第一个策略 #

本节我们将学习如何开发策略。

第一个策略不涉及交易，我们将通过它打印每一天（bar）的 “收盘价（Close）” 。

策略类（Strategy）继承自 bt.Strategy。

class TestStrategy(bt.Strategy):
    def __init__(self):
        pass
    def next(self):
        pass

它最重要的两个方法是 __init__（策略初始化）和 next（每个 OHLC，即bar，执行一次该方法）。

class TestStrategy(bt.Strategy):
    def log(self, txt, dt=None):
        dt = dt or self.datas[0].datetime.date(0)
        print('%s, %s' % (dt.isoformat(), txt))

    def __init__(self):
        self.dataclose = self.datas[0].close

    def next(self):
        self.log('Close, %.2f' % self.dataclose[0])

如上代码中的 self.datas[0].close 访问的就是 cerebro.broker.adddata 方法添加的第一个数据源 DataFeed。

数据列表（self.datas）是一个标准的Python列表，如添加多个数据源，数据按插入顺序存储。列表中的第一个数据项self.datas[0]是默认交易数据，用于同步所有策略元素（它作为系统时钟）。

self.datas 的列表元素 data 底层类是 DataSeries，它有别名访问众所周知的 OHLC（开盘、高、低、收盘）每日值。

open = data.open
low = data.low
high = data.high
close = data.close

为了便于使用，我们将其赋值到 self.dataclose，这将简化打印逻辑的创建。

self.dataclose = self.datas[0].close

接着，在 next 方法中打印 self.dataclose[0] 最新收盘价即可。策略的 next 方法会在每个新的bar上调用，使用系统时钟（即self.datas[0]）作为参考。

def next(self):
    self.log('Close, %.2f' % self.dataclose[0])

我们有了策略类 TestStrategy，还要通过 cerebro.addstrategy 将其添加交易系统中。

cerebro.addstrategy(TestStrategy)

完整示例 #

import datetime  # For datetime objects
import os.path  # To manage paths
import sys  # To find out the script name (in argv[0])
import backtrader as bt

class TestStrategy(bt.Strategy):
    def log(self, txt, dt=None):
        dt = dt or self.datas[0].datetime.date(0)
        print('%s, %s' % (dt.isoformat(), txt))

    def __init__(self):
        self.dataclose = self.datas[0].close

    def next(self):
        self.log('Close, %.2f' % self.dataclose[0])

if __name__ == '__main__':
    cerebro = bt.Cerebro()
    cerebro.addstrategy(TestStrategy)

    modpath = os.path.dirname(os.path.abspath(sys.argv[0]))
    datapath = os.path.join(modpath, './orcl-1995-2014.txt')

    data = bt.feeds.YahooFinanceCSVData(
        dataname=datapath,
        fromdate=datetime.datetime(2000, 1, 1),
        todate=datetime.datetime(2000, 12, 31),
        reverse=False)

    cerebro.adddata(data)
    cerebro.broker.setcash(100000.0)

    print('Starting Portfolio Value: %.2f' % cerebro.broker.getvalue())

    cerebro.run()

    print('Final Portfolio Value: %.2f' % cerebro.broker.getvalue())

输出：

Starting Portfolio Value: 100000.00
2000-01-03, Close, 27.85
2000-01-04, Close, 25.39
2000-01-05, Close, 24.05
...
...
...
2000-12-26, Close, 29.17
2000-12-27, Close, 28.94
2000-12-28, Close, 29.29
2000-12-29, Close, 27.41
Final Portfolio Value: 100000.00