Backtrader量化平台教程（三）Indicator

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前面两篇文章，讲了大致的框架，接下来涉及的更多的是细节。本文介绍了backtrader中的indicator，并讲述了一些别的细节的代码。所谓indicator就是技术指标，比如MA，RSI

1.预备

在介绍backtrader的indicator之前，我们先配置一下我们的平台，也就是cerebro。

  1. if __name__ == '__main__':
  2. # Create a cerebro entity
  3. cerebro = bt.Cerebro()
  4. # Add a strategy
  5. cerebro.addstrategy(TestStrategy)
  6. # 本地数据，笔者用Wind获取的东风汽车数据以csv形式存储在本地。
  7. # parase_dates = True是为了读取csv为dataframe的时候能够自动识别datetime格式的字符串，big作为index
  8. # 注意，这里最后的pandas要符合backtrader的要求的格式
  9. dataframe = pd.read_csv('dfqc.csv', index_col=0, parse_dates=True)
  10. dataframe['openinterest'] = 0
  11. data = bt.feeds.PandasData(dataname=dataframe,
  12. fromdate = datetime.datetime(2015, 1, 1),
  13. todate = datetime.datetime(2016, 12, 31)
  14. )
  15. # Add the Data Feed to Cerebro
  16. cerebro.adddata(data)
  17. # Set our desired cash start
  18. cerebro.broker.setcash(100.0)
  19. # 设置每笔交易交易的股票数量
  20. cerebro.addsizer(bt.sizers.FixedSize, stake=10)
  21. # Set the commission
  22. cerebro.broker.setcommission(commission=0.0)
  23. # Print out the starting conditions
  24. print('Starting Portfolio Value: %.2f' % cerebro.broker.getvalue())
  25. # Run over everything
  26. cerebro.run()
  27. # Print out the final result
  28. print('Final Portfolio Value: %.2f' % cerebro.broker.getvalue())
  29. cerebro.plot()

    这里出现了

 

 

  1. # 设置每笔交易交易的股票数量
  2. cerebro.addsizer(bt.sizers.FixedSize, stake=10)

    这个函数，用来设置每次下单的时候买卖的股票数量。

bt.sizers.FixedSize

就告诉平台，我们是每次买卖股票数量固定的，stake=10就是10股。当然，实际过程中，我们不可能如此简单的制定买卖的数目，而是要根据一定的规则，这就需要自己写一个sizers，这是后话。

2.我们的策略

2.1策略的生命周期

策略的完整生命周期如下：

0.__init__

这个是肯定的，任何类在生成的时候都是先调用这一初始化构造函数。也就是说，在实例生成的时候，这个函数将被调用。

1.Birth: start

start方法在cerebro告诉strategy，是时候开始行动了，也就是说，通知策略激活的时候被调用。

2.Childhood: prenext

有些技术指标，比如我们提到的MA，存在一个窗口，也就是说，需要n天的数据才能产生指标，那么在没有产生之前呢？这个prenext方法就会被自动调用。
3.Adulthood: next
这个方法是最核心的，就是每次移动到下一的时间点，策略将会调用这个方法，所以，策略的核心往往都是写在这个方法里的。

4.Death: stop

策略的生命周期结束，cerebro把这一策略退出。

2.2策略当中的回调函数

Strategy 类就像真实世界的交易员一样，当交易执行的时候，他会得到一些消息，譬如order是否执行，一笔trader赚了多少钱，等等。这些消息都将在Strategy类中通过回调函数被得以知晓。这些回调函数如下：

notify_order(order)：下的单子，order的任何状态变化都将引起这一方法的调用

notify_trade(trade)：任何一笔交易头寸的改变都将调用这一方法

notify_cashvalue(cash, value)：任何现金和资产组合的变化都将调用这一方法 
notify_store(msg, *args, **kwargs)：可以结合cerebro类进行自定义方法的调用

那么问题接踵而至，这里我们只关注前2种方法中监测对象的可变化方式。

trade指的是一笔头寸，trdae是open的状态指当前时刻，这一标的的头寸从0变到某一非零值。trade是closed则刚好相反。
    trade大概有如下常用属性
ref: 唯一id
size (int): trade的当前头寸
price (float): trade资产的当前价格
value (float): trade的当前价值
commission (float): trade的累计手续费
pnl (float): trade的当前pnl
pnlcomm (float): trade的当前pnl减去手续费
isclosed (bool): 当前时刻trade头寸是否归零
isopen (bool): 新的交易更新了trade
justopened (bool): 新开头寸
dtopen (float): trade open的datetime
dtclose (float): trade close的datetime

Orders

order是strategy发出的指令，让cerebro去执行。
    strategy自身有buy, sell and close方法来生成order，cancel方法来取消一笔order。下单的方式有很多，后续会介绍，这里主要讲回调函数中，咱们可以获得哪些信息。
order.status可以返回order的当前状态

order.isbuy可以获得这笔order是否是buy

order.executed.price
order.executed.value
order.executed.comm

分别可以获得执行order的价格，总价，和手续费

2.3代码

  1. class TestStrategy(bt.Strategy):
  2. params = (
  3. ('maperiod', 15),
  4. )
  5. def log(self, txt, dt=None):
  6. ''' Logging function fot this strategy'''
  7. dt = dt or self.datas[0].datetime.date(0)
  8. print('%s, %s' % (dt.isoformat(), txt))
  9. def __init__(self):
  10. # Keep a reference to the "close" line in the data[0] dataseries
  11. self.dataclose = self.datas[0].close
  12. # To keep track of pending orders and buy price/commission
  13. self.order = None
  14. self.buyprice = None
  15. self.buycomm = None
  16. # Add a MovingAverageSimple indicator
  17. self.sma = bt.indicators.SimpleMovingAverage(
  18. self.datas[0], period=self.params.maperiod)
  19. def start(self):
  20. print("the world call me!")
  21. def prenext(self):
  22. print("not mature")
  23. def notify_order(self, order):
  24. if order.status in [order.Submitted, order.Accepted]:
  25. # Buy/Sell order submitted/accepted to/by broker - Nothing to do
  26. return
  27. # Check if an order has been completed
  28. # Attention: broker could reject order if not enougth cash
  29. if order.status in [order.Completed]:
  30. if order.isbuy():
  31. self.log(
  32. 'BUY EXECUTED, Price: %.2f, Cost: %.2f, Comm %.2f' %
  33. (order.executed.price,
  34. order.executed.value,
  35. order.executed.comm))
  36. self.buyprice = order.executed.price
  37. self.buycomm = order.executed.comm
  38. else: # Sell
  39. self.log('SELL EXECUTED, Price: %.2f, Cost: %.2f, Comm %.2f' %
  40. (order.executed.price,
  41. order.executed.value,
  42. order.executed.comm))
  43. self.bar_executed = len(self)
  44. elif order.status in [order.Canceled, order.Margin, order.Rejected]:
  45. self.log('Order Canceled/Margin/Rejected')
  46. self.order = None

    大家可以看到打印出来的结果中，有start和prenext，最后当然也有death

 

3.Backtrader的indicator

    上面的代码中，我们单独拿出init这一部分，因为这里涉及了一个新的东西，indicator，也是本文想重点介绍的。

 

  1. def __init__(self):
  2. # Keep a reference to the "close" line in the data[0] dataseries
  3. self.dataclose = self.datas[0].close
  4. # To keep track of pending orders and buy price/commission
  5. self.order = None
  6. self.buyprice = None
  7. self.buycomm = None
  8. # Add a MovingAverageSimple indicator
  9. self.sma = bt.indicators.SimpleMovingAverage(
  10. self.datas[0], period=self.params.maperiod)

    这里的最后，我们使用了一个backtrader内置的indicator，后续我们将尝试自己编写一个indicator。
 

 

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