了解如何入场（多头，self.buy）后，还需要了解如何退出以及策略是否持有头寸。
本节演示入场后如何退出市场。逻辑很简单：入场持有 5 根 bar 后（在第 6 根 bar 上）退出，无论盈亏。同时简化逻辑：仅在未持仓且无进行中的订单时才允许买入。
实现逻辑#
要实现这个逻辑，需要确认订单成交时间、成交所在位置、当前是否有进行中的订单以及是否有持仓。
订单状态#
订单状态变化通过 notify_order 方法监听：
def notify_order(self, order):
print(order.status)订单状态包括 Submitted（已提交）、Accepted（已接受）、Completed（已成交）、Margin（保证金不足）、Rejected（已拒绝）。
订单对象还包含其他信息，如执行价格 order.executed.price、已执行价值 order.executed.value、手续费 order.executed.comm。
更多订单的信息，可查看 订单- Orders。
成交位置#
策略对象通过 len(self) 提供对当前 bar 位置的访问。next 方法没有直接提供 bar 索引，但 len(self) 告诉你当前线的长度。
我们只需记下订单完成时的长度，然后检查当前长度是否已超过 5 根 bar。
def notify_order(self, order):
if order.status in [order.Completed]:
self.bar_executed = len(self)
def next(self):
# 其他代码
if len(self) >= (self.bar_executed + 5):
# 卖出退场此处无 “时间” 或 “时间框架” 含义，仅仅是 bar 的数量。bar可以代表1分钟、1小时、1天、1周或任何其他时间周期。尽管我们知道数据源是每日的，但策略不对其做任何假设。
进行中的订单#
buy 和 sell 方法会返回创建的（尚未执行的）订单。我们可以记录创建的订单，待订单最终确认后（非 Submitted 或 Accepted 状态）将其清空。每次交易前检查是否有进行中的订单即可。
def notify_order(self, order):
if order.status in [order.Submitted, order.Accepted]:
return
self.order = None
def next(self):
# 是否有进行中的订单
if self.order:
return
# 如果满足买入
self.order = self.buy()
# 如果满足退出
self.order = self.sell()持仓判断#
通过 self.position 判断是否有持仓：
if not self.position:
# 入场逻辑
else:
# 出场逻辑完整示例#
from __future__ import (absolute_import, division, print_function,
unicode_literals)
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
self.order = None
def notify_order(self, order):
if order.status in [order.Submitted, order.Accepted]:
return
if order.status in [order.Completed]:
if order.isbuy():
self.log('BUY EXECUTED, %.2f' % order.executed.price)
elif order.issell():
self.log('SELL EXECUTED, %.2f' % order.executed.price)
self.bar_executed = len(self)
elif order.status in [order.Canceled, order.Margin, order.Rejected]:
self.log('Order Canceled/Margin/Rejected')
self.order = None
def next(self):
self.log('Close, %.2f' % self.dataclose[0])
if self.order:
return
if not self.position:
if self.dataclose[0] < self.dataclose[-1]:
if self.dataclose[-1] < self.dataclose[-2]:
self.log('BUY CREATE, %.2f' % self.dataclose[0])
self.order = self.buy()
else:
if len(self) >= (self.bar_executed + 5):
self.log('SELL CREATE, %.2f' % self.dataclose[0])
self.order = self.sell()
if __name__ == '__main__':
cerebro = bt.Cerebro()
cerebro.addstrategy(TestStrategy)
modpath = os.path.dirname(os.path.abspath(sys.argv[0]))
datapath = os.path.join(modpath, '../../datas/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
2000-01-05, BUY CREATE, 24.05
2000-01-06, BUY EXECUTED, 23.61
2000-01-06, Close, 22.63
2000-01-07, Close, 24.37
2000-01-10, Close, 27.29
2000-01-11, Close, 26.49
2000-01-12, Close, 24.90
2000-01-13, Close, 24.77
2000-01-13, SELL CREATE, 24.77
2000-01-14, SELL EXECUTED, 25.70
...
...
...
2000-12-15, SELL CREATE, 26.93
2000-12-18, SELL EXECUTED, 28.29
2000-12-18, Close, 30.18
2000-12-19, Close, 28.88
2000-12-20, Close, 26.88
2000-12-20, BUY CREATE, 26.88
2000-12-21, BUY EXECUTED, 26.23
2000-12-21, Close, 27.82
2000-12-22, Close, 30.06
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: 100018.53现在系统盈利了，我们又前进了一步。