CSV 数据源开发#
Backtrader 已经提供了一些通用和特定的 CSV 数据源。
- GenericCSVData
- VisualChartCSVData
- YahooFinanceData(用于在线下载)
- YahooFinanceCSVData(用于已下载的数据)
- BacktraderCSVData(内部用于测试,但也可以使用)
即使如此,你可能仍需要开发对特定 CSV 数据源的支持。
实际上,框架的设计让这件事变得很简单。
步骤#
- 从
backtrader.CSVDataBase继承 - 根据需要定义任何参数
- 在
start方法中进行任何初始化 - 在
stop方法中进行任何清理 - 定义一个
_loadline方法,其中实际工作发生。此方法接收一个参数:linetokens。
顾名思义,这是根据分隔符(从基类继承)拆分当前行后得到的标记列表。
如果解析到新数据,则填充相应的行并返回 True。
如果没有数据可用(解析结束),则返回 False。框架会在没有更多行时自动处理。
框架已处理的事项:
- 打开文件(或接收类似文件的对象)
- 跳过标题行(如有)
- 读取行
- 标记化
- 预加载支持(一次性将整个数据加载到内存中)
下面使用 BacktraderCSVData 内部 CSV 解析代码的简化版本。这个版本不需要初始化或清理(比如打开和关闭套接字这类操作)。
注意:
backtrader 数据源需要填充以下行业标准字段:
- datetime
- open
- high
- low
- close
- volume
- openinterest
如果你的策略或数据浏览只需要收盘价,可以忽略其他字段(每次迭代会自动用 float('NaN') 填充)。
本例仅支持每日格式:
import itertools
import backtrader as bt
class MyCSVData(bt.CSVDataBase):
def start(self):
# 对于此数据源类型无需做任何操作
pass
def stop(self):
# 对于此数据源类型无需做任何操作
pass
def _loadline(self, linetokens):
i = itertools.count(0)
dttxt = linetokens[next(i)]
# 格式为 YYYY-MM-DD
y = int(dttxt[0:4])
m = int(dttxt[5:7])
d = int(dttxt[8:10])
dt = datetime.datetime(y, m, d)
dtnum = date2num(dt)
self.lines.datetime[0] = dtnum
self.lines.open[0] = float(linetokens[next(i)])
self.lines.high[0] = float(linetokens[next(i)])
self.lines.low[0] = float(linetokens[next(i)])
self.lines.close[0] = float(linetokens[next(i)])
self.lines.volume[0] = float(linetokens[next(i)])
self.lines.openinterest[0] = float(linetokens[next(i)])
return True代码假设所有字段都存在且可转换为浮点数;日期时间采用固定 YYYY-MM-DD 格式,无需使用 strptime 解析。
通过添加处理空值和日期格式解析的代码,可以满足更复杂的需求。GenericCSVData 正是这样实现的。
警告#
通过继承 GenericCSVData,可以支持很多格式。
让我们添加对 Sierra Chart 每日格式的支持(始终以 CSV 格式存储)。
定义(通过查看一个 ‘.dly’ 数据文件):
字段:Date, Open, High, Low, Close, Volume, OpenInterest
行业标准字段以及 GenericCSVData 已支持的字段,顺序相同(也是行业标准)
分隔符:,
日期格式:YYYY/MM/DD
一个用于这些文件的解析器:
class SierraChartCSVData(backtrader.feeds.GenericCSVData):
params = (('dtformat', '%Y/%m/%d'),)这里只是重新定义了基类中的一个现有参数,只需要更改日期格式字符串。
Sierra Chart 的解析器就完成了。
下面是 GenericCSVData 的参数定义作为提醒:
class GenericCSVData(feed.CSVDataBase):
params = (
('nullvalue', float('NaN')),
('dtformat', '%Y-%m-%d %H:%M:%S'),
('tmformat', '%H:%M:%S'),
('datetime', 0),
('time', -1),
('open', 1),
('high', 2),
('low', 3),
('close', 4),
('volume', 5),
('openinterest', 6),
)