Backtrader 量化回测实践(5)—— Datafeed 增加列数据

Backtrader 量化回测实践(5)—— Datafeed 增加列数据

1. 需求

在官网上的拓展示例是 GenericCSVData ,没有拓展pandas数据加载的示例,实际中数据库读取到pandas中,从pandas中加载到Cerebro中,需要解决pandas拓展Cerebro的数据加载的默认列。

from backtrader.feeds import GenericCSVData

class GenericCSV_PE(GenericCSVData):

    # Add a 'pe' line to the inherited ones from the base class
    lines = ('pe',)

    # openinterest in GenericCSVData has index 7 ... add 1
    # add the parameter to the parameters inherited from the base class
    params = (('pe', 8),)

实际上需要是 PandasData 拓展列数据。

直接增加pandas的数据列:

Backtrader 使用 datafeed 加载数据,dataframe 格式如下:
Index([‘open’, ‘high’, ‘low’, ‘close’, ‘pre_close’, ‘pct_chg’, ‘volume’,
‘amount’, ‘turnover_rate’, ‘volume_ratio’],
dtype=‘object’)

加载数据报错:

### 使用 Backtrader 进行单个股票的 为了使用Backtrader进行单个股票的,需要遵循一系特定的操作流程来设置环境并执行过程。以下是详细的说明: #### 准备工作 确保已经安装了`backtrader`库。如果没有安装,则可以通过pip命令完成安装。 ```bash pip install backtrader ``` #### 加载数据 准备要用于数据集非常重要。通常情况下,这将是CSV文件或其他格式的历史市场数据。下面是一个简单的例子,展示如何加载来自pandas DataFrame的数据源[^1]。 ```python import pandas as pd import backtrader as bt dataframe = pd.read_csv('path_to_your_stock_data.csv', parse_dates=True, index_col=0) # 将DataFrame转换成适合Backtrader使用的DataFeed对象 data_feed = bt.feeds.PandasData(dataname=dataframe) ``` #### 定义交易策略 定义自己的交易逻辑作为继承自`bt.Strategy`类的新类。这里提供了一个非常基础的例子,展示了如何创建一个简单的移动平均交叉策略[^2]。 ```python class SimpleMA(bt.Strategy): params = ( ('ma_period_short', 15), ('ma_period_long', 60), ) def __init__(self): self.short_ma = bt.indicators.SimpleMovingAverage(self.data.close, period=self.params.ma_period_short) self.long_ma = bt.indicators.SimpleMovingAverage(self.data.close, period=self.params.ma_period_long) def next(self): if not self.position: if self.short_ma > self.long_ma: self.buy() elif self.short_ma < self.long_ma: self.sell() ``` #### 设置Cerebro引擎并运行 最后一步是配置Cerebro实例,添加之前定义好的数据和策略,并启动整个过程[^3]。 ```python if __name__ == '__main__': cerebro = bt.Cerebro() # 添加策略 cerebro.addstrategy(SimpleMA) # 添加数据 cerebro.adddata(data_feed) # 设定初始现金 cerebro.broker.setcash(10000.0) # 执行 results = cerebro.run() # 输出最终资产价值 print(f'Final Portfolio Value: {cerebro.broker.getvalue()}') # 可视化结果 (可选) cerebro.plot() ``` 通过上述步骤,可以成功地利用Backtrader框架针对单一股票实施基本的技术分析型自动交易系统的开发与评估。当然,在实际应用中还需要考虑更多细节问题,如手续费处理、风险控制机制等。
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