自动运行 #
到目前为止，所有 backtrader 示例和工作样本都从头开始创建一个主 Python 模块，该模块加载数据、策略、观察器，并准备现金和佣金方案。
算法交易的目标之一是自动化交易，而 backtrader 作为一个回测平台，旨在检查交易算法（因此是一个算法交易平台），自动化使用 backtrader 是一个显而易见的目标。
安装 backtrader 后，它提供了两个脚本/可执行文件形式的入口点，自动化大多数任务：
bt-run-py：一个使用下一个条目中的代码库的脚本。btrun（可执行文件）：由 setuptools 在打包时创建的入口点。该可执行文件在 Windows 下具有优势，理论上不会出现“找不到路径/文件”的错误。
下面的描述适用于这两个工具。
btrun 允许最终用户：
- 指定要加载的数据源
- 设置加载数据的格式
- 指定数据的日期范围
- 传递参数给 Cerebro
- 禁用标准观察器
- 这是一个原始的额外开关，在实现“Cerebro”参数之前。因此，如果传递了与标准观察器相关的参数给 Cerebro，将忽略此参数（参数 stdstats 给 Cerebro）
- 从内置或 Python 模块加载一个或多个观察器（例如：DrawDown）
- 设置经纪商的现金和佣金方案参数（佣金、保证金、倍数）
- 启用绘图，控制图表的数量和样式
- 向系统添加一个参数化的 writer
- 最后是核心功能：加载一个策略（内置或来自 Python 模块）
- 传递参数给加载的策略
请参阅下面的脚本用法。
应用用户定义策略 #
考虑以下策略，它：
- 简单加载一个简单移动平均线（默认周期为 15）
- 打印输出
- 存在于名为
mymod.py的文件中
from __future__ import (absolute_import, division, print_function, unicode_literals)
import backtrader as bt
import backtrader.indicators as btind
class MyTest(bt.Strategy):
params = (('period', 15),)
def log(self, txt, dt=None):
'''策略的日志记录函数'''
dt = dt或self.data.datetime[0]
if isinstance(dt, float):
dt = bt.num2date(dt)
print('%s, %s' % (dt.isoformat(), txt))
def __init__(self):
sma = btind.SMA(period=self.p.period)
def next(self):
ltxt = '%d, %.2f, %.2f, %.2f, %.2f, %.2f, %.2f'
self.log(ltxt %
(len(self),
self.data.open[0], self.data.high[0],
self.data.low[0], self.data.close[0],
self.data.volume[0], self.data.openinterest[0]))
使用常规测试示例执行策略非常简单：
btrun --csvformat btcsv \
--data ../../datas/2006-day-001.txt \
--strategy mymod.py
图表输出：
控制台输出：
2006-01-20T23:59:59+00:00, 15, 3593.16, 3612.37, 3550.80, 3550.80, 0.00, 0.00
2006-01-23T23:59:59+00:00, 16, 3550.24, 3550.24, 3515.07, 3544.31, 0.00, 0.00
2006-01-24T23:59:59+00:00, 17, 3544.78, 3553.16, 3526.37, 3532.68, 0.00, 0.00
2006-01-25T23:59:59+00:00, 18, 3532.72, 3578.00, 3532.72, 3578.00, 0.00, 0.00
...
2006-12-22T23:59:59+00:00, 252, 4109.86, 4109.86, 4072.62, 4073.50, 0.00, 0.00
2006-12-27T23:59:59+00:00, 253, 4079.70, 4134.86, 4079.70, 4134.86, 0.00, 0.00
2006-12-28T23:59:59+00:00, 254, 4137.44, 4142.06, 4125.14, 4130.66, 0.00, 0.00
2006-12-29T23:59:59+00:00, 255, 4130.12, 4142.01, 4119.94, 4119.94, 0.00, 0.00
相同策略，但将参数 period 设置为 50 的命令行：
btrun --csvformat btcsv \
--data ../../datas/2006-day-001.txt \
--plot \
--strategy mymod.py:period=50
图表输出：
注意：如果没有提供 .py 扩展名，bt-run 会自动添加它。
使用内置策略 #
backtrader 将逐步包括一些示例（教科书）策略。与 bt-run.py 脚本一起，包含了一个标准的简单移动平均交叉策略。名称为 SMA_CrossOver。
参数 #
fast（默认 10）：快速移动平均线的周期slow（默认 30）：慢速移动平均线的周期
该策略在快速移动平均线上穿慢速移动平均线时买入，并在快速移动平均线下穿慢速移动平均线时卖出（仅在之前已买入的情况下）。
代码如下：
from __future__ import (absolute_import, division, print_function, unicode_literals)
import backtrader as bt
import backtrader.indicators as btind
class SMA_CrossOver(bt.Strategy):
params = (('fast', 10), ('slow', 30))
def __init__(self):
sma_fast = btind.SMA(period=self.p.fast)
sma_slow = btind.SMA(period=self.p.slow)
self.buysig = btind.CrossOver(sma_fast, sma_slow)
def next(self):
if self.position.size:
if self.buysig < 0:
self.sell()
elif self.buysig > 0:
self.buy()
标准执行：
btrun --csvformat btcsv \
--data ../../datas/2006-day-001.txt \
--plot \
--strategy :SMA_CrossOver
注意 :。标准的加载策略表示法为：module:strategy:kwargs。规则如下：
- 如果指定了
module和strategy，则使用该策略。 - 如果指定了
module但未指定strategy，则使用模块中找到的第一个策略。 - 如果未指定
module，则“strategy”被视为 backtrader 包中的策略。 - 如果指定了
module和/或strategy，如果存在kwargs，它们将传递给相应的策略。
注意：相同的表示法和规则适用于 --observer、--analyzer 和 --indicator 选项，显然适用于相应的对象类型。
输出结果：
最后一个示例，添加佣金方案、现金并更改参数：
btrun --csvformat btcsv \
--data ../../datas/2006-day-001.txt \
--plot \
--cash 20000 \
--commission 2.0 \
--mult 10 \
--margin 2000 \
--strategy :SMA_CrossOver:fast=5,slow=20
输出结果：
我们已经回测了策略：
- 更改移动平均线周期
- 设置新的起始现金
- 为类似期货的工具设置佣金方案
观察每个条的现金持续变化，因为现金根据类似期货工具的每日变化进行调整。
使用无策略 #
这是一个夸张的说法。会应用一个策略，但您可以省略任何类型的策略，会自动添加一个默认的 backtrader.Strategy。
分析器、观察器和指标将自动注入策略中。
例如：
btrun --csvformat btcsv \
--data ../../datas/2006-day-001.txt \
--cash 20000 \
--commission 2.0 \
--mult 10 \
--margin 2000 \
--nost
dstats \
--observer :Broker
这不会做很多事情，但可以实现以下目的：
- 在后台添加一个默认的
backtrader.Strategy - Cerebro 不会实例化常规的
stdstats观察器（Broker、BuySell、Trades） - 手动添加一个 Broker 观察器
如上所述，nostdstats 是一个遗留参数。更新版本的 btrun 可以将参数直接传递给 Cerebro。等效调用如下：
btrun --csvformat btcsv \
--data ../../datas/2006-day-001.txt \
--cash 20000 \
--commission 2.0 \
--mult 10 \
--margin 2000 \
--cerebro stdstats=False \
--observer :Broker
添加分析器 #
btrun 还支持使用与选择内部/外部分析器相同的语法添加分析器。
例如，对 2005-2006 年进行夏普比率分析：
btrun --csvformat btcsv \
--data ../../datas/2005-2006-day-001.txt \
--strategy :SMA_CrossOver \
--analyzer :SharpeRatio
控制台输出为空。
如果希望打印分析器结果，必须指定：
--pranalyzer，默认调用下一个（除非分析器覆盖了适当的方法）--ppranalyzer，使用pprint模块打印结果
注意：这两个打印选项在 writers 成为 backtrader 的一部分之前实现。添加一个 writer 而不输出 CSV 将实现相同的效果（并且输出得到了改进）。
扩展上述示例：
btrun --csvformat btcsv \
--data ../../datas/2005-2006-day-001.txt \
--strategy :SMA_CrossOver \
--analyzer :SharpeRatio \
--plot \
--pranalyzer
====================
== Analyzers
====================
##########
sharperatio
##########
{'sharperatio': 11.647332609673256}
好策略！（实际上纯属运气，示例中没有考虑佣金）
图表（仅显示分析器未在图表中绘制，因为分析器无法绘制，它们不是线条对象）：
使用 writer 参数的相同示例：
btrun --csvformat btcsv \
--data ../../datas/2005-2006-day-001.txt \
--strategy :SMA_CrossOver \
--analyzer :SharpeRatio \
--plot \
--writer
===============================================================================
Cerebro:
-----------------------------------------------------------------------------
- Datas:
+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
- Data0:
- Name: 2005-2006-day-001
- Timeframe: Days
- Compression: 1
-----------------------------------------------------------------------------
- Strategies:
+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
- SMA_CrossOver:
*************************************************************************
- Params:
- fast: 10
- slow: 30
- _movav: SMA
*************************************************************************
- Indicators:
.......................................................................
- SMA:
- Lines: sma
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
- Params:
- period: 30
.......................................................................
- CrossOver:
- Lines: crossover
- Params: None
*************************************************************************
- Observers:
.......................................................................
- Broker:
- Lines: cash, value
- Params: None
.......................................................................
- BuySell:
- Lines: buy, sell
- Params: None
.......................................................................
- Trades:
- Lines: pnlplus, pnlminus
- Params: None
*************************************************************************
- Analyzers:
.......................................................................
- Value:
- Begin: 10000.0
- End: 10496.68
.......................................................................
- SharpeRatio:
- Params: None
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
- Analysis:
- sharperatio: 11.6473326097
添加指标和观察器 #
与策略和分析器相同，btrun 还可以添加：
- 指标
- 观察器
语法与上面添加 Broker 观察器时所见完全相同。
让我们重复示例，添加一个随机指标、Broker 并查看图表（我们将更改一些参数）：
btrun --csvformat btcsv \
--data ../../datas/2006-day-001.txt \
--nostdstats \
--observer :Broker \
--indicator :Stochastic:period_dslow=5 \
--plot
图表：
绘图控制 #
上面大多数示例都使用了以下选项：
--plot：激活创建默认图表 更多控制可以通过向--plot选项添加 kwargs 实现--plot style="candle"例如，使用蜡烛图而不是 LineOnClose 样式（这是绘图默认值） 调用如下：
btrun --csvformat btcsv \
--data ../../datas/2006-day-001.txt \
--nostdstats \
--observer :Broker \
--indicator :Stochastic:period_dslow=5 \
--plot style=\"candle\"
注意：示例在 bash shell 中运行，传递参数给脚本之前会去除引号，因此需要使用反斜杠转义 \" 确保 candle 作为字符串传递。
图表：
脚本用法 #
直接从脚本：
$ btrun --help
usage: btrun-script.py [-h] --data DATA [--cerebro [kwargs]] [--nostdstats]
[--format {yahoocsv_unreversed,vchart,vchartcsv,yahoo,mt4csv,ibdata,sierracsv,yahoocsv,btcsv,vcdata}]
[--fromdate FROMDATE] [--todate TODATE]
[--timeframe {microseconds,seconds,weeks,months,minutes,days,years}]
[--compression COMPRESSION]
[--resample RESAMPLE | --replay REPLAY]
[--strategy module:name:kwargs]
[--signal module:signaltype:name:kwargs]
[--observer module:name:kwargs]
[--analyzer module:name:kwargs]
[--pranalyzer | --ppranalyzer]
[--indicator module:name:kwargs] [--writer [kwargs]]
[--cash CASH] [--commission COMMISSION]
[--margin MARGIN] [--mult MULT] [--interest INTEREST]
[--interest_long] [--slip_perc SLIP_PERC]
[--slip_fixed SLIP_FIXED] [--slip_open]
[--no-slip_match] [--slip_out] [--flush]
[--plot [kwargs]]
Backtrader Run Script
optional arguments:
-h, --help show this help message and exit
--resample RESAMPLE, -rs RESAMPLE
resample with timeframe:compression values
--replay REPLAY, -rp REPLAY
replay with timeframe:compression values
--pranalyzer, -pralyzer
Automatically print analyzers
--ppranalyzer, -ppralyzer
Automatically PRETTY print analyzers
--plot [kwargs], -p [kwargs]
Plot the read data applying any kwargs passed
For example:
--plot style="candle" (to plot candlesticks)
Data options:
--data DATA, -d DATA Data files to be added to the system
Cerebro options:
--cerebro [kwargs], -cer [kwargs]
The argument can be specified with the following form:
- kwargs
Example: "preload=True" which set its to True
The passed kwargs will be passed directly to the cerebro
instance created for the execution
The available kwargs to cerebro are:
- preload (default: True)
- runonce (default: True)
- maxcpus (default: None)
- stdstats (default: True)
- live (default: False)
- exactbars (default: False)
- preload (default: True)
- writer (default False)
- oldbuysell (default False)
- tradehistory (default False)
--nostdstats Disable the standard statistics observers
--format {yahoocsv_unreversed,vchart,vchartcsv,yahoo,mt4csv,ibdata,sierracsv,yahoocsv,btcsv,vcdata}, --csvformat {yahoocsv_unreversed,vchart,vchartcsv,yahoo,mt4csv,ibdata,sierracsv,yahoocsv,btcsv,vcdata}, -c {yahoocsv_unreversed,vchart,vchartcsv,yahoo,mt4csv,ibdata,sierracsv,yahoocsv,btcsv,vcdata}
CSV Format
--fromdate FROMDATE, -f FROMDATE
Starting date in YYYY-MM-DD[THH:MM:SS] format
--todate TODATE, -t TODATE
Ending date in YYYY-MM-DD[THH:MM:SS] format
--timeframe {microseconds,seconds,weeks,months,minutes,days,years}, -tf {microseconds,seconds,weeks,months,minutes,days,years}
Ending date in YYYY-MM-DD[THH:MM:SS] format
--compression COMPRESSION, -cp COMPRESSION
Ending date in YYYY-MM-DD[THH:MM:SS] format
Strategy options:
--strategy module:name:kwargs, -st module:name:kwargs
This option can be specified multiple times.
The argument can be specified with the following form:
- module:classname:kwargs
Example: mymod:myclass:a=1,b=2
kwargs is optional
If module is omitted then class name will be sought in
the built-in strategies module. Such as in:
- :name:kwargs or :name
If name is omitted, then the 1st strategy found in the mod
will be used. Such as in:
- module or module::kwargs
Signals:
--signal module:signaltype:name:kwargs, -sig module:signaltype:name:kwargs
This option can be specified multiple times.
The argument can be specified with the following form:
- signaltype:module:signaltype:classname:kwargs
Example: longshort+mymod:myclass:a=1,b=2
signaltype may be ommited: longshort will be used
Example: mymod:myclass:a=1,b=2
kwargs is optional
signaltype will be uppercased to match the defintions
fromt the backtrader.signal module
If module is omitted then class name will be sought in
the built-in signals module. Such as in:
- LONGSHORT::name:kwargs or :name
If name is omitted, then the 1st signal found in the mod
will be used. Such as in:
- module or module:::kwargs
Observers and statistics:
--observer module:name:kwargs, -ob module:name:kwargs
This option can be specified multiple times.
The argument can be specified with the following form:
- module:classname:kwargs
Example: mymod:myclass:a=1,b=2
kwargs is optional
If module is omitted then class name will be sought in
the built-in observers module. Such as in:
- :name:kwargs or :name
If name is omitted, then the 1st observer found in the
will be used. Such as in:
- module or module::kwargs
Analyzers:
--analyzer module:name:kwargs, -an module:name:kwargs
This option can be specified multiple times.
The argument can be specified with the following form:
- module:classname:kwargs
Example: mymod:myclass:a=1,b=2
kwargs is optional
If module is omitted then class name will be sought in
the built-in analyzers module. Such as in:
- :name:kwargs or :name
If name is omitted, then the 1st analyzer found in the
will be used. Such as in:
- module or module::kwargs
Indicators:
--indicator module:name:kwargs, -ind module:name:kwargs
This option can be specified multiple times.
The argument can be specified with the following form:
- module:classname:kwargs
Example: mymod:myclass:a=1,b=2
kwargs is optional
If module is omitted then class name will be sought in
the built-in analyzers module. Such as in:
- :name:kwargs or :name
If name is omitted, then the 1st analyzer found in the
will be used. Such as in:
- module or module::kwargs
Writers:
--writer [kwargs], -wr [kwargs]
This option can be specified multiple times.
The argument can be specified with the following form:
- kwargs
Example: a=1,b=2
kwargs is optional
It creates a system wide writer which outputs run data
Please see the documentation for the available kwargs
Cash and Commission Scheme Args:
--cash CASH, -cash CASH
Cash to set to the broker
--commission COMMISSION, -comm COMMISSION
Commission value to set
--margin MARGIN, -marg MARGIN
Margin type to set
--mult MULT, -mul MULT
Multiplier to use
--interest INTEREST Credit Interest rate to apply (0.0x)
--interest_long Apply credit interest to long positions
--slip_perc SLIP_PERC
Enable slippage with a percentage value
--slip_fixed SLIP_FIXED
Enable slippage with a fixed point value
--slip_open enable slippage for when matching opening prices
--no-slip_match Disable slip_match, ie: matching capped at
high-low if slippage goes over those limits
--slip_out with slip_match enabled, match outside high-low
--flush flush the output - useful under win32 systems