多信号在实务中应该是很常用的，很多时候是多个信号叠加，才确定交易信号。
但MultiSignalStrategy的模版，我发现每个信号都各自on_tick和on_bar，都要运行bg和am，如果各信号的周期数据一样的时候，可以共享tick和bar，就不用每个信号都额外做一次，但这样感觉又不便于代码更新和修改，是否有其他模版或建议适用多信号呢？

在多信号策略中，确实存在多个信号各自处理 on_tick 和 on_bar 的情况，这会导致重复计算和资源浪费，尤其是在各信号的周期数据相同时。针对这个问题，以下是一些优化建议和解决方案：

1. 共享 BarGenerator 和 ArrayManager

• 优化思路：如果多个信号使用相同的 K 线周期，可以共享 BarGenerator 和 ArrayManager，避免重复计算。

• 实现方法：

  • 在主策略中初始化一个 BarGenerator 和 ArrayManager。
  • 在 on_tick 和 on_bar 中统一处理数据，然后将处理后的数据分发给各个信号。

  • 示例代码：

    class MultiSignalStrategy(TargetPosTemplate):
        def __init__(self):
            super().__init__()
            # 共享的 BarGenerator 和 ArrayManager
            self.bg = BarGenerator(self.on_bar)
            self.am = ArrayManager()
    
            # 初始化信号
            self.rsi_signal = RsiSignal()
            self.cci_signal = CciSignal()
            self.ma_signal = MaSignal()
    
        def on_tick(self, tick: TickData):
            # 统一处理 Tick 数据
            self.bg.update_tick(tick)
    
        def on_bar(self, bar: BarData):
            # 统一处理 Bar 数据
            self.am.update_bar(bar)
            if not self.am.inited:
                return
    
            # 将数据分发给各个信号
            self.rsi_signal.on_bar(bar, self.am)
            self.cci_signal.on_bar(bar, self.am)
            self.ma_signal.on_bar(bar, self.am)
    
            # 计算目标仓位
            self.calculate_target_pos()
    

2. 信号类优化

• 优化思路：将信号类的 on_tick 和 on_bar 方法改为接收主策略传递的数据，而不是自己处理。
• 实现方法：
  • 在信号类中移除 BarGenerator 和 ArrayManager，改为接收主策略传递的 BarData 和 ArrayManager。
  • 示例代码：

    class RsiSignal:
        def on_bar(self, bar: BarData, am: ArrayManager):
            # 使用主策略传递的 ArrayManager 计算 RSI
            rsi_value = am.rsi(self.rsi_window)
            # 生成信号
            if rsi_value >= self.rsi_long:
                self.set_signal_pos(1)
            elif rsi_value <= self.rsi_short:
                self.set_signal_pos(-1)
            else:
                self.set_signal_pos(0)
    

3. 使用事件驱动机制

• 优化思路：通过事件驱动机制，在主策略中统一处理数据，然后触发事件通知各个信号。

• 实现方法：

  • 在主策略中定义事件，当 on_bar 数据更新时触发事件。
  • 各个信号类监听事件，接收到事件后执行信号计算。

  • 示例代码：

    from vnpy.event import Event, EventEngine
    
    class BarUpdateEvent(Event):
        def __init__(self, bar: BarData, am: ArrayManager):
            super().__init__("BAR_UPDATE")
            self.bar = bar
            self.am = am
    
    class MultiSignalStrategy(TargetPosTemplate):
        def __init__(self, event_engine: EventEngine):
            super().__init__()
            self.event_engine = event_engine
            self.bg = BarGenerator(self.on_bar)
            self.am = ArrayManager()
    
        def on_bar(self, bar: BarData):
            self.am.update_bar(bar)
            if not self.am.inited:
                return
    
            # 触发事件
            event = BarUpdateEvent(bar, self.am)
            self.event_engine.put(event)
    
    class RsiSignal:
        def __init__(self, event_engine: EventEngine):
            event_engine.register("BAR_UPDATE", self.on_bar_update)
    
        def on_bar_update(self, event: BarUpdateEvent):
            bar = event.bar
            am = event.am
            # 计算 RSI 信号
            rsi_value = am.rsi(self.rsi_window)
            # 生成信号
            if rsi_value >= self.rsi_long:
                self.set_signal_pos(1)
            elif rsi_value <= self.rsi_short:
                self.set_signal_pos(-1)
            else:
                self.set_signal_pos(0)
    

4. 使用策略组合模式

• 优化思路：将每个信号封装为独立的策略，然后通过组合模式将多个策略组合在一起。

• 实现方法：

  • 每个信号类继承 CtaTemplate，独立处理数据。
  • 在主策略中管理多个子策略，汇总信号结果。

  • 示例代码：

    class MultiSignalStrategy(TargetPosTemplate):
        def __init__(self):
            super().__init__()
            self.rsi_strategy = RsiStrategy()
            self.cci_strategy = CciStrategy()
            self.ma_strategy = MaStrategy()
    
        def on_bar(self, bar: BarData):
            # 分发给子策略
            self.rsi_strategy.on_bar(bar)
            self.cci_strategy.on_bar(bar)
            self.ma_strategy.on_bar(bar)
    
            # 汇总信号
            target_pos = (
                self.rsi_strategy.get_signal_pos() +
                self.cci_strategy.get_signal_pos() +
                self.ma_strategy.get_signal_pos()
            )
            self.set_target_pos(target_pos)
    

总结

在多信号策略中，可以通过以下方式优化：

1. 共享 BarGenerator 和 ArrayManager，避免重复计算。
2. 优化信号类，使其接收主策略传递的数据。
3. 使用事件驱动机制，统一处理数据并通知信号。
4. 使用策略组合模式，将每个信号封装为独立策略。

根据实际需求和代码复杂度，选择最适合的优化方案。如果信号数量较多且逻辑复杂，建议使用事件驱动机制或策略组合模式，以提高代码的可维护性和扩展性。