backtrader的佣金设置

最新推荐文章于 2025-04-10 23:17:49 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/InUnix/article/details/133040122
本文介绍了backtrader中如何设置和管理佣金，包括比例佣金、固定佣金和每手佣金，以及根据交易类型设置不同佣金的方法，以实现更真实的交易模拟。

在backtrader中，佣金是一个重要的概念，它允许我们模拟交易时的交易成本。佣金可以根据交易所或经纪商的规定而有所不同。在这篇文章中，我们将探讨backtrader中如何设置和使用佣金。

首先，我们需要导入backtrader库并创建我们的策略类。以下是一个简单的示例策略：

import backtrader as bt

class MyStrategy(bt.Strategy):
    def __init__(self):
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45、backtrader的一些基本概念---佣金(commission)的设置
云金杞
02-06 2963
不知道这是第几遍阅读(可能是第五遍系统阅读吧)backtrader的官方文档了，每一次阅读都能有所收获。在这次阅读的过程中，也发现了不少backtrader官方教程中的问题，修正之后，也尝试加入了我自己的理解，所以，我并没有把这个系列的教程看作是对作者英文教程的一个简单翻译。春节快到了，今天回到老家了，趁着空闲的时间，争取把backtrader的基本概念分析完，并且尝试看能否把《151 trading strategy》中的股票策略也给测试完。定了一个很大的目标，我争取在这10多天的时间中完成吧。 先分享下
Backtrader官方中文文档:第十一章Commissions Schemes佣金方案
汇渊科技
06-09 802
Backtrader原文地址 https://backtrader.com/docu/commission-schemes/commission-schemes/
Backtrader: 佣金高级使用方式
TgpActionscript的博客
09-22 285
在Backtrader中，我们可以使用佣金的高级功能来模拟更复杂的交易成本结构。Backtrader是一个功能强大的交易策略开发框架，提供了佣金的高级使用方式来模拟更复杂的交易成本结构。通过使用固定佣金、百分比佣金、滑点佣金和自定义佣金等功能，我们可以灵活地模拟不同类型的交易成本，并在策略开发和回测过程中进行准确的成本估计。Backtrader提供了几种内置的佣金类型，如固定佣金、百分比佣金和滑点佣金。方法，我们可以根据交易的大小、价格和模拟执行状态计算自定义的佣金。属性来设置固定佣金的值。
46、backtrader的一些基本概念---佣金(commisssion)的高级使用方式
云金杞
02-28 1521
在春节原本以为能够静下心来好好把专栏的第一部分《backtrader的一些基本概念》即backtrader的使用教程总结完毕，然后把一些能够完成的股票策略完成，然而，计划赶不上变化，春节期间发生了太多的事情，没能够凑出时间和静下心，去完成。这两部分，用3月份的时间来完成吧，尽可能找时间，多写一些文章。好了，言归正传，开始今天的内容。 backtrader的原来的佣金方式，可以满足一些基本的要求，但是，当有特殊的需要的时候，就需要自己进行扩展了。本文主要介绍一些收取佣金的高级方式，满足大家的特殊要求。 Co
backtrader框架学习：交易配置篇
weixin_38175458的博客
10-13 1169
方式1：通过设置backtrader.brokers.BackBroker() 类中的参数，生成新的broker实例，再将新的实例赋值给cerebro.broker；国内的vnpy算是功能完善度比较高的，口号是“by traders, for traders”，大致就是这样的目标，但vnpy的代码有点重，安装和使用较复杂。print('当前持仓量', self.broker.getposition(self.data).size)1.佣金按照百分比。市面上很多开源的框架，更像是学术的，面向研究和学习的。
backtrader的一些基本概念：佣金的高级使用方式
NisyPhilosophy的博客
09-23 293
本文将介绍backtrader中关于佣金的一些基本概念，并展示如何使用其高级功能来定制化佣金计算。通过上述的示例代码，我们可以看到backtrader提供了便捷的方式来自定义和计算佣金。使用自定义佣金类，我们可以根据不同的需求灵活地计算佣金，并与其他交易策略相结合，实现更加个性化和高级的交易策略。默认情况下，backtrader提供了一些常见的佣金计算方式，例如按照交易金额的百分比或者固定金额来计算佣金。接下来，我们可以在backtrader策略中使用我们自定义的佣金类。类，并重写其中的方法来实现。
从编程小白到量化宗师之路C02---BackTrader基础
05-14
《从编程小白到量化宗师之路》系列课程是一套综合性实战课程，涵盖股票，期货，虚拟货币等的交易方法和策略手段。《BackTrader从数据采集到实盘交易》是本系列的第一个C类初级课程。本网站的课程宗旨是缩短个人或小型投资者与大型机构投资者之间的的差距。课程内容从python环境的安装开始使用，到股票数据采集，BackTrader开源回测软件的应用，并包含一套机构常用策略的讲解和实现。与市面上的其他理论课程不同，本课程注重实战，学员上课后，将可以达到自动化更新每日股票数据，自动化选股，自动化提示股票交易时机的目标。在3000多种股票的中国市场，您将有获得现代化高科技力量的强力支持。《从编程小白到量化宗师之路C02---BackTrader基础》是从上述课程中拆分出来的细分课程，便于同学有针对性的选择学习。
Backtrader量化&回测8——手续费
呆萌的代Ma
06-06 2886
Backtrader官方文档：https://www.backtrader.com/docu/commission-schemes/commission-schemes/手续费是交易中必不可少的，尤其当调试策略参数时，结果都差不多，但不同参数导致的换手次数不同，此时手续费的影响就很大了，因此在backtrader中需要在计算时添加手续费Backtrader有两种手续费的设置方法：常见于期货等此时commission表示每一单位（每一手）的佣金，margin为保证金，mult为杠杆率，name代表是哪一个标的
backtrader国内期货实盘环境搭建——回测得来终觉浅，觉知量化要实盘。
weixin_38175458的博客
07-11 2598
咱们要基于backtrader搭建实盘通道，我们从期货开始——从基础设施来讲，期货更加成熟，像股票量化接口，你需要与券商去沟通，有些还有资金门槛，另外股票默认不支持日内交易（你自己构建底仓另说），不支持做空——在下行市就没事可做等等。比如，一个箱子里有70个白球，30个黑球。你每次抓一个球，仍然是“随机”的，但你“赌”结果是白球的胜率肯定高，长期下来，你就能获得超额收益——如果别人以为箱子里白球与黑球数相等。其实投资是讲求“模糊的正确”，赢的时候多赢，输的时候少输，你无法预测市场，但可以建立体系。
61、backtrader的一些高级技巧--动态调整手续费用
云金杞
05-26 1270
在backtrader的一些基本概念中，把大部分官网上的教程并且结合自己的一些经验，梳理了一遍，除了要在第四部分详细讲的实盘交易部分，还有一部分内容(我认为有问题并且有争议的，比如replay,resample之类的)没有讲解之外，已经相当完备了。然而，教程本身比较偏向理论，但是跟实际使用还有一段距离，在《答读者问》系列的文章里面，会分享一些基本问题的解决方法，但是还有一些高级的技巧，就额外做一个系列，作为backtrader教程的补充部分。 在backtrader的教程中，我们很容易找到方法，对一个品种设
Backtrader从0到1——第一个回测策略
weixin_73870552的博客
04-10 1342
本人翻阅了大量资料，以及市面上的Backtrade教程，大多都晦涩难懂，或者模棱两可，也不系统。迫于无奈，只能通过Backtrader的官方文档慢慢学习。可官方文档是英文的，使用翻译软件翻译的结果，也差强人意，只能凭借着即将消失的英文记忆，慢慢啃原文。于是，笔者决定，将啃到的内容做一下整理，分享给大家。也是做一个Backtrader的系统性教程，希望大家支持。本系列文章除了讲解文档中的内容外，还有一些我自己的理解。笔者不生产文档，只是文档的搬运工！！！
量化交易6-backtrader编写策略的时数据获取
q15399129775的博客
03-30 2616
上一篇文章讲到了均线的指标的运用，策略是比较简单的策略，就是使用5日均线和10均线的价格做比较，然后进行全仓的买卖，本文会继续沿用上文所使用的策略。不同的是，本文笔者会较为详细的介绍，编写策略过程中，数据的获取方式，比如指标的定义方式，backtrader而言，指标有两种方式，一种是backtrader本身就支持的定义好的指标，比如5日或者10均线，具体backtrader支持了多少指标后续笔者会为大家继续整理，另一种就是自定义指标。 以编写5日均线对比10日均线而言，编写策略中所需要的常用数据做个简单的
backtrader股票量化回测超省力必须入门系列（7）：佣金、滑点，输出调试用执行信息
qtbgo的博客
11-30 997
看了我的必须入门连载系列，如果你还不能入门，算我白写哈!全文见这里 本次介绍backtrader技术教程的1.6节，介绍佣金、滑点的设置，以及怎样输出调试用执行信息，这个非常重要。我发现很多同学不会调试，当你不理解一些运行结果时，要多用print或log来输出信息，帮助自己理解和调试策略运行逻辑。 ...
量化投资实战教程(1)—基于backtrader的简单买入卖出策略
Python实用宝典网
07-11 7261
都说Python可以用于量化投资，但是很多人都不知道该怎么做，甚至觉得是非常高深的知识，其实并非如此，任何人都可以在只有一点Python的基础上回测一个简单的策略。Backtrader是...
Backtrader量化平台教程-作者的一篇博客（十一）
lyx的专栏
05-22 1万+
无意中发现了一个巨牛的人工智能教程，忍不住分享一下给大家。教程不仅是零基础，通俗易懂，而且非常风趣幽默，像看小说一样！觉得太牛了，所以分享给大家。教程链接：https://www.cbedai.net/qtlyx Backtrader的作者在他的博客上写了一篇很有意思的文章。这个哥们从csdn上面找了backtrader的代码，然后改写...
Backtrader 基本使用教程 — 量化投资实战教程(1)
Python实用宝典网
06-26 2万+
都说Python可以用于量化投资，但是很多人都不知道该怎么做，甚至觉得是非常高深的知识，其实并非如此，任何人都可以在只有一点Python的基础上回测一个简单的策略。 Backtrader是一个基于Python的自动化回溯测试框架，作者是德国人 Daniel Rodriguez，是一个易懂、易上手的量化投资框架。今天我们就来试试用Backtrader进行简单的量化策略回溯。 当然，第一篇文章将会使用最简单的投资策略给大家起个头。通过学习这一篇文章，你将能学会以下这个简单的量化策略： 买入：五日价格移动平均线(
BackTrader 中文文档 --- 软件快速开始
BackTraderCN的博客
05-14 2万+
BackTrader 中文文档 --- 软件快速开始 <文档由 BackTrader.cn 聘请专业人员进行翻译，转载请注明出处> 框架的使用 让我们通过一系列的例子（从几乎什么都没有到完全成熟的策略），在使用backtrader的过程中大致一下解释2个基本概念。 本人录制的教学视频，请大家多多指教，跟着实际上手学习一遍更有效果 《从编程小白到量化宗师之路C02---B...
Backtrader量化平台教程（一）:backtrader的整体框架
热门推荐
lyx的专栏
03-13 4万+
AD：（本人录制的backtrader视频课程，大家多多支持哦~https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/9040） 无意中发现了一个巨牛的人工智能教程，忍不住分享一下给大家。教程不仅是零基础，通俗易懂，而且非常风趣幽默，像看小说一样！觉得太牛了，所以分享给大家。教程链接：https://www.cbedai.net/qtlyx backt...
backtrader详细
最新发布
08-19
### ### Backtrader 详细教程与使用指南 Backtrader 是一个功能强大的 Python 框架，专为量化交易和策略回测设计，支持多种数据源、技术指标、交易信号生成和绩效评估功能。以下是对 Backtrader 的详细使用说明，涵盖其核心模块、策略编写、数据加载、指标计算以及回测结果分析。 --- #### ### 数据加载与 Feed 配置 Backtrader 支持多种数据源格式，包括 CSV 文件、Pandas DataFrame 和 Yahoo Finance 等在线数据源。用户可以通过 `Feed` 对象将数据加载到系统中，作为策略的输入源。 例如，从 Yahoo Finance 加载数据： ```python import backtrader as bt import datetime class MyStrategy(bt.Strategy): def __init__(self): # 初始化策略逻辑 pass cerebro = bt.Cerebro() data = bt.feeds.YahooFinanceData( dataname='AAPL', fromdate=datetime.datetime(2020, 1, 1), todate=datetime.datetime(2023, 1, 1), buffered=True ) cerebro.adddata(data) ``` YahooFinanceData 是内置的 Feed 类之一，适用于从 Yahoo Finance 获取历史数据 [^4]。 --- #### ### 策略编写与指标计算 Backtrader 提供了丰富的内置指标，如移动平均线（SMA）、RSI、MACD 等。用户可以直接在策略中调用这些指标进行交易逻辑设计。 例如，使用简单移动平均线（SMA）作为交易信号： ```python class MyStrategy(bt.Strategy): params = ( ('short_period', 10), ('long_period', 50), ) def __init__(self): self.sma_short = bt.indicators.SimpleMovingAverage( self.data.close, period=self.params.short_period ) self.sma_long = bt.indicators.SimpleMovingAverage( self.data.close, period=self.params.long_period ) def next(self): if not self.position: if self.sma_short > self.sma_long: self.buy() else: if self.sma_short < self.sma_long: self.sell() ``` Backtrader 内置了多种技术指标，可以方便地用于策略开发 [^3]。 --- #### ### 交易执行与风险管理 Backtrader 允许用户定义交易参数，如固定投资金额、仓位管理、止损止盈机制等。通过 `Cerebro` 引擎可以设置初始资金、交易成本、佣金等参数。 例如，设置初始资金和交易成本： ```python cerebro = bt.Cerebro() cerebro.addstrategy(MyStrategy) cerebro.broker.setcash(100000.0) cerebro.broker.setcommission(commission=0.001) # 0.1% 交易佣金 ``` --- #### ### 回测结果分析 Backtrader 提供了多种分析模块，如夏普比率（Sharpe Ratio）、最大回撤（Max Drawdown）、交易记录（Trade Analyzer）等。用户可以通过添加分析器来获取详细的绩效指标。 例如，添加夏普比率和最大回撤分析： ```python cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.SharpeRatio, _name='sharpe') cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.DrawDown, _name='drawdown') results = cerebro.run() print(f"夏普比率: {results[0].analyzers.sharpe.get_analysis()['sharperatio']}") print(f"最大回撤: {results[0].analyzers.drawdown.get_analysis()['max']['drawdown']}") ``` --- #### ### 自定义指标与策略扩展 除了内置指标，Backtrader 还支持用户自定义指标和策略逻辑。用户可以通过继承 `bt.Indicator` 类来定义新的指标，并在策略中使用。 例如，自定义一个简单的布林带指标： ```python class BollingerBand(bt.Indicator): lines = ('upper', 'middle', 'lower') params = (('period', 20), ('devfactor', 2)) def __init__(self): self.lines.middle = bt.indicators.SimpleMovingAverage(self.data, period=self.params.period) std = bt.indicators.StandardDeviation(self.data, period=self.params.period) self.lines.upper = self.lines.middle + self.params.devfactor * std self.lines.lower = self.lines.middle - self.params.devfactor * std ``` --- #### ### 支持的环境与安装配置 Backtrader 需要 Python 3.2 或更高版本，并推荐使用 pip 进行安装。用户可以通过以下命令安装： ```bash pip install backtrader ``` 如需从源码安装，也可以使用 Git 下载并安装 [^2]。 --- ####
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