CompBase 0.1.1

Base Class for Derived Researcher Class

CompBase 说明文档

CompBase中主要定义了抽象基类BaseResearcher，该基类用于规范派生类的定义。

1. 派生类的定义

定义派生类时需传递的参数

参数	类型	必须包含的键	说明
api_config	dict	model, api_key, base_url	用于调用外部大模型
db_config	dict	host, port, user, password, database	用于连接 ClickHouse 数据库
researcher_name	str	无	策略/研究员的名字，非必要参数

必须定义的成员函数

方法名	参数说明	返回类型	功能要求
load_data_all	start_date: str/end_date: str（格式：YYYY-MM-DD）	None	必须通过该函数加载所有的数据，需使用 quantchdb 访问数据，如果需要其他数据请单独联系。
load_data_curr	curr_date: str（格式：YYYY-MM-DD）	None	加载获取当前日期 (curr_date) 持仓所需的数据。
get_daily_holdings	start_date: str（格式：YYYY-MM-DD） end_date: str（格式：YYYY-MM-DD）	Dict[str, Dict[str, float]]	返回每日持仓字典，结构示例： {'2025-01-01': {'000001': 0.5, '600519': 0.5}, ...} 权重总和不得超过1，不得为负数（不允许做空）。
get_current_holdings	curr_date: str（格式：YYYY-MM-DD）	Dict[str, Dict[str, float]]	返回当前日期 (curr_date) 的持仓字典，结构示例： {'2025-01-01': {'000001': 0.5, '600519': 0.5}}

---

补充说明

1. 强制实现要求
   所有派生类必须完全实现上述四个抽象方法，且参数必须保持一致，否则会报错。

2. 参数格式规范

   • 所有日期参数必须为字符串类型，格式严格遵循 YYYY-MM-DD（如 2025-01-01）。
   • 返回值中的 Dict 结构必须与示例一致，键值类型需匹配。

3. 权重约束

   • get_daily_holdings 和 get_current_holdings 返回的持仓权重总和需 ≤ 1，且各个权重不得为负数。

2. 派生类示例

（1）引入必要库

import os
from CompBase import BaseResearcher
from quantchdb import ClickHouseDatabase
import pandas as pd

（2）初始化配置参数

api_config = {'model':'qwen3-235B',
           'base_url':'localhost:8080',
           'api_key':'empty'
           }

#此处为了安全起见建议使用.env文件来传递值，os.getenv()能够加载.env文件中的信息
db_config = {
  "host": os.getenv("DB_HOST_Server"),
  "user": os.getenv("DB_USER_Server"),
  "password": os.getenv("DB_PASSWORD_Server"),
  "database": os.getenv("DB_DATABASE_Server"),
  "port": os.getenv("DB_POST_Server")
}

（3）定义派生类

class Researcher1(BaseResearcher, 
                  researcher_name="AlwaysWin", 
                  api_config=api_config, 
                  db_config=db_config):

  def __init__(self, **kwargs):
    self.data = {}   
    ## 如果需要超参，可以提前定义为类内成员
    self.theta = kwargs.get('theta') 

  #如果不需要训练模型的话这个函数应该是用不到的
  def load_data_all(self, start_date, end_date):
    """
    start_date和end_date用来标识你所需要的数据范围，方便检查未来函数问题
    """
    self.start_date_data = pd.to_datetime(start_date)
    self.end_date_data = pd.to_datetime(end_date)

    db = ClickHouseDatabase(config=self.db_config, terminal_log=False, file_log=False)

    s_date = (self.start_date_data + pd.DateOffset(months=1)).strftime(format="%Y-%m-%d")
    e_date = self.end_date_data.strftime(format="%Y-%m-%d")


    sql1 = f"""
      SELECT TradingDate as date,
             Symbol as code,
             ReturnDaily as ret,
             first_value(ReturnDaily) OVER (PARTITION BY Symbol ORDER BY TradingDate ASC ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 PRECEDING) as pre_ret

      FROM etf.etf_daily
      PREWHERE and(TradingDate >= '{s_date}', TradingDate<='{e_date}', StateCode == 0)
      ORDER BY TradingDate, Symbol
    """
    df = db.fetch(sql1)
    self.data['all_data'] = df
    return df


  def load_data_curr(self, curr_date):
    self.curr_date = pd.to_datetime(curr_date)

    db = ClickHouseDatabase(config=self.db_config, terminal=True, file_log=False)
    s_date = (self.curr_date - pd.DateOffset(months=1)).strftime(format='%Y-%m-%d')
    sql1 = f"""
      SELECT TradingDate as date,
            Symbol as code,
            first_value(ReturnDaily) OVER (PARTITION BY Symbol ORDER BY TradingDate ASC ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 PRECEDING) as pre_ret
      FROM etf.etf_daily_csmar
      PREWHERE and(TradingDate >= '{s_date}', TradingDate<= '{curr_date}', StateCode == 0)
      ORDER BY TradingDate, Symbol
    """
    df = db.fetch(sql1)
    self.data['curr_data'] = df


  def run_always_win_strategy(curr_date, theta):

    data = load_data_curr(curr_date)
    
    ## 策略实现(此处省略了)

    strategy_res = {curr_date: holdings}
    return strategy_res


  def get_daily_holdings(self, start_date, end_date):

    ##生成date_list

    daily_holdings = {}
    
    for date in date_list:
        daily_holdings[date] = run_always_win_strategy(date, self.theta)

    ## 格式为 {'2025-01-01':{'000001': 0.5, '600519': 0.5},'2025-01-02':{'600519': 0.3, '300750':0.7}}
    return daily_holdings



  def get_current_holdings(self, curr_date):

    curr_holdings =  run_always_win_strategy(curr_date, self.theta)
    
    return curr_holdings

如果需要训练模型，可以在派生类内单独定义训练模型的成员方法和架子啊模型的函数。

3. 推荐的文件结构

project_root
  |yourStrategyName
  |  |your_strategy_name.py
  |  |其他自定义的文件...
  |  |model1.pth   ##如果需要训练模型的话
  |result
  |  |daily_holdings.pkl ##规定时间范围内的持仓数据