fastquant封装backtrader，仅用3行代码即可回测交易策略，含机器学习、情绪策略

1 概述

为了进一步简化backtrader的操作，Github上有人封装backtrader，形成了一个新的框架fastquant，可以极大地简化backtrader开发，对初学者可能有帮助，其框架和策略结构，对老手也有借鉴意义。

2 使用案例

首先，安装该框架： pip install fastquant

2.1 股票经典双均线策略回测

以下三行代码，从网上api提取菲律宾股市的股票"JFC"的日线数据，然后用经典的双均线策略进行回测。

from fastquant import backtest, get_stock_data
jfc = get_stock_data("JFC", "2018-01-01", "2019-01-01",format="ohlcv")
backtest('smac', jfc, fast_period=15, slow_period=40)
# Starting Portfolio Value: 100000.00
# Final Portfolio Value: 1002272.90

代码分析：

（1）get_stock_data函数：可以从yahoo金融提美股数据（需要翻墙，比如提取特斯拉的数据tsla = get_stock_data("TSLA", "2018-01-01", "2019-01-01", format="ohlcv")），这里提取的是菲律宾股市的数据，不需要翻墙。可以修订该函数，使其支持提取中国股票数据的功能，比如从baostock提取数据。返回pandas dataframe。

（2）backtest函数：这里的smac是框架提供的内置双均线策略，可以在python该框架安装处找到策略文件，目前支持如下策略。你也可以把自己开发的策略加进去。