量化回测神器backtrader使用方法

简介

Backtrader 是一款用于回测交易策略的 Python 框架。它可以用于股票、期货、外汇等交易市场。Backtrader 提供了大量的工具来开发和测试交易策略，包括数据处理、技术指标、交易记录等。同时，Backtrader 还提供了灵活的机制来进行参数优化、图表展示等。

安装

可以通过 pip 命令来安装 backtrader：

pip install backtrader

快速上手

以下是一个简单的 Backtrader 策略示例：

import backtrader as bt

class MyStrategy(bt.Strategy):

def __init__(self):

self.sma = bt.indicators.SimpleMovingAverage(self.data.close, period=20)

def next(self):

if self.data.close[0] > self.sma[0]:

self.buy()

elif self.data.close[0] < self.sma[0]:

self.sell()

cerebro = bt.Cerebro()

data = bt.feeds.YahooFinanceData(dataname='AAPL', fromdate=datetime(2019, 1, 1), todate=datetime(2021, 1, 1))

cerebro.adddata(data)

cerebro.addstrategy(MyStrategy)

cerebro.run()

该策略使用了一个简单移动平均线来进行买卖信号的判断，当收盘价上穿均线时买入，下穿均线时卖出。上述代码中，首先定义了一个 MyStrategy 类，继承了 bt.Strategy 类。在 init() 方法中，定义了一个 SimpleMovingAverage 技术指标。在 next() 方法中，根据当前的价格和均线的关系，进行买卖操作。最后，使用 bt.Cerebro() 创建了一个 cerebro 对象，并添加了数据和策略，最终通过 cerebro.run() 进行回测。

数据处理

在 Backtrader 中，数据处理是非常重要的一步。Backtrader 提供了多种数据源，可以使用 bt.feeds 模块中的数据源类来进行数据读取和处理。常见的数据源包括 YahooFinanceData、PandasData 等。下面是一个使用 PandasData 的例子：

import pandas as pd
import backtrader as bt

data = pd.read_csv('data.csv', index_col=0, parse_dates=True)
data = bt.feeds.PandasData(dataname=data)

           

该代码将从本地读取一个 csv 文件，并使用 PandasData 类来将数据转换为 bt.feeds.PandasData 对象。

除了 PandasData，还有其他的数据源类可以使用，例如 bt.feeds.YahooFinanceData。这个类可以从 Yahoo Finance 上获取数据，它的用法类似于 PandasData。

技术指标

技术指标是衡量市场趋势、波动性和其他关键因素的指标。Backtrader 提供了多种内置的技术指标，包括 SimpleMovingAverage、BollingerBands、MACD 等。可以使用 bt.indicators 模块来调用这些指标。

import backtrader.indicators as btind

sma = btind.SimpleMovingAverage(data.close, period=20)
bb = btind.BollingerBands(data.close)
macd = btind.MACD(data.close)

           

上述代码分别定义了一个 SimpleMovingAverage、BollingerBands 和 MACD 技术指标。

除了内置的技术指标，Backtrader 还支持自定义技术指标。自定义技术指标需要继承 bt.Indicator 类，并实现 init() 和 next() 方法。在实现自定义技术指标时，需要注意指标的计算方式和数据的格式，确保指标的正确性和计算效率。

交易记录

交易记录是指记录每笔交易的信息，包括交易的时间、价格、数量、手续费等。Backtrader 提供了多种交易记录类，可以记录每笔交易的信息。常见的交易记录类包括 TradeAnalyzer、Transactions 等。以下是一个使用 TradeAnalyzer 的例子：

import backtrader.analyzers as btanalyzers

cerebro.addanalyzer(btanalyzers.TradeAnalyzer)
cerebro.run()
trade_analysis = cerebro.analyzers.tradeanalyzer.get_analysis()

           

该代码在 cerebro 对象中添加了一个 TradeAnalyzer 分析器，并运行回测。回测结束后，通过 cerebro.analyzers.tradeanalyzer.get_analysis() 方法可以获取交易分析结果。交易分析结果包括总交易次数、盈亏比例、平均每笔交易盈利等指标，可以帮助我们更好地评估交易策略的表现。

参数优化

参数优化是指确定最佳参数组合的过程，以获得最佳的交易策略。Backtrader 提供了灵活的参数优化机制，可以使用 bt.Strategy 中的 params 属性来定义参数范围，并使用 bt.optstrategy() 方法来进行参数优化。以下是一个使用 params 和 optstrategy 的例子：

class MyStrategy(bt.Strategy):
    params = (
        ('sma_period', 20),
        ('rsi_period', 14),
    )

    def __init__(self):
        self.sma = bt.indicators.SimpleMovingAverage(self.data.close, period=self.params.sma_period)
        self.rsi = bt.indicators.RelativeStrengthIndex(self.data.close, period=self.params.rsi_period)

    def next(self):
        if self.data.close[0] > self.sma[0] and self.rsi[0] < 30:
            self.buy()
        elif self.data.close[0] < self.sma[0] and self.rsi[0] > 70:
            self.sell()

cerebro = bt.Cerebro()
data = bt.feeds.YahooFinanceData(dataname='AAPL', fromdate=datetime(2019, 1, 1), todate=datetime(2021, 1, 1))
cerebro.adddata(data)
cerebro.optstrategy(MyStrategy, sma_period=range(10, 30), rsi_period=range(10, 30))
cerebro.run()

           

该代码中，定义了一个 MyStrategy 类，并定义了两个参数：sma_period 和 rsi_period。在 init() 方法中，根据参数定义了 SimpleMovingAverage 和 RelativeStrengthIndex 技术指标。在 next() 方法中，根据价格和指标的关系进行买卖操作。在主程序中，利用 bt.optstrategy() 方法对参数进行优化，最终通过 cerebro.run() 进行回测。

绘图

绘图是将回测结果可视化的重要步骤。Backtrader 提供了多种绘图工具，可以将回测结果绘制成图表。常见的绘图类包括 Cerebro.plot()、BacktestPlotter 等。以下是一个使用 Cerebro.plot() 的例子：

cerebro.plot()

           

该代码调用了 cerebro 对象的 plot() 方法，可以将回测结果绘制成图表。绘图工具可以帮助我们更好地理解交易策略的表现，发现交易策略中存在的问题，进一步优化交易策略。

总结

本文介绍了 Backtrader 的使用方法，包括数据处理、技术指标、交易记录、参数优化和绘图等。使用 Backtrader 可以帮助我们更好地开发和测试交易策略，提高交易效率和收益率。Backtrader 框架提供了很多实用的工具，可以方便我们对交易策略进行回测和优化，同时也可以通过绘图工具将回测结果可视化，帮助我们更好地理解交易策略的性能。