量化小白跟着PyBroker官方文档，一步步编写第一个股票组合回测程序

---

本文以PyBroker官方文档的示例，一步步完成一个简单的股票组合回测程序。

• 股票组合： 苹果、微软、特斯拉
• 回测时间为：2024年一整年
• 交易策略为：
  • 1. 做多策略：如果某天的收盘价小于前一天的最低价，就买1/4仓位，持有3天卖出。苹果和微软运用此策略
  • 2. 做空策略：如果某天的收盘价大于前一天的最高价，就买空100股，持有2天卖出。特斯拉运用此策略

1.安装lib-pybroker包

> pip install -U lib-pybroker

2.导入必要包，并使用数据源缓存

这个回测程序使用雅虎财经作为数据源。使用数据源缓存来确保在运行回测时只下载一次所需的数据。
注： 如要获取A股市场数据可以导入from pybroker.ext.data import AKShare 用 AKShare() 获取数据

import pybroker
from pybroker import Strategy, StrategyConfig, YFinance, ExecContext

pybroker.enable_data_source_cache('my_strategy')

3.创建StrategyConfig对象

我们将初始现金设置为 10,000,，这个对象之后用来配置Strategy对象。

config = StrategyConfig(initial_cash=10000)

4.创建Strategy对象

通过传递以下参数来创建 Strategy 类的新对象: 数据源、开始日期、结束日期和配置对象。

strategy = Strategy(YFinance(), '1/1/2024', '12/31/2024', config)

5.定义交易规则1

• buy_low 函数将接收一个包含当前股票代码数据的 ExecContext （ctx）。ExecContext 将包含当前股票代码最近 K 线之前的所有收盘价。通过 ctx.close[-1] 获取最新的收盘价。
• buy_low 函数将使用 ExecContext 来下达买单。购买的股份数量通过 ctx.buy_shares设置，它是通过 ctx.calc_target_shares 计算的。在这种情况下，要购买的股份数量将