backtrader进行期货回测要注意的问题:保证金等设置,拼接滚动合约

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很多同学问如何用backtrader进行期货回测。以下给个例子,与普通股票回测不同的是佣金的设置方式。

1 佣金类设置

import datetime  # For datetime objects
import backtrader as bt
import backtrader.feeds as btfeeds
import backtrader.indicators as btind
import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime
class Par_SAR(bt.Strategy):
    params = (('period', 2), ('af', 0.02), ('afmax', 0.2))

    def __init__(self):
       pass
       



if __name__ == '__main__':
    # rb 15 min data 
    brf_min_bar = bt.feeds.GenericCSVData(
        dataname='E:/Quant/Backtrader/backtrader-master/China_Market/data/rb_15m.csv',
        timeframe=bt.TimeFrame.Minutes,
        #fromdate=datetime.datetime(2019, 5, 1),
        #todate=datetime.datetime(2020, 6, 1),
        nullvalue=0.0,
        dtformat=('%Y-%m-%d %H:%M:%S'),
        datetime=1,
        time=-1,
        high=4,
        low=5,
        open=3,
        close=6,
        volume=-1,
        # openinterest=-1
    )
    # Add the Data Feed to Cerebro
    cerebro.adddata(brf_min_bar)
    #cerebro.resampledata(brf_min_bar, timeframe=bt.TimeFrame.Days)

    # Add strategy
    cerebro.addstrategy(Par_SAR)
    # 设置初始资本为100,000
    cerebro.broker.setcash(1000000.0
<think>嗯,用户想了解期货的方法和策略,还有常用策略,属于IT金融算法方面的内容。首先,我需要顾一下之前提供的引用内容,看看有没有相关的信息可以借鉴。引用[1]里提到的基本概念,包括使用历史价格数据试交易策略,计算年化收益率、波动率等指标。引用[2]则涉及使用ChatGPT进行量化交易,包括数据分析和策略开发。引用[3]是关于R语言在GARCH模型中的应用,用于波动率建模和风险价值分析。 用户的问题集中在期货的方法和策略,所以需要先解释期货的基本步骤,然后介绍常用的策略。期货和股票可能有不同之处,比如保证金制度、杠杆、交易成本合约到期等,这些都需要在方法中提到。另外,常见的策略比如趋势跟踪、套利、均值归、动量策略等,都是期货中常用的,需要详细说明。 接下来要考虑如何组织内容。首先,定义期货,然后分步骤讲解方法,比如数据准备、策略建模、执行、结果分析等。每个步骤需要具体说明注意事项,比如数据要包含开盘价、收盘价、成交量,还要处理合约换月的问题。策略建模部分要提到仓位管理和止损止盈的设置,这些都是关键点。 在策略部分,需要列举几个常见的策略类型,每个类型给出简单例子,比如海龟交易法则作为趋势跟踪的例子,跨期套利作为套利的例子。同,结合引用中的内容,比如引用[2]提到的使用Python进行量化交易,可以提到用Python实现这些策略,或者使用R语言进行统计分析,如引用[3]中的GARCH模型用于风险评估。 用户可能还想知道如何评估结果的有效性,比如过拟合问题、参数敏感性,以及如何优化策略。这些可以放在注意事项里,强调历史的局限性,需要结合其他分析方法。 最后,生成相关问题候,可以考虑用户可能进一步想了解的内容,比如具体的策略实现步骤、如何处理期货合约换月、中的滑点影响等。需要确保问题期货紧密相关,帮助用户深入探索。</think>### 期货方法与策略详解 #### 一、期货核心方法 1. **数据准备** - 需包含期货合约的$开盘价$、$收盘价$、$成交量$、$持仓量$等历史数据 - 特别注意处理合约换月规则(如主力连续合约拼接)[^1] - 添加交易成本参数(手续费、滑点等),例如: $$总成本 = 交易次数 \times (手续费率 \times 成交额 + 滑点 \times 合约乘数)$$ 2. **策略建模** - 仓位管理需考虑保证金制度,例如: $$最大杠杆 = \frac{账户净值}{保证金比例 \times 合约价值}$$ - 事件驱动型框架更贴合期货高频交易特征 3. **执行** ```python # 以Python为例的简化流程 def futures_backtest(data, strategy): positions = {} for timestamp, row in data.iterrows(): signal = strategy.generate_signal(row) if signal == 'BUY': execute_order('BUY', row['close'], row['volume']) elif signal == 'SELL': execute_order('SELL', row['close'], row['volume']) return calculate_performance(positions) ``` 4. **绩效评估** - 关键指标:夏普比率$Sharpe=\frac{E(R_p)-R_f}{\sigma_p}$、卡玛比率、最大撤 - 风险价值(VaR)计算可参考GARCH模型[^3] #### 二、常用期货策略分类 1. **趋势跟踪策略** - 海龟交易法则:基于$N日通道突破$信号 $$通道上轨 = MAX(High_{t-20}),\ 通道下轨 = MIN(Low_{t-10})$$ 2. **套利策略** - 跨期套利:利用不同到期合约价差 $$价差 = 近月合约价格 - 远月合约价格$$ - 跨品种套利(如螺纹钢与焦炭的产业链套利) 3. **均值归策略** - 布林带策略:当价格突破$均值 \pm 2\sigma$区间反向操作 4. **动量策略** - 基于RSI指标: $$RSI = 100 - \frac{100}{1 + \frac{平均上涨幅度}{平均下跌幅度}}$$ #### 三、注意事项 1. 避免过拟合:采用Walk-Forward优化法 2. 考虑市场冲击:大单交易对流动性的影响 3. 参数敏感性分析:蒙特卡洛模拟试参数鲁棒性
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