Decision Tree：决策树用于日内交易策略

import numpy as npimport pandas as pdfrom sklearn.tree import DecisionTreeClassifierfrom sklearn.metrics import sharpe_ratio, annualized_return, max_drawdownfrom vectorbt import signals_to_df, run_backtest## 仅为示例代码## TODO：数据集加载、数据清洗、指标构建、回测# 数据加载def load_data(icici_breeze_api, yahoo_finance_api):    pass# 数据调整和同步def adjust_and_sync_data(icici_data, yahoo_data):    # 根据文章描述，实现数据调整和同步的逻辑    # 包括计算调整因子，重采样等    pass# 技术指标计算def calculate技术指标(data):    # 根据文章中提到的技术指标，计算相应的值    # 包括收盘价回报率、RSI、ADX等    # 此处需要实现具体的技术指标计算逻辑    indicators = {}    # 示例：计算14期SMA    indicators['14_SMA'] = data['Close']rolling(window=14).mean()    pass# 决策树模型训练def train_decision_tree(X, y, max_depth=4, criterion='gini'):    clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=max_depth, criterion=criterion)    clf.fit(X, y)    return clf# 策略回测def backtest_strategy(clf, data):    # 使用决策树模型生成交易信号    predictions = clf.predict(data)        # 将信号转换为可回测的格式    signals = signals_to_df(predictions)        # 运行回测    backtest_results = run_backtest(        signals=signals,        prices=data['Close'],        # 此处可以添加交易成本和滑点的参数    )    return backtest_results# 性能评估def evaluate_performance(backtest_results):    # 计算关键绩效指标    sharpe = sharpe_ratio(backtest_results.pnl)    total_return = annualized_return(backtest_results.pnl)    max_dd = max_drawdown(backtest_results.pnl)    # 可以添加更多的性能指标    return sharpe, total_return, max_dd# 主函数def main():    # 加载数据    icici_data, yahoo_data = load_data(icici_breeze_api, yahoo_finance_api)        # 数据调整和同步    adjusted_data = adjust_and_sync_data(icici_data, yahoo_data)        # 计算技术指标    indicators = calculate技术指标(adjusted_data)        # 准备训练数据集    X = indicators  # 特征集    y = adjusted_data['Signal']  # 目标变量，需要根据实际情况定义        # 训练决策树模型    clf = train_decision_tree(X, y)        # 回测策略    backtest_results = backtest_strategy(clf, adjusted_data)        # 评估性能    sharpe, total_return, max_dd = evaluate_performance(backtest_results)        # 打印结果    print(f"Sharpe Ratio: {sharpe}")    print(f"Total Return: {total_return}")    print(f"Max Drawdown: {max_dd}")