=None, max_notional=None): + def initialize(self, asset=None, max_shares=None, max_notional=None): self.order_count = 0 - self.set_max_order_size(sid=sid, + self.set_max_order_size(asset=asset, max_shares=max_shares, max_notional=max_notional) @@ -493,6 +514,7 @@ class SetMaxOrderCountAlgorithm(TradingAlgorithm): def initialize(self, count): self.order_count = 0 self.set_max_order_count(count) + self.minute_count = 0 class SetLongOnlyAlgorithm(TradingAlgorithm): @@ -576,227 +598,6 @@ def handle_data(self, data): self.order(self.asset, -100, stop_price=.00000001) -########################################## -# Algorithm using simple batch transforms - -class ReturnPriceBatchTransform(BatchTransform): - def get_value(self, data): - assert data.shape[1] == self.window_length, \ - "data shape={0} does not equal window_length={1} for data={2}".\ - format(data.shape[1], self.window_length, data) - return data.price - - -@batch_transform -def return_price_batch_decorator(data): - return data.price - - -@batch_transform -def return_args_batch_decorator(data, *args, **kwargs): - return args, kwargs - - -@batch_transform -def return_data(data, *args, **kwargs): - return data - - -@batch_transform -def uses_ufunc(data, *args, **kwargs): - # ufuncs like np.log should not crash - return np.log(data) - - -@batch_transform -def price_multiple(data, multiplier, extra_arg=1): - return data.price * multiplier * extra_arg - - -class BatchTransformAlgorithm(TradingAlgorithm): - def initialize(self, *args, **kwargs): - self.refresh_period = kwargs.pop('refresh_period', 1) - self.window_length = kwargs.pop('window_length', 3) - - self.args = args - self.kwargs = kwargs - - self.history_return_price_class = [] - self.history_return_price_decorator = [] - self.history_return_args = [] - self.history_return_arbitrary_fields = [] - self.history_return_nan = [] - self.history_return_sid_filter = [] - self.history_return_field_filter = [] - self.history_return_field_no_filter = [] - self.history_return_ticks = [] - self.history_return_not_full = [] - - self.return_price_class = ReturnPriceBatchTransform( - refresh_period=self.refresh_period, - window_length=self.window_length, - clean_nans=False - ) - - self.return_price_decorator = return_price_batch_decorator( - refresh_period=self.refresh_period, - window_length=self.window_length, - clean_nans=False - ) - - self.return_args_batch = return_args_batch_decorator( - refresh_period=self.refresh_period, - window_length=self.window_length, - clean_nans=False - ) - - self.return_arbitrary_fields = return_data( - refresh_period=self.refresh_period, - window_length=self.window_length, - clean_nans=False - ) - - self.return_nan = return_price_batch_decorator( - refresh_period=self.refresh_period, - window_length=self.window_length, - clean_nans=True - ) - - self.return_sid_filter = return_price_batch_decorator( - refresh_period=self.refresh_period, - window_length=self.window_length, - clean_nans=True, - sids=[0] - ) - - self.return_field_filter = return_data( - refresh_period=self.refresh_period, - window_length=self.window_length, - clean_nans=True, - fields=['price'] - ) - - self.return_field_no_filter = return_data( - refresh_period=self.refresh_period, - window_length=self.window_length, - clean_nans=True - ) - - self.return_not_full = return_data( - refresh_period=1, - window_length=self.window_length, - compute_only_full=False - ) - - self.uses_ufunc = uses_ufunc( - refresh_period=self.refresh_period, - window_length=self.window_length, - clean_nans=False - ) - - self.price_multiple = price_multiple( - refresh_period=self.refresh_period, - window_length=self.window_length, - clean_nans=False - ) - - self.iter = 0 - - self.set_slippage(FixedSlippage()) - - def handle_data(self, data): - self.history_return_price_class.append( - self.return_price_class.handle_data(data)) - self.history_return_price_decorator.append( - self.return_price_decorator.handle_data(data)) - self.history_return_args.append( - self.return_args_batch.handle_data( - data, *self.args, **self.kwargs)) - self.history_return_not_full.append( - self.return_not_full.handle_data(data)) - self.uses_ufunc.handle_data(data) - - # check that calling transforms with the same arguments - # is idempotent - self.price_multiple.handle_data(data, 1, extra_arg=1) - - if self.price_multiple.full: - pre = self.price_multiple.rolling_panel.get_current().shape[0] - result1 = self.price_multiple.handle_data(data, 1, extra_arg=1) - post = self.price_multiple.rolling_panel.get_current().shape[0] - assert pre == post, "batch transform is appending redundant events" - result2 = self.price_multiple.handle_data(data, 1, extra_arg=1) - assert result1 is result2, "batch transform is not idempotent" - - # check that calling transform with the same data, but - # different supplemental arguments results in new - # results. - result3 = self.price_multiple.handle_data(data, 2, extra_arg=1) - assert result1 is not result3, \ - "batch transform is not updating for new args" - - result4 = self.price_multiple.handle_data(data, 1, extra_arg=2) - assert result1 is not result4,\ - "batch transform is not updating for new kwargs" - - new_data = deepcopy(data) - for sidint in new_data: - new_data[sidint]['arbitrary'] = 123 - - self.history_return_arbitrary_fields.append( - self.return_arbitrary_fields.handle_data(new_data)) - - # nan every second event price - if self.iter % 2 == 0: - self.history_return_nan.append( - self.return_nan.handle_data(data)) - else: - nan_data = deepcopy(data) - nan_data.price = np.nan - self.history_return_nan.append( - self.return_nan.handle_data(nan_data)) - - self.iter += 1 - - # Add a new sid to check that it does not get included - extra_sid_data = deepcopy(data) - extra_sid_data[1] = extra_sid_data[0] - self.history_return_sid_filter.append( - self.return_sid_filter.handle_data(extra_sid_data) - ) - - # Add a field to check that it does not get included - extra_field_data = deepcopy(data) - extra_field_data[0]['ignore'] = extra_sid_data[0]['price'] - self.history_return_field_filter.append( - self.return_field_filter.handle_data(extra_field_data) - ) - self.history_return_field_no_filter.append( - self.return_field_no_filter.handle_data(extra_field_data) - ) - - -class BatchTransformAlgorithmMinute(TradingAlgorithm): - def initialize(self, *args, **kwargs): - self.refresh_period = kwargs.pop('refresh_period', 1) - self.window_length = kwargs.pop('window_length', 3) - - self.args = args - self.kwargs = kwargs - - self.history = [] - - self.batch_transform = return_price_batch_decorator( - refresh_period=self.refresh_period, - window_length=self.window_length, - clean_nans=False, - bars='minute' - ) - - def handle_data(self, data): - self.history.append(self.batch_transform.handle_data(data)) - - class SetPortfolioAlgorithm(TradingAlgorithm): """ An algorithm that tries to set the portfolio directly. @@ -843,29 +644,31 @@ def handle_data(self, data): class EmptyPositionsAlgorithm(TradingAlgorithm): """ - An algorithm that ensures that 'phantom' positions do not appear + An algorithm that ensures that 'phantom' positions do not appear in portfolio.positions in the case that a position has been entered and fully exited. """ - def initialize(self, *args, **kwargs): + def initialize(self, sids, *args, **kwargs): self.ordered = False self.exited = False + self.sids = sids def handle_data(self, data): if not self.ordered: - for s in data: - self.order(self.sid(s), 100) + for s in self.sids: + self.order(self.sid(s), 1) self.ordered = True if not self.exited: amounts = [pos.amount for pos in itervalues(self.portfolio.positions)] + if ( - all([(amount == 100) for amount in amounts]) and - (len(amounts) == len(data.keys())) + len(amounts) > 0 and + all([(amount == 1) for amount in amounts]) ): for stock in self.portfolio.positions: - self.order(self.sid(stock), -100) + self.order(self.sid(stock), -1) self.exited = True # Should be 0 when all positions are exited. @@ -963,7 +766,8 @@ def handle_data_api(context, data): assert context.portfolio.positions[0]['amount'] == \ context.incr, "Orders not filled immediately." assert context.portfolio.positions[0]['last_sale_price'] == \ - data[0].price, "Orders not filled at current price." + data.current(sid(0), "price"), \ + "Orders not filled at current price." context.incr += 1 order(sid(0), 1) @@ -999,7 +803,8 @@ def handle_data(context, data): assert context.portfolio.positions[0]['amount'] == \ context.incr, "Orders not filled immediately." assert context.portfolio.positions[0]['last_sale_price'] == \ - data[0].price, "Orders not filled at current price." + data.current(sid(0), "price"), \ + "Orders not filled at current price." context.incr += 1 order(sid(0), 1) @@ -1013,7 +818,8 @@ def handle_data(context, data): def initialize(context): context.environment = get_environment() -handle_data = lambda context, data: order(symbol('TEST'), 1) +def handle_data(context, data): + pass """ api_symbol_algo = """ @@ -1028,10 +834,10 @@ def handle_data(context, data): """ call_order_in_init = """ -from zipline.api import (order) +from zipline.api import (sid, order) def initialize(context): - order(0, 10) + order(sid(0), 10) pass def handle_data(context, data): @@ -1100,3 +906,49 @@ def handle_data(context, data): context.incr += 1 record(data=float('%s')) """ + +call_with_kwargs = """ +from zipline.api import symbol + +def initialize(context): + pass + +def handle_data(context, data): + price_history = data.history(assets=symbol('TEST'), fields="price", + bar_count=5, frequency="1d") + current = data.current(assets=symbol('TEST'), fields="price") +""" + +call_without_kwargs = """ +from zipline.api import symbol + +def initialize(context): + pass + +def handle_data(context, data): + price_history = data.history(symbol('TEST'), "price", 5, "1d") + current = data.current(symbol('TEST'), "price") + is_stale = data.is_stale(symbol('TEST')) + can_trade = data.can_trade(symbol('TEST')) +""" + +call_with_bad_kwargs_history = """ +from zipline.api import symbol + +def initialize(context): + pass + +def handle_data(context, data): + price_history = data.history(assets=symbol('TEST'), fields="price", + blahblah=5, frequency="1d") +""" + +call_with_bad_kwargs_current = """ +from zipline.api import symbol + +def initialize(context): + pass + +def handle_data(context, data): + current = data.current(assets=symbol('TEST'), blahblah="price") +""" diff --git a/zipline/testing/__init__.py b/zipline/testing/__init__.py index cedfa74d3..1946ec0d3 100644 --- a/zipline/testing/__init__.py +++ b/zipline/testing/__init__.py @@ -18,7 +18,6 @@ make_rotating_equity_info, make_simple_equity_info, make_test_handler, - make_trade_panel_for_asset_info, parameter_space, permute_rows, powerset, diff --git a/zipline/testing/core.py b/zipline/testing/core.py index 1766b2d4f..4a236a3ff 100644 --- a/zipline/testing/core.py +++ b/zipline/testing/core.py @@ -12,11 +12,11 @@ import shutil from string import ascii_uppercase import tempfile +from bcolz import ctable from logbook import FileHandler, TestHandler from mock import patch from numpy.testing import assert_allclose, assert_array_equal -import numpy as np import pandas as pd from pandas.tseries.offsets import MonthBegin from six import iteritems, itervalues @@ -27,12 +27,26 @@ from zipline.assets import AssetFinder from zipline.assets.asset_writer import AssetDBWriterFromDataFrame from zipline.assets.futures import CME_CODE_TO_MONTH +from zipline.data.data_portal import DataPortal +from zipline.data.minute_bars import ( + BcolzMinuteBarReader, + BcolzMinuteBarWriter, + US_EQUITIES_MINUTES_PER_DAY +) +from zipline.data.us_equity_pricing import SQLiteAdjustmentWriter, OHLC, \ + UINT32_MAX, BcolzDailyBarWriter, BcolzDailyBarReader from zipline.finance.order import ORDER_STATUS from zipline.pipeline.engine import SimplePipelineEngine from zipline.pipeline.loaders.testing import make_seeded_random_loader +from zipline.finance.trading import TradingEnvironment from zipline.utils import security_list from zipline.utils.input_validation import expect_dimensions from zipline.utils.tradingcalendar import trading_days +import numpy as np +from numpy import ( + float64, + uint32 +) EPOCH = pd.Timestamp(0, tz='UTC') @@ -85,6 +99,33 @@ def drain_zipline(test, zipline): return output, transaction_count +def check_algo_results(test, + results, + expected_transactions_count=None, + expected_order_count=None, + expected_positions_count=None, + sid=None): + + if expected_transactions_count is not None: + txns = flatten_list(results["transactions"]) + test.assertEqual(expected_transactions_count, len(txns)) + + if expected_positions_count is not None: + raise NotImplementedError + + if expected_order_count is not None: + # de-dup orders on id, because orders are put back into perf packets + # whenever they a txn is filled + orders = set([order['id'] for order in + flatten_list(results["orders"])]) + + test.assertEqual(expected_order_count, len(orders)) + + +def flatten_list(list): + return [item for sublist in list for item in sublist] + + def assert_single_position(test, zipline): output, transaction_count = drain_zipline(test, zipline) @@ -357,9 +398,8 @@ def make_jagged_equity_info(num_assets, periods_between_ends, auto_close_delta): """ - Create a DataFrame representing assets that all begin at the same start + Create a dictionary representing assets that all begin at the same start date, but have cascading end dates. - Parameters ---------- num_assets : int @@ -373,46 +413,48 @@ def make_jagged_equity_info(num_assets, periods_between_ends : int Starting after the first end date, end each asset every `frequency` * `periods_between_ends`. - + auto_close_delta : int + The constant delta that cascades the auto_close_date Returns ------- info : pd.DataFrame DataFrame representing newly-created assets. """ - frame = pd.DataFrame( - { - 'symbol': [chr(ord('A') + i) for i in range(num_assets)], + equity_info = {} + + for sid in range(num_assets): + equity_info[sid] = { + 'symbol': chr(ord('A') + sid), 'start_date': start_date, - 'end_date': pd.date_range( - first_end, - freq=(periods_between_ends * frequency), - periods=num_assets, - ), + 'end_date': first_end + sid * periods_between_ends * frequency, 'exchange': 'TEST', - }, - index=range(num_assets), - ) - - # Explicitly pass None to disable setting the auto_close_date column. - if auto_close_delta is not None: - frame['auto_close_date'] = frame['end_date'] + auto_close_delta - - return frame - - -def make_trade_panel_for_asset_info(dates, - asset_info, - price_start, - price_step_by_date, - price_step_by_sid, - volume_start, - volume_step_by_date, - volume_step_by_sid): + 'auto_close_date': + auto_close_delta + first_end + sid * periods_between_ends * + frequency + } + + return equity_info + + +def make_trade_data_for_asset_info(dates, + asset_info, + price_start, + price_step_by_date, + price_step_by_sid, + volume_start, + volume_step_by_date, + volume_step_by_sid, + frequency, + writer=None): """ - + Convert the asset info dict to a dataframe of trade data for each sid, and + write to the writer if provided. Write NaNs for locations where assets did + not exist. Return a dict of the dataframes, keyed by sid. locations where assets did not exist. """ - sids = list(asset_info.index) + trade_data = {} + sids = asset_info.keys() + date_field = 'day' if frequency == 'daily' else 'dt' price_sid_deltas = np.arange(len(sids), dtype=float) * price_step_by_sid price_date_deltas = np.arange(len(dates), dtype=float) * price_step_by_date @@ -423,7 +465,8 @@ def make_trade_panel_for_asset_info(dates, volumes = (volume_sid_deltas + volume_date_deltas[:, None]) + volume_start for j, sid in enumerate(sids): - start_date, end_date = asset_info.loc[sid, ['start_date', 'end_date']] + start_date = asset_info[sid]['start_date'] + end_date = asset_info[sid]['end_date'] # Normalize here so the we still generate non-NaN values on the minutes # for an asset's last trading day. for i, date in enumerate(dates.normalize()): @@ -431,16 +474,29 @@ def make_trade_panel_for_asset_info(dates, prices[i, j] = np.nan volumes[i, j] = 0 - # Legacy panel sources use a flipped convention from what we return - # elsewhere. - return pd.Panel( - { - 'price': prices, - 'volume': volumes, - }, - major_axis=dates, - minor_axis=sids, - ).transpose(2, 1, 0) + if frequency == 'daily': + dates_arr = [date.value for date in dates] + else: + dates_arr = dates + + df = pd.DataFrame({ + "open": prices[:, j], + "high": prices[:, j], + "low": prices[:, j], + "close": prices[:, j], + "volume": volumes[:, j], + date_field: dates_arr + }) + + if frequency == 'minute': + df = df.set_index(date_field) + + if writer: + writer.write(sid, df) + + trade_data[sid] = df + + return trade_data def make_future_info(first_sid, @@ -553,6 +609,38 @@ def make_commodity_future_info(first_sid, ) +def make_simple_asset_info(assets, start_date, end_date, symbols=None): + """ + Create a DataFrame representing assets that exist for the full duration + between `start_date` and `end_date`. + Parameters + ---------- + assets : array-like + start_date : pd.Timestamp + end_date : pd.Timestamp + symbols : list, optional + Symbols to use for the assets. + If not provided, symbols are generated from the sequence 'A', 'B', ... + Returns + ------- + info : pd.DataFrame + DataFrame representing newly-created assets. + """ + num_assets = len(assets) + if symbols is None: + symbols = list(ascii_uppercase[:num_assets]) + return pd.DataFrame( + { + 'sid': assets, + 'symbol': symbols, + 'asset_type': ['equity'] * num_assets, + 'start_date': [start_date] * num_assets, + 'end_date': [end_date] * num_assets, + 'exchange': 'TEST', + } + ) + + def check_allclose(actual, desired, rtol=1e-07, @@ -609,6 +697,339 @@ def __getattribute__(self, name): raise UnexpectedAttributeAccess(name) +class DailyBarWriterFromDataFrames(BcolzDailyBarWriter): + _csv_dtypes = { + 'open': float64, + 'high': float64, + 'low': float64, + 'close': float64, + 'volume': float64, + } + + def __init__(self, asset_map): + self._asset_map = asset_map + + def gen_tables(self, assets): + for asset in assets: + yield asset, ctable.fromdataframe(assets[asset]) + + def to_uint32(self, array, colname): + arrmax = array.max() + if colname in OHLC: + self.check_uint_safe(arrmax * 1000, colname) + return (array * 1000).astype(uint32) + elif colname == 'volume': + self.check_uint_safe(arrmax, colname) + return array.astype(uint32) + elif colname == 'day': + nanos_per_second = (1000 * 1000 * 1000) + self.check_uint_safe(arrmax.view(int) / nanos_per_second, colname) + return (array.view(int) / nanos_per_second).astype(uint32) + + @staticmethod + def check_uint_safe(value, colname): + if value >= UINT32_MAX: + raise ValueError( + "Value %s from column '%s' is too large" % (value, colname) + ) + + +def write_minute_data(env, tempdir, minutes, sids): + assets = {} + + length = len(minutes) + + for sid_idx, sid in enumerate(sids): + assets[sid] = pd.DataFrame({ + "open": (np.array(range(10, 10 + length)) + sid_idx), + "high": (np.array(range(15, 15 + length)) + sid_idx), + "low": (np.array(range(8, 8 + length)) + sid_idx), + "close": (np.array(range(10, 10 + length)) + sid_idx), + "volume": np.array(range(100, 100 + length)) + sid_idx, + "dt": minutes + }).set_index("dt") + + write_bcolz_minute_data( + env, + env.days_in_range(minutes[0], minutes[-1]), + tempdir.path, + assets + ) + + return tempdir.path + + +def write_daily_data(tempdir, sim_params, sids): + path = os.path.join(tempdir.path, "testdaily.bcolz") + assets = {} + length = sim_params.days_in_period + for sid_idx, sid in enumerate(sids): + assets[sid] = pd.DataFrame({ + "open": (np.array(range(10, 10 + length)) + sid_idx), + "high": (np.array(range(15, 15 + length)) + sid_idx), + "low": (np.array(range(8, 8 + length)) + sid_idx), + "close": (np.array(range(10, 10 + length)) + sid_idx), + "volume": np.array(range(100, 100 + length)) + sid_idx, + "day": [day.value for day in sim_params.trading_days] + }, index=sim_params.trading_days) + + DailyBarWriterFromDataFrames(assets).write( + path, + sim_params.trading_days, + assets + ) + + return path + + +def create_data_portal(env, tempdir, sim_params, sids, adjustment_reader=None): + if sim_params.data_frequency == "daily": + daily_path = write_daily_data(tempdir, sim_params, sids) + + equity_daily_reader = BcolzDailyBarReader(daily_path) + + return DataPortal( + env, + equity_daily_reader=equity_daily_reader, + adjustment_reader=adjustment_reader + ) + else: + minutes = env.minutes_for_days_in_range( + sim_params.first_open, + sim_params.last_close + ) + + minute_path = write_minute_data(env, tempdir, minutes, sids) + + equity_minute_reader = BcolzMinuteBarReader(minute_path) + + return DataPortal( + env, + equity_minute_reader=equity_minute_reader, + adjustment_reader=adjustment_reader + ) + + +def write_bcolz_minute_data(env, days, path, df_dict): + market_opens = env.open_and_closes.market_open.loc[days] + market_closes = env.open_and_closes.market_close.loc[days] + + writer = BcolzMinuteBarWriter( + days[0], + path, + market_opens, + market_closes, + US_EQUITIES_MINUTES_PER_DAY + ) + + for sid, df in iteritems(df_dict): + writer.write(sid, df) + + +def write_minute_data_for_asset(env, writer, start_dt, end_dt, sid, + interval=1, start_val=1, + minute_blacklist=None): + + asset_minutes = env.minutes_for_days_in_range(start_dt, end_dt) + minutes_count = len(asset_minutes) + minutes_arr = np.array(range(start_val, start_val + minutes_count)) + + df = pd.DataFrame({ + "open": minutes_arr + 1, + "high": minutes_arr + 2, + "low": minutes_arr - 1, + "close": minutes_arr, + "volume": 100 * minutes_arr, + "dt": asset_minutes + }).set_index("dt") + + if interval > 1: + counter = 0 + while counter < len(minutes_arr): + df[counter:(counter + interval - 1)] = 0 + counter += interval + + if minute_blacklist is not None: + for minute in minute_blacklist: + df.loc[minute] = 0 + + writer.write(sid, df) + + +def create_daily_df_for_asset(env, start_day, end_day, interval=1): + days = env.days_in_range(start_day, end_day) + days_count = len(days) + days_arr = np.array(range(2, days_count + 2)) + + df = pd.DataFrame({ + "open": days_arr + 1, + "high": days_arr + 2, + "low": days_arr - 1, + "close": days_arr, + "volume": days_arr * 100, + "day": [day.value for day in days] + }) + + if interval > 1: + # only keep every 'interval' rows + for idx, _ in enumerate(days_arr): + if (idx + 1) % interval != 0: + df["open"].iloc[idx] = 0 + df["high"].iloc[idx] = 0 + df["low"].iloc[idx] = 0 + df["close"].iloc[idx] = 0 + df["volume"].iloc[idx] = 0 + + return df + + +def create_data_portal_from_trade_history(env, tempdir, sim_params, + trades_by_sid): + if sim_params.data_frequency == "daily": + path = os.path.join(tempdir.path, "testdaily.bcolz") + assets = {} + for sidint, trades in iteritems(trades_by_sid): + opens = [] + highs = [] + lows = [] + closes = [] + volumes = [] + for trade in trades: + opens.append(trade["open_price"]) + highs.append(trade["high"]) + lows.append(trade["low"]) + closes.append(trade["close_price"]) + volumes.append(trade["volume"]) + + assets[sidint] = pd.DataFrame({ + "open": np.array(opens), + "high": np.array(highs), + "low": np.array(lows), + "close": np.array(closes), + "volume": np.array(volumes), + "day": [day.value for day in sim_params.trading_days] + }, index=sim_params.trading_days) + + DailyBarWriterFromDataFrames(assets).write( + path, + sim_params.trading_days, + assets + ) + + equity_daily_reader = BcolzDailyBarReader(path) + + return DataPortal( + env, + equity_daily_reader=equity_daily_reader, + ) + else: + minutes = env.minutes_for_days_in_range( + sim_params.first_open, + sim_params.last_close + ) + + length = len(minutes) + assets = {} + + for sidint, trades in iteritems(trades_by_sid): + opens = np.zeros(length) + highs = np.zeros(length) + lows = np.zeros(length) + closes = np.zeros(length) + volumes = np.zeros(length) + + for trade in trades: + # put them in the right place + idx = minutes.searchsorted(trade.dt) + + opens[idx] = trade.open_price * 1000 + highs[idx] = trade.high * 1000 + lows[idx] = trade.low * 1000 + closes[idx] = trade.close_price * 1000 + volumes[idx] = trade.volume + + assets[sidint] = pd.DataFrame({ + "open": opens, + "high": highs, + "low": lows, + "close": closes, + "volume": volumes, + "dt": minutes + }).set_index("dt") + + write_bcolz_minute_data( + env, + env.days_in_range( + sim_params.first_open, + sim_params.last_close + ), + tempdir.path, + assets + ) + + equity_minute_reader = BcolzMinuteBarReader(tempdir.path) + + return DataPortal( + env, + equity_minute_reader=equity_minute_reader, + ) + + +class FakeDataPortal(DataPortal): + + def __init__(self, env=None): + if env is None: + env = TradingEnvironment() + + super(FakeDataPortal, self).__init__(env) + + def get_spot_value(self, asset, field, dt, data_frequency): + if field == "volume": + return 100 + else: + return 1.0 + + def get_history_window(self, assets, end_dt, bar_count, frequency, field, + ffill=True): + if frequency == "1d": + end_idx = self.env.trading_days.searchsorted(end_dt) + days = \ + self.env.trading_days[(end_idx - bar_count + 1):(end_idx + 1)] + + df = pd.DataFrame( + np.full((bar_count, len(assets)), 100), + index=days, + columns=assets + ) + + return df + + +class FetcherDataPortal(DataPortal): + """ + Mock dataportal that returns fake data for history and non-fetcher + spot value. + """ + def __init__(self, env): + super(FetcherDataPortal, self).__init__(env) + + def get_spot_value(self, asset, field, dt, data_frequency): + # if this is a fetcher field, exercise the regular code path + if self._check_extra_sources(asset, field, (dt or self.current_dt)): + return super(FetcherDataPortal, self).get_spot_value( + asset, field, dt, data_frequency) + + # otherwise just return a fixed value + return int(asset) + + def _get_daily_window_for_sid(self, asset, field, days_in_window, + extra_slot=True): + return np.arange(days_in_window, dtype=np.float64) + + def _get_minute_window_for_asset(self, asset, field, minutes_for_window): + return np.arange(minutes_for_window, dtype=np.float64) + + class tmp_assets_db(object): """Create a temporary assets sqlite database. This is meant to be used as a context manager. @@ -749,6 +1170,56 @@ def wrapped(*args, **kwargs): return dec +class MockDailyBarReader(object): + def spot_price(self, col, sid, dt): + return 100 + + +def create_mock_adjustments(tempdir, days, splits=None, dividends=None, + mergers=None): + path = tempdir.getpath("test_adjustments.db") + + # create a split for the last day + writer = SQLiteAdjustmentWriter(path, days, MockDailyBarReader()) + if splits is None: + splits = create_empty_splits_mergers_frame() + else: + splits = pd.DataFrame(splits) + + if mergers is None: + mergers = create_empty_splits_mergers_frame() + else: + mergers = pd.DataFrame(mergers) + + if dividends is None: + data = { + # Hackery to make the dtypes correct on an empty frame. + 'ex_date': np.array([], dtype='datetime64[ns]'), + 'pay_date': np.array([], dtype='datetime64[ns]'), + 'record_date': np.array([], dtype='datetime64[ns]'), + 'declared_date': np.array([], dtype='datetime64[ns]'), + 'amount': np.array([], dtype=float), + 'sid': np.array([], dtype=int), + } + dividends = pd.DataFrame( + data, + index=pd.DatetimeIndex([], tz='UTC'), + columns=['ex_date', + 'pay_date', + 'record_date', + 'declared_date', + 'amount', + 'sid'] + ) + else: + if not isinstance(dividends, pd.DataFrame): + dividends = pd.DataFrame(dividends) + + writer.write(splits, mergers, dividends) + + return path + + def assert_timestamp_equal(left, right, compare_nat_equal=True, msg=""): """ Assert that two pandas Timestamp objects are the same. @@ -885,6 +1356,19 @@ def decorator(f): return decorator +def create_empty_splits_mergers_frame(): + return pd.DataFrame( + { + # Hackery to make the dtypes correct on an empty frame. + 'effective_date': np.array([], dtype=int), + 'ratio': np.array([], dtype=float), + 'sid': np.array([], dtype=int), + }, + index=pd.DatetimeIndex([]), + columns=['effective_date', 'ratio', 'sid'], + ) + + @expect_dimensions(array=2) def permute_rows(seed, array): """ diff --git a/zipline/testing/fixtures.py b/zipline/testing/fixtures.py index 0e792dcea..8d70086ad 100644 --- a/zipline/testing/fixtures.py +++ b/zipline/testing/fixtures.py @@ -5,6 +5,14 @@ from nose_parameterized import parameterized import numpy as np import pandas as pd +from six import iteritems +from testfixtures import TempDirectory + +from ..data.minute_bars import ( + BcolzMinuteBarReader, + BcolzMinuteBarWriter, + US_EQUITIES_MINUTES_PER_DAY +) from pandas.util.testing import assert_series_equal from six import with_metaclass @@ -226,6 +234,10 @@ class WithTradingEnvironment(WithAssetFinder): This behavior can be altered by overriding `make_trading_environment` as a class method. """ + TRADING_ENV_MIN_DATE = None + TRADING_ENV_MAX_DATE = None + TRADING_ENV_TRADING_CALENDAR = tradingcalendar + @classmethod def make_load_function(cls): return None @@ -235,6 +247,9 @@ def make_trading_environment(cls): return TradingEnvironment( load=cls.make_load_function(), asset_db_path=cls.asset_finder.engine, + min_date=cls.TRADING_ENV_MIN_DATE, + max_date=cls.TRADING_ENV_MAX_DATE, + env_trading_calendar=cls.TRADING_ENV_TRADING_CALENDAR, ) @classmethod @@ -300,6 +315,74 @@ def init_class_fixtures(cls): cls.trading_days = all_days[start_loc:end_loc + 1] +class WithTempdir(object): + """ + ZiplineTestCase mixin providing cls.tempdir as a class-level fixture. + + After init_class_fixtures has been called, `cls.tempdir` is populated + with a TempDirectory object. + + The default value of TEMPDIR_PATH is None. + Inheritors can override TEMPDIR_PATH to path argument to `TempDirectory` + """ + + TEMPDIR_PATH = None + + @classmethod + def init_class_fixtures(cls): + super(WithTempdir, cls).init_class_fixtures() + + cls.tempdir = TempDirectory(path=cls.TEMPDIR_PATH) + + cls.add_class_callback(cls.tempdir.cleanup) + + +class WithBcolzMinutes(WithTempdir, + WithTradingEnvironment): + """ + ZiplineTestCase mixin providing cls.boclz_minute_bar_reader as a + class-level fixture. + + After init_class_fixtures has been called, `cls.bcolz_minute_bar_reader` + is populated with `BcolzMinuteBarReader` with data defined by + `make_bcolz_minute_bar_data` + + The default value of BCOLZ_MINUTES_PER_DAY is US_EQUITIES_MINUTES_PER_DAY. + Inheritors can override BCOLZ_MINUTES_PER_DAY to write data for assets + that trade over a different period length. + """ + + BCOLZ_MINUTES_PER_DAY = US_EQUITIES_MINUTES_PER_DAY + + @classmethod + def init_class_fixtures(cls): + super(WithBcolzMinutes, cls).init_class_fixtures() + + writer = BcolzMinuteBarWriter( + cls.env.first_trading_day, + cls.tempdir.path, + cls.env.open_and_closes.market_open, + cls.env.open_and_closes.market_close, + cls.BCOLZ_MINUTES_PER_DAY, + ) + for sid, data in iteritems(cls.make_bcolz_minute_bar_data()): + writer.write(sid, data) + cls.bcolz_minute_bar_reader = BcolzMinuteBarReader(cls.tempdir.path) + + @classmethod + def make_bcolz_minute_bar_data(cls): + """ + Returns + ------- + A dict of sid -> DataFrame with columns ('open', 'high', 'low', + 'close', 'volume') and an index of the minutes on which the prices + occurred. + + See, zipline.data.minute_bars.BcolzMinuteBarWriter + """ + return {} + + class WithPipelineEventDataLoader(WithAssetFinder): """ ZiplineTestCase mixin providing common test methods/behaviors for event diff --git a/zipline/transforms/batch_transform.py b/zipline/transforms/batch_transform.py deleted file mode 100644 index 4fbccc22f..000000000 --- a/zipline/transforms/batch_transform.py +++ /dev/null @@ -1,502 +0,0 @@ -# -# Copyright 2013 Quantopian, Inc. -# -# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); -# you may not use this file except in compliance with the License. -# You may obtain a copy of the License at -# -# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 -# -# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software -# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, -# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. -# See the License for the specific language governing permissions and -# limitations under the License. - - -""" -Generator versions of transforms. -""" -import functools -import logbook - -import numpy - -from numbers import Integral - -import pandas as pd - -from six import ( - string_types, - itervalues, - iteritems -) - -from zipline.utils.algo_instance import get_algo_instance -from zipline.utils.data import MutableIndexRollingPanel -from zipline.utils.deprecate import deprecated -from zipline.protocol import Event - -log = logbook.Logger('BatchTransform') -func_map = {'open_price': 'first', - 'close_price': 'last', - 'low': 'min', - 'high': 'max', - 'volume': 'sum' - } - - -def get_sample_func(item): - if item in func_map: - return func_map[item] - else: - return 'last' - - -def downsample_panel(minute_rp, daily_rp, mkt_close): - """ - @minute_rp is a rolling panel, which should have minutely rows - @daily_rp is a rolling panel, which should have daily rows - @dt is the timestamp to use when adding a frame to daily_rp - - Using the history in minute_rp, a new daily bar is created by - downsampling. The data from the daily bar is then added to the - daily rolling panel using add_frame. - """ - - cur_panel = minute_rp.get_current() - sids = minute_rp.minor_axis - day_frame = pd.DataFrame(columns=sids, index=cur_panel.items) - env = get_algo_instance().trading_environment - dt1 = env.normalize_date(mkt_close) - dt2 = env.next_trading_day(mkt_close) - by_close = functools.partial(get_date, mkt_close, dt1, dt2) - for item in minute_rp.items: - frame = cur_panel[item] - func = get_sample_func(item) - # group by trading day, using the market close of the current - # day. If events occurred after the last close (yesterday) but - # before today's close, group them into today. - dframe = frame.groupby(lambda d: by_close(d)).agg(func) - for stock in sids: - day_frame[stock][item] = dframe[stock].ix[dt1] - # store the frame at midnight instead of the close - daily_rp.add_frame(dt1, day_frame) - - -def get_date(mkt_close, d1, d2, d): - if d > mkt_close: - return d2 - else: - return d1 - - -class InvalidWindowLength(Exception): - """ - Error raised when the window length is unusable. - """ - pass - - -def check_window_length(window_length): - """ - Ensure the window length provided to a transform is valid. - """ - if window_length is None: - raise InvalidWindowLength("window_length must be provided") - if not isinstance(window_length, Integral): - raise InvalidWindowLength( - "window_length must be an integer-like number") - if window_length == 0: - raise InvalidWindowLength("window_length must be non-zero") - if window_length < 0: - raise InvalidWindowLength("window_length must be positive") - - -class BatchTransform(object): - """Base class for batch transforms with a trailing window of - variable length. As opposed to pure EventWindows that get a stream - of events and are bound to a single SID, this class creates stream - of pandas DataFrames with each colum representing a sid. - - There are two ways to create a new batch window: - (i) Inherit from BatchTransform and overload get_value(data). - E.g.: - ``` - class MyBatchTransform(BatchTransform): - def get_value(self, data): - # compute difference between the means of sid 0 and sid 1 - return data[0].mean() - data[1].mean() - ``` - - (ii) Use the batch_transform decorator. - E.g.: - ``` - @batch_transform - def my_batch_transform(data): - return data[0].mean() - data[1].mean() - - ``` - - In your algorithm you would then have to instantiate - this in the initialize() method: - ``` - self.my_batch_transform = MyBatchTransform() - ``` - - To then use it, inside of the algorithm handle_data(), call the - handle_data() of the BatchTransform and pass it the current event: - ``` - result = self.my_batch_transform(data) - ``` - - """ - - @deprecated(msg="Batch transforms are deprecated and will be removed" - " in a future release. Please use 'history' instead.") - def __init__(self, - func=None, - refresh_period=0, - window_length=None, - clean_nans=True, - sids=None, - fields=None, - compute_only_full=True, - bars='daily', - downsample=False): - """Instantiate new batch_transform object. - - :Arguments: - func : python function - If supplied will be called after each refresh_period - with the data panel and all args and kwargs supplied - to the handle_data() call. - refresh_period : int - Interval to wait between advances in the window. - window_length : int - How many days the trailing window should have. - clean_nans : bool - Whether to (forward) fill in nans. - sids : list - Which sids to include in the moving window. If not - supplied sids will be extracted from incoming - events. - fields : list - Which fields to include in the moving window - (e.g. 'price'). If not supplied, fields will be - extracted from incoming events. - compute_only_full : bool - Only call the user-defined function once the window is - full. Returns None if window is not full yet. - downsample : bool - If true, downsample bars to daily bars. Otherwise, do nothing. - """ - if func is not None: - self.compute_transform_value = func - else: - self.compute_transform_value = self.get_value - - self.clean_nans = clean_nans - self.compute_only_full = compute_only_full - # no need to down sample if the bars are already daily - self.downsample = downsample and (bars == 'minute') - - # How many bars are in a day - self.bars = bars - if self.bars == 'daily': - self.bars_in_day = 1 - elif self.bars == 'minute': - self.bars_in_day = int(6.5 * 60) - else: - raise ValueError('%s bars not understood.' % self.bars) - - # The following logic is to allow pre-specified sid filters - # to operate on the data, but to also allow new symbols to - # enter the batch transform's window IFF a sid filter is not - # specified. - if sids is not None: - if isinstance(sids, (string_types, Integral)): - self.static_sids = set([sids]) - else: - self.static_sids = set(sids) - else: - self.static_sids = None - - self.initial_field_names = fields - if isinstance(self.initial_field_names, string_types): - self.initial_field_names = [self.initial_field_names] - self.field_names = set() - - self.refresh_period = refresh_period - - check_window_length(window_length) - self.window_length = window_length - - self.trading_days_total = 0 - self.window = None - - self.full = False - # Set to -inf essentially to cause update on first attempt. - self.last_dt = pd.Timestamp('1900-1-1', tz='UTC') - - self.updated = False - self.cached = None - self.last_args = None - self.last_kwargs = None - - # Data panel that provides bar information to fill in the window, - # when no bar ticks are available from the data source generator - # Used in universes that 'rollover', e.g. one that has a different - # set of stocks per quarter - self.supplemental_data = None - - self.rolling_panel = None - self.daily_rolling_panel = None - - def handle_data(self, data, *args, **kwargs): - """ - Point of entry. Process an event frame. - """ - # extract dates - dts = [event.dt for event in itervalues(data._data)] - # we have to provide the event with a dt. This is only for - # checking if the event is outside the window or not so a - # couple of seconds shouldn't matter. We don't add it to - # the data parameter, because it would mix dt with the - # sid keys. - event = Event() - event.dt = max(dts) - event.data = {k: v.__dict__ for k, v in iteritems(data._data) - # Need to check if data has a 'length' to filter - # out sids without trade data available. - # TODO: expose more of 'no trade available' - # functionality to zipline - if len(v)} - - # only modify the trailing window if this is - # a new event. This is intended to make handle_data - # idempotent. - if self.last_dt < event.dt: - self.updated = True - self._append_to_window(event) - else: - self.updated = False - - # return newly computed or cached value - return self.get_transform_value(*args, **kwargs) - - def _init_panels(self, sids): - if self.downsample: - self.rolling_panel = MutableIndexRollingPanel( - self.bars_in_day, - self.field_names, - sids, - ) - - self.daily_rolling_panel = MutableIndexRollingPanel( - self.window_length, - self.field_names, - sids, - ) - else: - self.rolling_panel = MutableIndexRollingPanel( - self.window_length * self.bars_in_day, - self.field_names, - sids, - ) - - def _append_to_window(self, event): - self.field_names = self._get_field_names(event) - - if self.static_sids is None: - sids = set(event.data.keys()) - else: - sids = self.static_sids - - # the panel sent to the transform code will have - # columns masked with this set of sids. This is how - # we guarantee that all (and only) the sids sent to the - # algorithm's handle_data and passed to the batch - # transform. See the get_data method to see it applied. - # N.B. that the underlying panel grows monotonically - # if the set of sids changes over time. - self.latest_sids = sids - # Create rolling panel if not existant - if self.rolling_panel is None: - self._init_panels(sids) - - # Store event in rolling frame - self.rolling_panel.add_frame(event.dt, - pd.DataFrame(event.data, - index=self.field_names, - columns=sids)) - - # update trading day counters - # we may get events from non-trading sources which occurr on - # non-trading days. The book-keeping for market close and - # trading day counting should only consider trading days. - env = get_algo_instance().trading_environment - if env.is_trading_day(event.dt): - _, mkt_close = env.get_open_and_close(event.dt) - if self.bars == 'daily': - # Daily bars have their dt set to midnight. - mkt_close = env.normalize_date(mkt_close) - if event.dt == mkt_close: - if self.downsample: - downsample_panel(self.rolling_panel, - self.daily_rolling_panel, - mkt_close - ) - self.trading_days_total += 1 - self.mkt_close = mkt_close - - self.last_dt = event.dt - - if self.trading_days_total >= self.window_length: - self.full = True - - def get_transform_value(self, *args, **kwargs): - """Call user-defined batch-transform function passing all - arguments. - - Note that this will only call the transform if the datapanel - has actually been updated. Otherwise, the previously, cached - value will be returned. - """ - if self.compute_only_full and not self.full: - return None - - ################################################# - # Determine whether we should call the transform - # 0. Support historical/legacy usage of '0' signaling, - # 'update on every bar' - if self.refresh_period == 0: - period_signals_update = True - else: - # 1. Is the refresh period over? - period_signals_update = ( - self.trading_days_total % self.refresh_period == 0) - # 2. Have the args or kwargs been changed since last time? - args_updated = args != self.last_args or kwargs != self.last_kwargs - # 3. Is this a downsampled batch, and is the last event mkt close? - downsample_ready = not self.downsample or \ - self.last_dt == self.mkt_close - - recalculate_needed = downsample_ready and \ - (args_updated or (period_signals_update and self.updated)) - ################################################### - - if recalculate_needed: - self.cached = self.compute_transform_value( - self.get_data(), - *args, - **kwargs - ) - - self.last_args = args - self.last_kwargs = kwargs - return self.cached - - def get_data(self): - """Create a pandas.Panel (i.e. 3d DataFrame) from the - events in the current window. - - Returns: - The resulting panel looks like this: - index : field_name (e.g. price) - major axis/rows : dt - minor axis/colums : sid - """ - if self.downsample: - data = self.daily_rolling_panel.get_current() - else: - data = self.rolling_panel.get_current() - - if self.supplemental_data is not None: - for item in data.items: - if item not in self.supplemental_data.items: - continue - for dt in data.major_axis: - try: - supplemental_for_dt = self.supplemental_data.ix[ - item, dt, :] - except KeyError: - # Only filling in data available in supplemental data. - supplemental_for_dt = None - - if supplemental_for_dt is not None: - data[item].ix[dt] = \ - supplemental_for_dt.combine_first( - data[item].ix[dt]) - - # screen out sids no longer in the multiverse - data = data.ix[:, :, self.latest_sids] - if self.clean_nans: - # Fills in gaps of missing data during transform - # of multiple stocks. E.g. we may be missing - # minute data because of illiquidity of one stock - data = data.fillna(method='ffill') - - # Hold on to a reference to the data, - # so that it's easier to find the current data when stepping - # through with a debugger - self._curr_data = data - - return data - - def get_value(self, *args, **kwargs): - raise NotImplementedError( - "Either overwrite get_value or provide a func argument.") - - def __call__(self, f): - self.compute_transform_value = f - return self.handle_data - - def _extract_field_names(self, event): - # extract field names from sids (price, volume etc), make sure - # every sid has the same fields. - sid_keys = [] - for sid in itervalues(event.data): - keys = set([name for name, value in sid.items() - if isinstance(value, - (int, - float, - numpy.integer, - numpy.float, - numpy.long)) - ]) - sid_keys.append(keys) - - # with CUSTOM data events, there may be different fields - # per sid. So the allowable keys are the union of all events. - union = set.union(*sid_keys) - unwanted_fields = { - 'portfolio', - 'sid', - 'dt', - 'type', - 'source_id', - '_initial_len', - } - return union - unwanted_fields - - def _get_field_names(self, event): - if self.initial_field_names is not None: - return self.initial_field_names - else: - self.latest_names = self._extract_field_names(event) - return set.union(self.field_names, self.latest_names) - - -def batch_transform(func): - """Decorator function to use instead of inheriting from BatchTransform. - - For an example on how to use this, see the doc string of BatchTransform. - """ - @functools.wraps(func) - def create_window(*args, **kwargs): - # passes the user defined function to BatchTransform which it - # will call instead of self.get_value() - return BatchTransform(*args, func=func, **kwargs) - - return create_window diff --git a/zipline/transforms/ta.py b/zipline/transforms/ta.py deleted file mode 100644 index 5b0a10f14..000000000 --- a/zipline/transforms/ta.py +++ /dev/null @@ -1,211 +0,0 @@ -# -# Copyright 2013 Quantopian, Inc. -# -# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); -# you may not use this file except in compliance with the License. -# You may obtain a copy of the License at -# -# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 -# -# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software -# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, -# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. -# See the License for the specific language governing permissions and -# limitations under the License. -import functools -import math - -import numpy as np -import pandas as pd -import talib -import copy - -from six import iteritems - -from zipline.transforms import BatchTransform - - -def zipline_wrapper(talib_fn, key_map, data): - # get required TA-Lib input names - if 'price' in talib_fn.input_names: - req_inputs = [talib_fn.input_names['price']] - elif 'prices' in talib_fn.input_names: - req_inputs = talib_fn.input_names['prices'] - else: - req_inputs = [] - - # If there are multiple output names then the results are named, - # if there is only one output name, it usually 'real' is best represented - # by a float. - # Use a DataFrame to map sid to named values, and a Series map sid - # to floats. - if len(talib_fn.output_names) > 1: - all_results = pd.DataFrame(index=talib_fn.output_names, - columns=data.minor_axis) - else: - all_results = pd.Series(index=data.minor_axis) - - for sid in data.minor_axis: - # build talib_data from zipline data - talib_data = dict() - for talib_key, zipline_key in iteritems(key_map): - # if zipline_key is found, add it to talib_data - if zipline_key in data: - values = data[zipline_key][sid].values - # Do not include sids that have only nans, passing only nans - # is incompatible with many of the underlying TALib functions. - if pd.isnull(values).all(): - break - else: - talib_data[talib_key] = data[zipline_key][sid].values - # if zipline_key is not found and not required, add zeros - elif talib_key not in req_inputs: - talib_data[talib_key] = np.zeros(data.shape[1]) - # if zipline key is not found and required, raise error - else: - raise KeyError( - 'Tried to set required TA-Lib data with key ' - '\'{0}\' but no Zipline data is available under ' - 'expected key \'{1}\'.'.format( - talib_key, zipline_key)) - - # call talib - if talib_data: - talib_result = talib_fn(talib_data) - - # keep only the most recent result - if isinstance(talib_result, (list, tuple)): - sid_result = tuple([r[-1] for r in talib_result]) - else: - sid_result = talib_result[-1] - - all_results[sid] = sid_result - - return all_results - - -def make_transform(talib_fn, name): - """ - A factory for BatchTransforms based on TALIB abstract functions. - """ - # make class docstring - header = '\n#---- TA-Lib docs\n\n' - talib_docs = getattr(talib, talib_fn.info['name']).__doc__ - divider1 = '\n#---- Default mapping (TA-Lib : Zipline)\n\n' - mappings = '\n'.join(' {0} : {1}'.format(k, v) - for k, v in talib_fn.input_names.items()) - divider2 = '\n\n#---- Zipline docs\n' - help_str = header + talib_docs + divider1 + mappings + divider2 - - class TALibTransform(BatchTransform): - __doc__ = help_str + """ - TA-Lib keyword arguments must be passed at initialization. For - example, to construct a moving average with timeperiod of 5, pass - "timeperiod=5" during initialization. - - All abstract TA-Lib functions accept a data dictionary containing - 'open', 'high', 'low', 'close', and 'volume' keys, even if they do - not require those keys to run. For example, talib.MA (moving - average) is always computed using the data under the 'close' - key. By default, Zipline constructs this data dictionary with the - appropriate sid data, but users may overwrite this by passing - mappings as keyword arguments. For example, to compute the moving - average of the sid's high, provide "close = 'high'" and Zipline's - 'high' data will be used as TA-Lib's 'close' data. Similarly, if a - user had a data column named 'Oil', they could compute its moving - average by passing "close='Oil'". - - - **Example** - - A moving average of a data column called 'Oil' with timeperiod 5, - talib.transforms.ta.MA(close='Oil', timeperiod=5) - - The user could find the default arguments and mappings by calling: - help(zipline.transforms.ta.MA) - - - **Arguments** - - open : string, default 'open' - high : string, default 'high' - low : string, default 'low' - close : string, default 'price' - volume : string, default 'volume' - - refresh_period : int, default 0 - The refresh_period of the BatchTransform determines the number - of iterations that pass before the BatchTransform updates its - internal data. - - \*\*kwargs : any arguments to be passed to the TA-Lib function. - """ - - def __init__(self, - close='price', - open='open', - high='high', - low='low', - volume='volume', - refresh_period=0, - bars='daily', - **kwargs): - - key_map = {'high': high, - 'low': low, - 'open': open, - 'volume': volume, - 'close': close} - - self.call_kwargs = kwargs - - # Make deepcopy of talib abstract function. - # This is necessary because talib abstract functions remember - # state, including parameters, and we need to set the parameters - # in order to compute the lookback period that will determine the - # BatchTransform window_length. TALIB has no way to restore default - # parameters, so the deepcopy lets us change this function's - # parameters without affecting other TALibTransforms of the same - # function. - self.talib_fn = copy.deepcopy(talib_fn) - - # set the parameters - for param in self.talib_fn.get_parameters().keys(): - if param in kwargs: - self.talib_fn.set_parameters({param: kwargs[param]}) - - # get the lookback - self.lookback = self.talib_fn.lookback - - self.bars = bars - if bars == 'daily': - lookback = self.lookback + 1 - elif bars == 'minute': - lookback = int(math.ceil(self.lookback / (6.5 * 60))) - - # Ensure that window_length is at least 1 day's worth of data. - window_length = max(lookback, 1) - - transform_func = functools.partial( - zipline_wrapper, self.talib_fn, key_map) - - super(TALibTransform, self).__init__( - func=transform_func, - refresh_period=refresh_period, - window_length=window_length, - compute_only_full=False, - bars=bars) - - def __repr__(self): - return 'Zipline BatchTransform: {0}'.format( - self.talib_fn.info['name']) - - TALibTransform.__name__ = name - # return class - return TALibTransform - - -# add all TA-Lib functions to locals -for name in talib.abstract.__FUNCTION_NAMES: - fn = getattr(talib.abstract, name) - locals()[name] = make_transform(fn, name) diff --git a/zipline/utils/compat.py b/zipline/utils/compat.py new file mode 100644 index 000000000..d0a037c9c --- /dev/null +++ b/zipline/utils/compat.py @@ -0,0 +1,7 @@ +from six import PY2 + + +if PY2: + from functools32 import lru_cache # noqa +else: + from functools import lru_cache # noqa diff --git a/zipline/utils/events.py b/zipline/utils/events.py index 7c9f9e1b4..c19e8c027 100644 --- a/zipline/utils/events.py +++ b/zipline/utils/events.py @@ -229,13 +229,10 @@ def handle_data(self, context, data, dt, env): class EventRule(six.with_metaclass(ABCMeta)): - """ - An event rule checks a datetime and sees if it should trigger. - """ @abstractmethod def should_trigger(self, dt, env): """ - Checks if the rule should trigger with it's current state. + Checks if the rule should trigger with its current state. This method should be pure and NOT mutate any state on the object. """ raise NotImplementedError('should_trigger') @@ -243,7 +240,7 @@ def should_trigger(self, dt, env): class StatelessRule(EventRule): """ - A stateless rule has no state. + A stateless rule has no observable side effects. This is reentrant and will always give the same result for the same datetime. Because these are pure, they can be composed to create new rules. @@ -287,7 +284,7 @@ def should_trigger(self, dt, env): self.first.should_trigger, self.second.should_trigger, dt, - env, + env ) @staticmethod @@ -328,7 +325,7 @@ def never_trigger(dt, env): class AfterOpen(StatelessRule): """ A rule that triggers for some offset after the market opens. - Example that triggers triggers after 30 minutes of the market opening: + Example that triggers after 30 minutes of the market opening: >>> AfterOpen(minutes=30) """ @@ -339,20 +336,39 @@ def __init__(self, offset=None, **kwargs): datetime.timedelta(minutes=1), # Defaults to the first minute. ) - self._dt = None + self._period_start = None + self._period_end = None + self._period_close = None - def should_trigger(self, dt, env): - return self._get_open(dt, env) + self.offset <= dt + self._one_minute = datetime.timedelta(minutes=1) - def _get_open(self, dt, env): - """ - Cache the open for each day. - """ - if self._dt is None or (self._dt.date() != dt.date()): - self._dt = env.get_open_and_close(dt)[0] \ - - datetime.timedelta(minutes=1) + def calculate_dates(self, dt, env): + # given a dt, find that day's open and period end (open + offset) + self._period_start, self._period_close = env.get_open_and_close(dt) + self._period_end = \ + self._period_start + self.offset - self._one_minute - return self._dt + def should_trigger(self, dt, env): + # There are two reasons why we might want to recalculate the dates. + # One is the first time we ever call should_trigger, when + # self._period_start is none. The second is when we're on a new day, + # and need to recalculate the dates. For performance reasons, we rely + # on the fact that our clock only ever ticks forward, since it's + # cheaper to do dt1 <= dt2 than dt1.date() != dt2.date(). This means + # that we will NOT correctly recognize a new date if we go backwards + # in time(which should never happen in a simulation, or in a live + # trading environment) + if ( + self._period_start is None or + self._period_close <= dt + ): + self.calculate_dates(dt, env) + + if self._period_start <= dt < self._period_end: + # haven't made it past the offset yet + return False + else: + return True class BeforeClose(StatelessRule): @@ -369,19 +385,36 @@ def __init__(self, offset=None, **kwargs): datetime.timedelta(minutes=1), # Defaults to the last minute. ) - self._dt = None + self._period_start = None + self._period_end = None - def should_trigger(self, dt, env): - return self._get_close(dt, env) - self.offset <= dt + self._one_minute = datetime.timedelta(minutes=1) - def _get_close(self, dt, env): - """ - Cache the close for each day. - """ - if self._dt is None or (self._dt.date() != dt.date()): - self._dt = env.get_open_and_close(dt)[1] + def calculate_dates(self, dt, env): + # given a dt, find that day's close and period start (close - offset) + self._period_end = env.get_open_and_close(dt)[1] + self._period_start = \ + self._period_end - self.offset - self._one_minute + self._period_close = self._period_end - return self._dt + def should_trigger(self, dt, env): + # There are two reasons why we might want to recalculate the dates. + # One is the first time we ever call should_trigger, when + # self._period_start is none. The second is when we're on a new day, + # and need to recalculate the dates. For performance reasons, we rely + # on the fact that our clock only ever ticks forward, since it's + # cheaper to do dt1 <= dt2 than dt1.date() != dt2.date(). This means + # that we will NOT correctly recognize a new date if we go backwards + # in time(which should never happen in a simulation, or in a live + # trading environment) + if ( + self._period_start is None or + self._period_close <= dt + ): + self.calculate_dates(dt, env) + + # Return true if we're within the interval specified. + return self._period_start < dt <= self._period_end class NotHalfDay(StatelessRule): @@ -392,48 +425,90 @@ def should_trigger(self, dt, env): return dt.date() not in env.early_closes -class NthTradingDayOfWeek(StatelessRule): - """ - A rule that triggers on the nth trading day of the week. - This is zero-indexed, n=0 is the first trading day of the week. - """ +class TradingDayOfWeekRule(six.with_metaclass(ABCMeta, StatelessRule)): def __init__(self, n=0): - if not 0 <= n < MAX_WEEK_RANGE: + if not 0 <= abs(n) < MAX_WEEK_RANGE: raise _out_of_range_error(MAX_WEEK_RANGE) + self.td_delta = n + self.next_date_start = None + self.next_date_end = None + self.next_midnight_timestamp = None + + @abstractmethod + def date_func(self, dt, env): + raise NotImplementedError + + def calculate_start_and_end(self, dt, env): + next_trading_day = _coerce_datetime( + env.add_trading_days( + self.td_delta, + self.date_func(dt, env), + ) + ) + + next_open, next_close = env.get_open_and_close(next_trading_day) + self.next_date_start = next_open + self.next_date_end = next_close + self.next_midnight_timestamp = \ + pd.Timestamp(next_trading_day.date(), tz='UTC') + def should_trigger(self, dt, env): - return _coerce_datetime(env.add_trading_days( - self.td_delta, - self.get_first_trading_day_of_week(dt, env), - )).date() == dt.date() + if self.next_date_start is None: + # first time this method has been called. calculate the midnight, + # open, and close of the next matching day. + self.calculate_start_and_end(dt, env) + + # if the next matching day is in the past, calculate the next one. + if dt > self.next_date_end: + self.calculate_start_and_end(dt + datetime.timedelta(days=7), + env) + + # if the given dt is within the next matching day, return true. + if self.next_date_start <= dt <= self.next_date_end or \ + dt == self.next_midnight_timestamp: + return True + + return False + - def get_first_trading_day_of_week(self, dt, env): +class NthTradingDayOfWeek(TradingDayOfWeekRule): + """ + A rule that triggers on the nth trading day of the week. + This is zero-indexed, n=0 is the first trading day of the week. + """ + @staticmethod + def get_first_trading_day_of_week(dt, env): prev = dt dt = env.previous_trading_day(dt) + # If we're on the first trading day of the TradingEnvironment, + # calling previous_trading_day on it will return None, which + # will blow up when we try and call .date() on it. The first + # trading day of the env is also the first trading day of the + # week(in the TradingEnvironment, at least), so just return + # that date. + if dt is None: + return prev while dt.date().weekday() < prev.date().weekday(): prev = dt dt = env.previous_trading_day(dt) + if dt is None: + return prev return prev.date() + date_func = get_first_trading_day_of_week + -class NDaysBeforeLastTradingDayOfWeek(StatelessRule): +class NDaysBeforeLastTradingDayOfWeek(TradingDayOfWeekRule): """ A rule that triggers n days before the last trading day of the week. """ def __init__(self, n): - if not 0 <= n < MAX_WEEK_RANGE: - raise _out_of_range_error(MAX_WEEK_RANGE) - self.td_delta = -n - self.date = None - - def should_trigger(self, dt, env): - return _coerce_datetime(env.add_trading_days( - self.td_delta, - self.get_last_trading_day_of_week(dt, env), - )).date() == dt.date() + super(NDaysBeforeLastTradingDayOfWeek, self).__init__(-n) - def get_last_trading_day_of_week(self, dt, env): + @staticmethod + def get_last_trading_day_of_week(dt, env): prev = dt dt = env.next_trading_day(dt) # Traverse forward until we hit a week border, then jump back to the @@ -443,6 +518,8 @@ def get_last_trading_day_of_week(self, dt, env): dt = env.next_trading_day(dt) return prev.date() + date_func = get_last_trading_day_of_week + class NthTradingDayOfMonth(StatelessRule): """ @@ -516,7 +593,7 @@ def get_last_trading_day_of_month(self, dt, env): self.month = dt.month if dt.month == 12: - # Roll the year foward and start in January. + # Roll the year forward and start in January. year = dt.year + 1 month = 1 else: @@ -552,16 +629,22 @@ def new_should_trigger(self, callable_): class OncePerDay(StatefulRule): def __init__(self, rule=None): - self.date = None self.triggered = False + + self.date = None + self.next_date = None + super(OncePerDay, self).__init__(rule) def should_trigger(self, dt, env): - dt_date = dt.date() - if self.date is None or self.date != dt_date: + if self.date is None or dt >= self.next_date: # initialize or reset for new date self.triggered = False - self.date = dt_date + self.date = dt + + # record the timestamp for the next day, so that we can use it + # to know if we've moved to the next day + self.next_date = dt + pd.Timedelta(1, unit="d") if not self.triggered and self.rule.should_trigger(dt, env): self.triggered = True diff --git a/zipline/utils/factory.py b/zipline/utils/factory.py index dfbcde8b3..fe69133e4 100644 --- a/zipline/utils/factory.py +++ b/zipline/utils/factory.py @@ -21,7 +21,7 @@ import pandas as pd import numpy as np -from datetime import datetime, timedelta +from datetime import timedelta from zipline.protocol import Event, DATASOURCE_TYPE from zipline.sources import (SpecificEquityTrades, @@ -50,13 +50,13 @@ def create_simulation_parameters(year=2006, start=None, end=None, # Construct a complete environment with reasonable defaults env = TradingEnvironment(load=noop_load) if start is None: - start = datetime(year, 1, 1, tzinfo=pytz.utc) + start = pd.Timestamp("{0}-01-01".format(year), tz='UTC') if end is None: if num_days: start_index = env.trading_days.searchsorted(start) end = env.trading_days[start_index + num_days - 1] else: - end = datetime(year, 12, 31, tzinfo=pytz.utc) + end = pd.Timestamp("{0}-12-31".format(year), tz='UTC') sim_params = SimulationParameters( period_start=start, period_end=end, diff --git a/zipline/utils/math_utils.py b/zipline/utils/math_utils.py index be2b66b4c..590f407eb 100644 --- a/zipline/utils/math_utils.py +++ b/zipline/utils/math_utils.py @@ -40,3 +40,14 @@ def tolerant_equals(a, b, atol=10e-7, rtol=10e-7): nanmin = np.nanmin nanargmax = np.nanargmax nanargmin = np.nanargmin + + +def round_if_near_integer(a, epsilon=1e-4): + """ + Round a to the nearest integer if that integer is within an epsilon + of a. + """ + if abs(a - round(a)) <= epsilon: + return round(a) + else: + return a diff --git a/zipline/utils/memoize.py b/zipline/utils/memoize.py index 704015820..1b6a4bf17 100644 --- a/zipline/utils/memoize.py +++ b/zipline/utils/memoize.py @@ -1,8 +1,7 @@ """ Tools for memoization of function results. """ -from functools import wraps -from six import iteritems +from zipline.utils.compat import lru_cache from weakref import WeakKeyDictionary @@ -85,57 +84,4 @@ def __get__(self, instance, owner): return super(classlazyval, self).__get__(owner, owner) -def remember_last(f): - """ - Decorator that remembers the last computed value of a function and doesn't - recompute it when called with the same inputs multiple times. - - Parameters - ---------- - f : The function to be memoized. All arguments to f should be hashable. - - Example - ------- - >>> counter = 0 - >>> @remember_last - ... def foo(x): - ... global counter - ... counter += 1 - ... return x, counter - >>> foo(1) - (1, 1) - >>> foo(1) - (1, 1) - >>> foo(0) - (0, 2) - >>> foo(1) - (1, 3) - - Notes - ----- - This decorator is equivalent to `lru_cache(1)` in Python 3, but with less - bells and whistles for handling things like threadsafety. If we ever - decide we need such bells and whistles, we should just make functools32 a - dependency. - """ - # This needs to be a mutable data structure so we can change it from inside - # the function. In pure Python 3, we'd use the nonlocal keyword for this. - _previous = [None, None] - KEY, VALUE = 0, 1 - - _kwd_mark = object() - - @wraps(f) - def memoized_f(*args, **kwds): - # Hashing logic taken from functools32.lru_cache. - key = args - if kwds: - key += _kwd_mark + tuple(sorted(iteritems(kwds))) - - key_hash = hash(key) - if key_hash != _previous[KEY]: - _previous[VALUE] = f(*args, **kwds) - _previous[KEY] = key_hash - return _previous[VALUE] - - return memoized_f +remember_last = lru_cache(1) diff --git a/zipline/utils/simfactory.py b/zipline/utils/simfactory.py index 5b0dc74b7..cb882a311 100644 --- a/zipline/utils/simfactory.py +++ b/zipline/utils/simfactory.py @@ -1,4 +1,5 @@ import zipline.utils.factory as factory +from zipline.testing.core import create_data_portal_from_trade_history from zipline.test_algorithms import TestAlgorithm @@ -66,17 +67,32 @@ def create_test_zipline(**config): # ------------------- # Trade Source # ------------------- - if 'trade_source' in config: - trade_source = config['trade_source'] - else: - trade_source = factory.create_daily_trade_source( - sid_list, - test_algo.sim_params, - test_algo.trading_environment, - concurrent=concurrent_trades, + if 'skip_data' not in config: + if 'trade_source' in config: + trade_source = config['trade_source'] + else: + trade_source = factory.create_daily_trade_source( + sid_list, + test_algo.sim_params, + test_algo.trading_environment, + concurrent=concurrent_trades, + ) + + trades_by_sid = {} + for trade in trade_source: + if trade.sid not in trades_by_sid: + trades_by_sid[trade.sid] = [] + + trades_by_sid[trade.sid].append(trade) + + data_portal = create_data_portal_from_trade_history( + config['env'], + config['tempdir'], + config['sim_params'], + trades_by_sid ) - if trade_source: - test_algo.set_sources([trade_source]) + + test_algo.data_portal = data_portal # ------------------- # Benchmark source diff --git a/zipline/history/__init__.py b/zipline/utils/sqlite_utils.py similarity index 66% rename from zipline/history/__init__.py rename to zipline/utils/sqlite_utils.py index 9efe333b8..439db2f27 100644 --- a/zipline/history/__init__.py +++ b/zipline/utils/sqlite_utils.py @@ -1,5 +1,4 @@ -# -# Copyright 2014 Quantopian, Inc. +# Copyright 2016 Quantopian, Inc. # # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); # you may not use this file except in compliance with the License. @@ -13,15 +12,13 @@ # See the License for the specific language governing permissions and # limitations under the License. -from . history import ( - HistorySpec, - Frequency, -) -from . import history_container +from six.moves import range + +SQLITE_MAX_VARIABLE_NUMBER = 998 + -__all__ = [ - 'HistorySpec', - 'history_container', - 'Frequency', -] +def group_into_chunks(items, chunk_size=SQLITE_MAX_VARIABLE_NUMBER): + items = list(items) + return [items[x:x+chunk_size] + for x in range(0, len(items), chunk_size)] diff --git a/zipline/transforms/__init__.py b/zipline/zipline_warnings.py similarity index 78% rename from zipline/transforms/__init__.py rename to zipline/zipline_warnings.py index 6cf08abff..ae34c0e9a 100644 --- a/zipline/transforms/__init__.py +++ b/zipline/zipline_warnings.py @@ -1,5 +1,5 @@ # -# Copyright 2012 Quantopian, Inc. +# Copyright 2016 Quantopian, Inc. # # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); # you may not use this file except in compliance with the License. @@ -13,9 +13,6 @@ # See the License for the specific language governing permissions and # limitations under the License. -from . batch_transform import BatchTransform, batch_transform -__all__ = [ - 'BatchTransform', - 'batch_transform' -] +class ZiplineDeprecationWarning(DeprecationWarning): + pass