MFI 通用版#

在之前的文章中，介绍了 MFI（Money Flow Indicator，资金流动指标）的实现。

虽然该实现按传统方式开发，但仍有改进空间，可以做得更通用。

先关注实现的前几行——计算典型价格的部分。

Canonical MFI - 典型价格和原始资金流#

class MFI_Canonical(bt.Indicator):
    lines = ('mfi',)
    params = dict(period=14)

    def __init__(self):
        tprice = (self.data.close + self.data.low + self.data.high) / 3.0
        mfraw = tprice * self.data.volume
        ...

典型的实例化方式：

MFI 典型实例化#

class MyMFIStrategy(bt.Strategy):

    def __init__(self):
        mfi = bt.MFI_Canonical(self.data)

这里的问题很明显：需要为指标提供包含收盘价、最低价、最高价和成交量的输入（即 backtrader 生态中的 lines）。

当然，可能有人希望使用来自不同数据源的组件来创建 MFI（例如来自数据源或其他指标的线）。比如想给收盘价更多权重，而不必开发特定指标。考虑到行业标准的 OHLCV 数据字段顺序，支持多输入并给收盘价加权的实例化可以是：

MFI 多输入实例化#

class MyMFIStrategy2(bt.Strategy):

    def __init__(self):
        wclose = self.data.close * 5.0
        mfi = bt.MFI_Canonical(self.data.high, self.data.low,
                               wclose, self.data.volume)

或者因为用户之前使用过 ta-lib 并喜欢多个输入的方式。

支持多个输入#

backtrader 尽量保持 Python 风格。系统中的 self.datas 数组（自动提供给策略的所有数据源）可以查询长度。可以利用这一点区分调用者需求，正确计算 tprice 和 mfraw。

MFI - 使用 `len` 的多个输入#

class MFI_MultipleInputs(bt.Indicator):
    lines = ('mfi',)
    params = dict(period=14)

    def __init__(self):
        if len(self.datas) == 1:
            # 传入一个数据源，必须包含各个组件
            tprice = (self.data.close + self.data.low + self.data.high) / 3.0
            mfraw = tprice * self.data.volume
        else:
            # 如果有多个数据源，按照 OHLCV 顺序传入每个组件
            tprice = (self.data0 + self.data1 + self.data2) / 3.0
            mfraw = tprice * self.data3

        # 与之前的实现无变化
        flowpos = bt.ind.SumN(mfraw * (tprice > tprice(-1)), period=self.p.period)
        flowneg = bt.ind.SumN(mfraw * (tprice < tprice(-1)), period=self.p.period)

        mfiratio = bt.ind.DivByZero(flowpos, flowneg, zero=100.0)
        self.l.mfi = 100.0 - 100.0 / (1.0 + mfiratio)

注意#

各组件通过 self.dataX（如 self.data0、self.data1）引用。

这与 self.datas[x]（如 self.datas[0]）是等价的。

接下来，通过图形化展示该指标与传统实现的结果是否一致，特别是多输入与数据源原始组件对应时：

MFI - 结果检查#

class MyMFIStrategy2(bt.Strategy):

    def __init__(self):
        MFI_Canonical(self.data)
        MFI_MultipleInputs(self.data, plotname='MFI 单输入')
        MFI_MultipleInputs(self.data.high,
                           self.data.low,
                           self.data.close,
                           self.data.volume,
                           plotname='MFI 多输入')

MFI 结果检查#

通过图示可见，三者的结果应相同，无需逐一检查每个值。

最后，看看加大收盘价权重的效果：

MFI - 5 倍收盘价#

class MyMFIStrategy2(bt.Strategy):
    def __init__(self):
        MFI_MultipleInputs(self.data)
        MFI_MultipleInputs(self.data.high,
                           self.data.low,
                           self.data.close * 5.0,
                           self.data.volume,
                           plotname='MFI 收盘价 * 5.0')

MFI 收盘价 * 5.0#

是否合理留给读者自行判断，但可以清楚看到，增加收盘价权重后图形模式发生了变化。

结论#

通过简单地使用 Pythonic 风格的 len，我们可以将一个使用固定组件名称的数据源的指标转换为一个接受多个通用输入的指标。