解决Backtrader交易后cash为NaN的问题

本文介绍了在使用Backtrader交易时,遇到cash值变为NaN的问题及其解决方案。通过重写策略类的方法,每当订单状态改变时检查并修复cash值,确保其不为NaN,从而保证交易策略的正常运行。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Backtrader是一个流行的用于开发和回测交易策略的Python库。然而,有时在使用Backtrader进行交易后,可能会遇到cash(现金)值变为NaN(非数字)的问题。本文将介绍如何解决这个问题,并提供相应的代码示例。

问题描述:
在Backtrader中,我们通常使用cerebro对象来创建并运行策略。当策略中存在多个交易操作时,例如买入和卖出多个股票,或者频繁进行交易,就有可能会导致cash值为NaN。

问题解决:
要解决这个问题,我们需要在策略类(Strategy)中重写notify_order方法。这个方法会在每次订单状态发生改变时被调用,我们可以在其中检查并修复cash值。

下面是一个例子:

from backtrader import Strategy, cerebro
import numpy as np

class MyStrategy(Strategy
### 使用 Backtrader 实现网格交易策略 #### 网格交易策略概述 网格交易是一种基于价格波动的自动化交易方式,在特定的价格区间内设定多个买卖点位。当市场价格触及这些预设价位时自动执行买入或卖出操作,从而捕捉市场短期波动带来的利润。 在Backtrader框架下实现这一策略主要涉及以下几个方面: - **初始化参数**:定义网格间距、初始资金分配等关键变量。 - **订单管理**:利用`buy()` 和 `sell()` 方法下达买单卖单;并通过重写`notify_order`函数监控订单状态变化以便及时调整仓位。 - **动态维护上下限边界**:随着行情发展不断更新最高价最低价作为新的挂单价依据。 下面给出一段简单的Python代码用于展示如何借助Backtrader构建基本版的网格交易模型[^1]。 ```python from datetime import datetime import backtrader as bt class GridTrading(bt.Strategy): params = ( ('grid_size', 0.5), # 网格大小(单位:百分比) ('initial_cash', 10000), ('leverage', 1), ('order_percentage', 0.95) # 每次下单占用总金额比例 ) def __init__(self): self.order = None self.buy_price = None self.sell_price = None # 设置起始现金数量 self.sizer.setcash(self.params.initial_cash * self.params.leverage) # 初始化第一个网格位置 current_close = self.data.close[0] self.buy_price = round(current_close / (1 + self.p.grid_size/100)) self.sell_price = round(current_close * (1 + self.p.grid_size/100)) def next(self): cash_available = self.broker.get_cash() if not self.position and cash_available > 0: size_to_buy = int(cash_available * self.params.order_percentage / ((self.sell_price+self.buy_price)/2)) if self.data.close[0]<=self.buy_price: self.buy(size=size_to_buy) elif self.data.close[0]>=self.sell_price: self.sell(size=-size_to_buy) elif self.position.size>0 and self.data.close[0]>=(self.sell_price*(1+self.params.grid_size/100)): self.sell(size=self.position.size) self.sell_price *= (1 + self.params.grid_size/100)**2 elif self.position.size<0 and self.data.close[0]<=(self.buy_price/(1+self.params.grid_size/100)): self.buy(size=abs(self.position.size)) self.buy_price /= (1 + self.params.grid_size/100)**2 def notify_order(self, order): if order.status in [order.Submitted, order.Accepted]: return if order.status == order.Completed: if order.isbuy(): self.log(f'BUY EXECUTED, Price:{order.executed.price:.2f}, Cost:{order.executed.value:.2f}') elif order.issell(): self.log(f'SELL EXECUTED, Price:{order.executed.price:.2f}, Value:{order.executed.value:.2f}') self.bar_executed = len(self) self.order = None if __name__ == '__main__': cerebro = bt.Cerebro() cerebro.addstrategy(GridTrading) data_feed = bt.feeds.YahooFinanceData(dataname='AAPL', fromdate=datetime(2020, 1, 1), todate=datetime(2023, 1, 1)) cerebro.adddata(data_feed) start_value = cerebro.broker.getvalue() print('Starting Portfolio Value: %.2f' % start_value) cerebro.run() end_value = cerebro.broker.getvalue() print('Ending Portfolio Value: %.2f' % end_value) ``` 此段程序展示了如何运用Backtrader搭建一个简易版本的网格交易算法,并对其进行了初步测试。需要注意的是这只是一个基础示范案例,在实际应用过程中还需要考虑更多因素比如手续费影响、风险控制机制以及不同市场的特性差异等问题[^4]。
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值