backtrader策略逻辑可使用的信息不限于datafeed,而是任何信息。你还没意识到吧?

本文介绍如何在backtrader策略中利用外部pandas DataFrame信息。通常,backtrader策略仅依赖datafeed数据,但通过将额外信息作为策略参数传递,策略可以访问并利用这些外部数据进行交易决策。示例代码展示了如何创建一个SmaCross策略,并在next方法中使用传入的数据帧。

backtrader自带的所有案例和文档,以及网络上几乎所有文章,编写策略逻辑时,使用的信息都仅限于datafeed提供的数据。这很容易给初学者造成一个印象,即编制策略时,只能使用datafeed里的信息。

而有时,我们的策略需要一些不适合放到datafeed里的额外信息,能不能做到这点呢?完全可以,只要把这些外部信息放到普通pandas dataframe里,以参数形式传给策略(注意,不是传给datafeed),策略即可随意使用这些信息。

在这里插入图片描述
代码模板如下

...
# 创建策略类
class SmaCross(bt.Strategy):
    # 定义参数
    params = dict( period_fast=5,  # 移动平均期数
             dataframe=None, # 数据帧参数
)
    def __init__(self):
        # 移动平均线指标
        self.move_average = bt.ind.MovingAverageSimple(
            period=self.params.periodfast)

     def next(self):
         # 策略逻辑,这里可以访问self.p.dataframe的内容用于逻辑
         ...

...
###########
# 主程序开始
############
...
df = ... # 定义所需dataframe
cerebro.addstrategy(SmaCross, period_fast=3, dataframe=df)  # 将策略注入引擎,注意参数设置
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