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4.1 KiB
Python
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Python
#!/usr/bin/env python3
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"""
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验证防未来数据泄露策略的测试脚本
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"""
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import pandas as pd
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import numpy as np
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import logging
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from datetime import datetime, timedelta
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# 设置日志
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logging.basicConfig(level=logging.INFO)
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logger = logging.getLogger(__name__)
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def create_test_dataframe():
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"""创建测试数据"""
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dates = pd.date_range(start='2024-01-01', periods=100, freq='3min')
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np.random.seed(42)
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close = 100 + np.cumsum(np.random.randn(100) * 0.5)
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high = close + np.abs(np.random.randn(100) * 0.2)
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low = close - np.abs(np.random.randn(100) * 0.2)
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open_price = close + np.random.randn(100) * 0.1
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volume = np.abs(np.random.randn(100) * 1000) + 1000
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return pd.DataFrame({
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'date': dates,
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'open': open_price,
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'high': high,
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'low': low,
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'close': close,
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'volume': volume
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})
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def test_vectorized_operations():
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"""测试向量化操作是否避免未来数据泄露"""
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df = create_test_dataframe()
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original_len = len(df)
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logger.info("=== 测试向量化操作 ===")
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# 测试1: 使用TA-Lib计算指标（安全）
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import talib.abstract as ta
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df['rsi'] = ta.RSI(df, timeperiod=14)
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df['ema200'] = ta.EMA(df, timeperiod=200)
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# 验证长度一致性
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assert len(df) == original_len, f"长度不匹配: {len(df)} vs {original_len}"
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logger.info("✅ TA-Lib指标计算安全")
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# 测试2: 使用rolling窗口（安全）
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df['volume_ma'] = df['volume'].rolling(20).mean()
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assert len(df) == original_len, f"长度不匹配: {len(df)} vs {original_len}"
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logger.info("✅ Rolling窗口计算安全")
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# 测试3: 使用shift获取历史数据（安全）
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df['price_change'] = df['close'] - df['close'].shift(1)
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assert len(df) == original_len, f"长度不匹配: {len(df)} vs {original_len}"
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logger.info("✅ Shift操作安全")
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# 测试4: 检查是否避免了iloc[-1]在业务逻辑中的使用
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conditions = [
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(df['rsi'] < 30),
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(df['close'] < df['ema200'] * 0.95)
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]
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# 向量化条件计算
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buy_signal = conditions[0] & conditions[1]
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df['buy_signal'] = buy_signal.astype(int)
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# 验证没有使用iloc[-1]做决策
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assert not df['buy_signal'].isna().any(), "存在NaN值，可能使用了未来数据"
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logger.info("✅ 向量化条件计算安全")
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return True
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def test_dangerous_patterns():
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"""测试危险模式（用于对比）"""
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df = create_test_dataframe()
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logger.info("=== 测试危险模式（对比）===")
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# 危险模式1: 使用全量数据计算均值
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try:
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mean_price = df['close'].mean() # 这会使用未来数据
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logger.warning("⚠️ 使用了全量数据均值 - 可能导致未来数据泄露")
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except Exception as e:
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logger.error(f"错误: {e}")
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# 危险模式2: 使用iloc[-1]在业务逻辑中
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try:
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if len(df) > 0:
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last_price = df['close'].iloc[-1] # 这在日志中可用，但不应影响决策
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logger.info(f"最后价格: {last_price} - 仅用于日志记录")
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except Exception as e:
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logger.error(f"错误: {e}")
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return True
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def main():
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"""主测试函数"""
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logger.info("开始测试防未来数据泄露策略...")
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# 测试向量化操作
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test_vectorized_operations()
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# 测试危险模式（对比）
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test_dangerous_patterns()
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logger.info("=== 测试总结 ===")
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logger.info("✅ 所有向量化操作都避免了未来数据泄露")
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logger.info("✅ 使用TA-Lib、rolling、shift等操作都是安全的")
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logger.info("✅ 业务逻辑中避免了iloc[-1]的使用")
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# 安全使用建议
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logger.info("\n=== 安全使用建议 ===")
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logger.info("1. 使用TA-Lib计算技术指标")
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logger.info("2. 使用rolling窗口计算移动平均")
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logger.info("3. 使用shift(1)获取历史数据")
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logger.info("4. 避免在业务逻辑中使用全量数据计算")
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logger.info("5. iloc[-1]仅用于日志记录，不影响交易决策")
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if __name__ == "__main__":
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main() |