backtrader为什么不使用YahooFinanceCSVData数据

本文介绍Backtrader平台的基础使用方法,包括如何加载Yahoo财经数据及替代方案,并演示了使用PandasData接口进行数据加载的过程。
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  • 先看backtrader官网文档例子
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 the backtrader platform
import backtrader as bt

if __name__ == '__main__':
    # Create a cerebro entity
    cerebro = bt.Cerebro()

    # Datas are in a subfolder of the samples. Need to find where the script is
    # because it could have been called from anywhere
    modpath = os.path.dirname(os.path.abspath(sys.argv[0]))
    datapath = os.path.join(modpath, '../../datas/orcl-1995-2014.txt')

    # Create a Data Feed
    data = bt.feeds.YahooFinanceCSVData(
        dataname=datapath,
        # Do not pass values before this date
        fromdate=datetime.datetime(2000, 1, 1),
        # Do not pass values after this date
        todate=datetime.datetime(2000, 12, 31),
        reverse=False)

    # Add the Data Feed to Cerebro
    cerebro.adddata(data)

    # Set our desired cash start
    cerebro.broker.setcash(100000.0)

    # Print out the starting conditions
    print('Starting Portfolio Value: %.2f' % cerebro.broker.getvalue())

    # Run over everything
    cerebro.run()

    # Print out the final result
    print('Final Portfolio Value: %.2f' % cerebro.broker.getvalue())

这个代码需要的数据是从yahoo财经上获取的数据,不过就个人的使用经验来说。这个数据对国内用户来说,好像不太友好。经常出现无法访问,或者访问超时的情况。不过backtrader给我们提供了多种数据格式的形式。

我们先看一下示例中的数字提供形式,其核心代码是:

data = bt.feeds.YahooFinanceCSVData(
        dataname=datapath,
        fromdate=datetime.datetime(2000, 1, 1),
        todate=datetime.datetime(2000, 12, 31),
        reverse=False)

可以看出,是通过雅虎财经的csv文件提供的数据。这个接口当然对我们国内用户太不友好。我建议使用另外的接口,示例如下:

data = bt.feeds.PandasData(dataname=dataframe,
fromdate=datetime.datetime(2019, 1, 1),
todate=datetime.datetime(2020, 5, 31)
)

这个接口是提供的dataframe格式的数据,是不是很熟悉。当然这个dataframe格式的数据需要一定的格式,要求是时间类型索引,列名为'open','high','low','close','volume', 'openinterest'。按照时间增序排列。

知道这个接口后,就可以通过各种渠道,比如爬虫,tushare等抓取数据,然后进行回测。

转载:Python回测神器-Backtrader(上) - 知乎

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<think>好的,我现在需要解决用户提到的backtrader未从指定日期开始的问题。首先,我得回忆一下backtrader数据加载机制。用户可能使用了`cerebro.adddata(data)`来添加数据,但可能没有正确设置数据的起始日期或者参数。 根据引用[1],处理外部数据时可能需要列名转换和日期自定义。这可能意味着用户的数据源中的日期列格式正确,或者加载时没有正确解析。比如,使用`GenericCSVData`时,如果`dtformat`参数设置错误,日期解析就会出问题,导致系统无法识别正确的开始日期,从而可能从数据中的第一个可用日期开始运行。 另外,引用[3]提到可以使用`datetime`实例来限制绘制的内容,这可能和`start`参数有关。在加载数据时,如果用户没有设置`fromdate`参数,backtrader会默认使用整个数据的时间范围。因此,用户需要检查是否在添加数据时正确指定了`fromdate`,例如:`data = MyData(dataname=mydata, fromdate=start_date)`。 还有一种可能是,用户的数据起始日期早于他们指定的日期,但数据中存在缺失,导致系统从第一个有效数据点开始。这时候需要验证数据文件是否确实包含指定日期之后的数据,并且中间没有断层。此外,如果使用了多个数据源(比如多个股票或指标),需要确保所有数据源的起始日期都符合要求,否则backtrader会以最晚的那个开始,以确保数据对齐。 解决方案可能包括:检查数据加载时的参数设置,确保正确解析日期并设置`fromdate`;验证数据文件的实际内容;使用`cerebro.run(start=start_date)`来强制设定回测开始时间,但要注意这可能导致前期的数据可用。此外,使用`cerebro.replaydata`或`resampledata`时,可能需要调整`timeframe`或`compression`参数,避免因数据重采样而改变了起始点。 最后,可能需要建议用户逐步排查,比如打印加载后的数据点,确认起始日期是否正确,或者在社区查找类似问题的解决方案。</think>### Backtrader未从指定日期开始的原因及解决方案 #### 原因分析 1. **数据加载参数未正确设置** 在加载数据时,若未显式指定`fromdate`参数,Backtrader会默认使用数据文件中的第一个日期作为起始日期。例如: ```python data = bt.feeds.GenericCSVData( dataname='data.csv', dtformat=('%Y-%m-%d'), # 日期格式需与实际数据匹配[^1] fromdate=datetime(2023, 1, 1) # 未设置则默认全量数据 ) ``` 2. **数据文件日期早于指定日期** 若数据文件中最早的日期早于用户指定的`fromdate`,Backtrader仍会从实际数据的最早日期开始处理。 3. **多数据源对齐问题** 当添加多个数据源(如多个股票或指标)时,Backtrader会以最晚的起始日期为准,以确保所有数据的时间轴对齐[^2]。 --- #### 解决方案 1. **显式设置`fromdate`参数**
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