101 lines
2.9 KiB
Markdown
101 lines
2.9 KiB
Markdown
# 防未来数据泄露策略验证报告
|
||
|
||
## ✅ 已应用的防护措施
|
||
|
||
### 1. 安全装饰器
|
||
```python
|
||
@prevent_future_data_leak
|
||
def populate_indicators(self, dataframe: DataFrame, metadata: dict) -> DataFrame:
|
||
# 装饰器确保数据长度一致性
|
||
```
|
||
|
||
### 2. 核心防护原则
|
||
- **只用历史数据，不碰未来**
|
||
- **向量化操作替代逐行计算**
|
||
- **TA-Lib指标代替手动计算**
|
||
|
||
### 3. 安全操作模式
|
||
|
||
#### ✅ 安全操作（已应用）
|
||
```python
|
||
# 使用TA-Lib计算指标
|
||
dataframe["rsi"] = ta.RSI(dataframe, timeperiod=14)
|
||
dataframe["ema200"] = ta.EMA(dataframe, timeperiod=200)
|
||
|
||
# 使用rolling窗口
|
||
dataframe["volume_mean"] = dataframe["volume"].rolling(20).mean()
|
||
|
||
# 使用shift获取历史数据
|
||
conditions = [
|
||
dataframe["rsi"] < 30,
|
||
dataframe["close"] < dataframe["ema200"] * 0.95
|
||
]
|
||
|
||
# 向量化条件计算
|
||
buy_condition = conditions[0] & conditions[1]
|
||
```
|
||
|
||
#### ❌ 危险操作（已避免）
|
||
```python
|
||
# 危险：使用全量数据计算均值
|
||
mean_price = dataframe["close"].mean() # ❌ 使用未来数据
|
||
|
||
# 危险：使用iloc[-1]影响决策
|
||
if dataframe["close"].iloc[-1] > threshold: # ❌ 使用未来数据
|
||
buy_condition = True
|
||
```
|
||
|
||
### 4. 日志记录隔离
|
||
```python
|
||
# 业务逻辑中使用向量化操作
|
||
buy_condition = satisfied_count_vector >= 4
|
||
|
||
# 仅在日志中使用iloc[-1]（允许用途）
|
||
if len(dataframe) > 0:
|
||
satisfied_count = satisfied_count_vector.iloc[-1] # ✅ 仅用于日志
|
||
logger.info(f"满足条件数: {satisfied_count}")
|
||
```
|
||
|
||
## 🎯 三行代码检查法
|
||
|
||
```python
|
||
# 1. 数据长度检查
|
||
assert len(dataframe) > 0, "数据不足"
|
||
|
||
# 2. 使用TA-Lib指标
|
||
dataframe["rsi"] = ta.RSI(dataframe, timeperiod=14)
|
||
|
||
# 3. 基于历史数据的条件判断
|
||
condition = dataframe["rsi"] < 30 & dataframe["close"] < dataframe["ema200"]
|
||
```
|
||
|
||
## 📊 验证结果
|
||
|
||
### ✅ 已通过验证
|
||
- **数据长度一致性**: 装饰器确保输入输出数据长度一致
|
||
- **向量化操作**: 所有条件计算使用向量化操作
|
||
- **TA-Lib集成**: 所有技术指标使用TA-Lib计算
|
||
- **历史数据**: 所有计算基于历史数据，无未来数据引用
|
||
|
||
### 🛡️ 防护层级
|
||
|
||
1. **装饰器防护**: `@prevent_future_data_leak`
|
||
2. **代码审查**: 避免iloc[-1]在业务逻辑中使用
|
||
3. **向量化**: 使用Pandas向量化操作
|
||
4. **TA-Lib**: 使用专业指标库
|
||
|
||
## 🚀 使用建议
|
||
|
||
### 开发新策略时
|
||
1. **始终使用TA-Lib**: `ta.RSI()`, `ta.EMA()`, `ta.BBANDS()`
|
||
2. **避免手动计算**: 不要使用`dataframe.iloc[-1]`影响决策
|
||
3. **使用rolling窗口**: `dataframe.rolling(20).mean()`
|
||
4. **使用shift**: `dataframe.shift(1)`获取历史数据
|
||
|
||
### 调试时
|
||
- 可以使用`iloc[-1]`查看最后一行数据，但仅用于日志记录
|
||
- 所有业务逻辑必须使用向量化操作
|
||
|
||
## ✅ 结论
|
||
|
||
当前策略已成功应用防未来数据泄露措施，所有populate函数都已添加安全检查装饰器，所有条件计算都使用向量化操作，符合回测安全要求。 |