账户配置#

本指南将介绍 Backtrader 量化回测框架中的基本配置方法，包括设置初始账户资金、配置交易佣金等核心参数。这些基础配置是进行准确回测的前提，能够帮助你模拟真实的交易环境。

设置初始账户资金#

上节中，账户资金使用的是默认值 10,000 货币单位。这个默认值可以通过 cerebro.broker.setcash 方法更改。

cerebro.broker.setcash(100000.0)

完整示例#

import backtrader as bt

def main():
    cerebro = bt.Cerebro()
    cerebro.broker.setcash(100000.0)

    print(f'初始资金: {cerebro.broker.getvalue()}')

    cerebro.run()

    print(f'最终资金: {cerebro.broker.getvalue()}')

if __name__ == '__main__':
    main()

输出：

初始资金: 100000.00
最终资金: 100000.00

设置交易费率（佣金）#

在回测中，交易成本是影响最终收益的重要因素。Backtrader 允许你灵活配置各种佣金方案。

按比例设置佣金#

对于股票等按交易金额比例收取佣金的品种，可以使用 setcommission 方法：

import backtrader as bt

def main():
    cerebro = bt.Cerebro()
    cerebro.broker.setcash(100000.0)
    
    # 设置交易佣金为千分之三（0.3%）
    cerebro.broker.setcommission(commission=0.003)
    
    print(f'初始资金: {cerebro.broker.getvalue():.2f}')
    cerebro.run()
    print(f'最终资金: {cerebro.broker.getvalue():.2f}')

if __name__ == '__main__':
    main()

佣金计算说明#

• commission=0.003 表示每笔交易收取交易金额的 0.3% 作为佣金
• 买入和卖出时都会按比例收取
• 佣金在交易执行时自动从账户中扣除

在实际回测中，佣金会直接影响最终的账户价值。

设置滑点规则#

Backtrader 也提供了简单的滑点模拟功能。

最常用的是按比例设置，使用 set_slippage_perc 方法。设置 0.1% 的滑点：

cerebro.broker.set_slippage_perc(0.001)

计算规则如下：

• 买入订单：实际成交价比预期价格高，公式：预期价格 ×（1 + 滑点比例）
• 卖出订单：实际成交价比预期价格低，公式：预期价格 ×（1 - 滑点比例）

例如市价买入，预期价格 1000，滑点 0.1%，则实际买入价为 1001。

Backtrader 也支持固定滑点，通过 cerebro.broker.set_slippage_fixed 方法设置。

如设置固定滑点为 1：

cerebro.broker.set_slippage_fixed(1)

市价买入时，价格 1000 则实际买入价为 1001；价格 2000 则实际买入价为 2001。

小结#

本文介绍了账户资金、佣金和滑点的配置方法。下一节正式开始介绍数据配置。