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回测调用研究模块总结（慎用Python3 PacVer 2.0）

谎言梦发表于：5 月 10 日 06：16回复(1)

今天做程序的时候，需要在回测模块调用研究模块生成的数据，出了些问题，查了一下之前的帖子，做了下总结。

关于回测模块调用研究数据的问题，之前有两篇帖子。
（1）打通回测与研究的文件通道 by 止一之路
（2）使用pickle模块将数据对象保存到文件并在回测中读取 by Supercritical-JoinQuant聚宽

结论概述：

1.研究模块采用python2，用write/read_file法存储读取数据。在回测模块就用write/read_file法调用数据，这是可行的。
2.研究模块采用python3，因为python3里面没有cpickle，所以用open法存储读取数据。如果在回测模块继续用open法，那么会报错找不到文件。如果继续使用write/read_file法，则可以读取数据。回头看看python2生产的数据能不能用open法，还是不行。所以，初步得到一个结论，无论是python2还是3, open方法都不好使。
3.研究模块采用python3(PacVer2.0)的话，回测模块用write/read_file法没有用，产生新的错误，自定义库。
总结，慎用python3(PacVer2.0)。

下面是详细的讨论。

从生产数据的研究模块和调用数据的回测模块两个方面来讨论：

（一）
我们知道回测模块用到的是python2.0，API中提到了write/read_file，这恰好是（1）提到的方法，我称它write/read_file方法。
研究模块用python2.0，调用cPickle和 StringIO，程序如下：
研究p2.png
1.1 那么我们用write/read_file方法在回测模块调用：
回测_p2.png

（二）如果我们研究模块用3.0，因为python3里面没有cPickle，我们我们调用pickle模块，代码如下：
研究p3.png
2.1 这个方法里用到了open，我称它为open方法。
既然用到了open，很自然的，在对应的回测模块中，我用open也可以调用数据么？
回测open.png
报错了~不行。
2.2 如果我们继续使用write/read_file呢？会正常运行。
回测write_p3.png
2.3(1.2) 面对从python3里生产的数据，用open方法不行，对于python2生产的数据可以吗？
回测open_p2.png
初步得到一个结论，无论是python2还是3, open方法都不好使。

（三）. 如果我们研究模块用3.0（PacVer2.0），代码如下：
研究_p3v2.png
3.1 我们前面知道了open方法不好使，直接用write/read_file方法吧。
回测_p3v2.png
出现了新的错误，一堆中文。得到的结论就是在研究中用Python3.0(PacVer2.0)的话，回测模块无法调用数据。

后记：
在研究模块，你用python2,3存下来的数，在python3(PacVer2.0)里都没法读取。
说到底，慎用python3(PacVer2.0)。

# Python 3 (PacVer2.0)
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
import numpy as np
a = ['a','b','c']
b = ['o','p','q']
result = {}
score_df = DataFrame(np.zeros(len(a)*len(b)).reshape(len(a),len(b)),index = a,columns = b)
result['2017-04-17'] = score_df
score_df = score_df + 1
result['2017-04-18'] = score_df
score_df = score_df + 1
result['2017-04-19'] = score_df

#使用pickle模块将数据对象保存到文件
import pickle
pkl_file = open('research_p3v2.pkl', 'wb')
pickle.dump(result, pkl_file, 0)
pkl_file.close()

#使用pickle模块从文件中重构python对象
import pickle
pkl_file = open('research_p3v2.pkl', 'rb')
temp = pickle.load(pkl_file)
pkl_file.close()
temp

{'2017-04-17':      o    p    q
 a  0.0  0.0  0.0
 b  0.0  0.0  0.0
 c  0.0  0.0  0.0, '2017-04-18':      o    p    q
 a  1.0  1.0  1.0
 b  1.0  1.0  1.0
 c  1.0  1.0  1.0, '2017-04-19':      o    p    q
 a  2.0  2.0  2.0
 b  2.0  2.0  2.0
 c  2.0  2.0  2.0}