如何在 JoinQuant 回测结果中添加自定义的指标图表？

在聚宽（JoinQuant）中，要在回测结果页面画出自定义的指标曲线（如MACD），核心是使用 record() 函数。

record() 函数可以在每个单位时间（如每天或每分钟）记录数值，回测结束后，系统会自动将这些数值绘制成曲线图，显示在回测结果页面的“收益曲线”下方。

下面是一个完整的策略示例，展示了如何获取历史数据、使用 talib 库计算 MACD 指标，并通过 record() 将 DIF、DEA 和 MACD 柱状值绘制出来。

实现代码

# -*- coding: utf-8 -*-
import jqdata
import talib
import numpy as np

def initialize(context):
    # 设定要操作的股票（以平安银行为例）
    g.security = '000001.XSHE'
    # 设定基准
    set_benchmark('000300.XSHG')
    # 开启动态复权模式(真实价格)
    set_option('use_real_price', True)
    # 每天运行一次
    run_daily(market_open, time='every_bar')

def market_open(context):
    security = g.security
    
    # 1. 获取历史收盘价数据
    # MACD计算通常需要较长的历史数据以保证EMA的准确性，这里取过去100天
    # 注意：include_now=True 包含当前bar的数据（回测中视频率而定，日频通常指包含当日收盘价）
    # 如果是在盘中运行，attribute_history 取的是前一分钟/前一天的数据，这里我们取过去100天
    h_data = attribute_history(security, 100, '1d', ['close'], skip_paused=True)
    
    # 提取收盘价为numpy数组，用于talib计算
    close_prices = h_data['close'].values
    
    # 2. 计算MACD指标
    # 使用 talib 库计算 MACD
    # 参数说明: close_prices, fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9
    # 返回值: dif (快线), dea (慢线), macd (柱状图)
    dif, dea, macd = talib.MACD(close_prices, 
                                fastperiod=12, 
                                slowperiod=26, 
                                signalperiod=9)
    
    # 3. 获取当天的指标值
    # 数组的最后一个元素即为最新的计算结果
    current_dif = dif[-1]
    current_dea = dea[-1]
    # 注意：talib计算出的macd通常是 (dif - dea)，而国内看盘软件通常是 (dif - dea) * 2
    # 如果你想和通达信/同花顺对齐，可以将 macd 值乘以 2
    current_macd = macd[-1] * 2 
    
    # 4. 使用 record 函数绘图
    # 这里的参数名（如 My_DIF）将作为图表中曲线的名称
    # 注意：record 不支持绘制列表，只能绘制单个数值
    # 如果计算结果是 NaN (数据不足时)，record 会自动处理
    if not np.isnan(current_dif):
        record(My_DIF=current_dif, 
               My_DEA=current_dea, 
               My_MACD=current_macd)
        
    # 简单的交易逻辑示例（仅为了让回测跑起来）
    # 金叉买入
    if current_dif > current_dea and context.portfolio.positions[security].total_amount == 0:
        order_value(security, context.portfolio.available_cash)
    # 死叉卖出
    elif current_dif < current_dea and context.portfolio.positions[security].total_amount > 0:
        order_target(security, 0)

关键点说明

1. attribute_history:

   • 用于获取计算指标所需的历史数据。
   • MACD 依赖于指数移动平均（EMA），为了让计算结果稳定，建议获取的数据长度（count）要大于 slowperiod（26）的 3-4 倍以上，这里取了 100 天。

2. talib.MACD:

   • 聚宽环境内置了 talib 库，这是计算技术指标最高效的方法。
   • 它返回三个数组，分别是 DIF、DEA 和 MACD柱。

3. record(key=value, ...):

   • 这是绘图的核心函数。
   • key 是你在图例中看到的名字（例如代码中的 My_DIF）。
   • value 必须是一个具体的数字（float 或 int），不能是列表或数组。
   • 查看位置：回测完成后，在收益走势图的下方，会多出一个或多个图表区域，显示你记录的数据。

4. 关于 MACD 的数值差异:

   • 标准的 talib 算法输出的 MACD 柱状值 = DIF - DEA。
   • 国内大部分行情软件（如同花顺、通达信）显示的 MACD 柱状值 = (DIF - DEA) * 2。
   • 代码中我做了 * 2 处理，以便符合国内习惯。