BackTrader 中文文档（三）(3)https://developer.aliyun.com/article/1489229
期货滚动
原文：
www.backtrader.com/docu/data-rollover/rolling-futures-over/
并非每个提供商都为可以交易的工具提供连续期货。有时提供的数据是仍然有效的到期日的数据，即：仍在交易的数据
当涉及到回测时，这并不是很有帮助，因为数据分散在几种不同的工具上，而且…在时间上重叠。
能够正确地将过去的这些工具的数据合并为连续流可以减轻痛苦。问题在于：
- 没有规定如何最好地将不同到期日的数据合并为连续期货
一些文献，由SierraChart提供：
滚动数据源
backtrader 已经在 1.8.10.99 版本中添加了将不同到期日期货数据合并为连续期货的可能性：
import backtrader as bt cerebro = bt.Cerebro() data0 = bt.feeds.MyFeed(dataname='Expiry0') data1 = bt.feeds.MyFeed(dataname='Expiry1') ... dataN = bt.feeds.MyFeed(dataname='ExpiryN') drollover = cerebro.rolloverdata(data0, data1, ..., dataN, name='MyRoll', **kwargs) cerebro.run()
注意
可能的 **kwargs 如下所述
也可以通过直接访问RollOver数据源来完成（如果进行子类化，则很有帮助）：
import backtrader as bt cerebro = bt.Cerebro() data0 = bt.feeds.MyFeed(dataname='Expiry0') data1 = bt.feeds.MyFeed(dataname='Expiry1') ... dataN = bt.feeds.MyFeed(dataname='ExpiryN') drollover = bt.feeds.RollOver(data0, data1, ..., dataN, dataname='MyRoll', **kwargs) cerebro.adddata(drollover) cerebro.run()
注意
可能的 **kwargs 如下所述
注意
使用RollOver时，名称使用dataname分配。这是用于传递名称/标记的所有数据源的标准参数。在这种情况下，它被重用以为所有滚动期货分配一个公共名称。
在cerebro.rolloverdata的情况下，使用name将名称分配给数据源，这已经是该方法的一个命名参数
底线：
- 数据源像往常一样创建，但不会添加到
cerebro - 这些数据源作为输入提供给
bt.feeds.RollOver
还提供了一个dataname，主要用于识别目的。 - 然后将此滚动数据源添加到
cerebro
滚动选项
提供了两个参数来控制滚动过程
checkdate（默认值：None）这必须是一个可调用对象，具有以下签名：
checkdate(dt, d):`
- 其中：
dt是一个datetime.datetime对象d是当前活跃期货的数据源
- 预期返回值：
True：只要可调用函数返回此值，就可以切换到下一个期货
如果商品在三月的第三个星期五到期，checkdate可能会在到期周的整个周返回True。False：到期无法发生
checkcondition（默认值：None）注意仅当checkdate返回True时才会调用此函数如果None，这将在内部评估为True（执行滚动）否则，这必须是一个具有此签名的可调用对象：
checkcondition(d0, d1)`
- 其中：
d0是当前活跃期货的数据源d1是下一个到期的数据源
- 预期返回值：
True：滚动到下一个期货
接下来是checkdate示例，这可以说明只有当d0的volume已经小于d1的 volume 时，才能进行滚动False：到期无法发生
子类化RollOver
如果仅指定可调用对象不够，总是有机会对RollOver进行子类化。要子类化的方法：
def _checkdate(self, dt, d):
与上面相同名称的参数的signature相匹配。预期的返回值也是相同的。def _checkcondition(self, d0, d1)
与上面相同名称的参数的signature相匹配。预期的返回值也是相同的。
让我们开始
注意
样本中的默认行为是使用cerebro.rolloverdata。可以通过传递-no-cerebro标志来更改此行为。在这种情况下，样本使用RollOver和cerebro.adddata
实现包括在backtrader源代码中提供的示例。
期货连接
让我们从运行无参数的示例开始查看纯连接。
$ ./rollover.py Len, Name, RollName, Datetime, WeekDay, Open, High, Low, Close, Volume, OpenInterest 0001, FESX, 199FESXM4, 2013-09-26, Thu, 2829.0, 2843.0, 2829.0, 2843.0, 3.0, 1000.0 0002, FESX, 199FESXM4, 2013-09-27, Fri, 2842.0, 2842.0, 2832.0, 2841.0, 16.0, 1101.0 ... 0176, FESX, 199FESXM4, 2014-06-20, Fri, 3315.0, 3324.0, 3307.0, 3322.0, 134777.0, 520978.0 0177, FESX, 199FESXU4, 2014-06-23, Mon, 3301.0, 3305.0, 3265.0, 3285.0, 730211.0, 3003692.0 ... 0241, FESX, 199FESXU4, 2014-09-19, Fri, 3287.0, 3308.0, 3286.0, 3294.0, 144692.0, 566249.0 0242, FESX, 199FESXZ4, 2014-09-22, Mon, 3248.0, 3263.0, 3231.0, 3240.0, 582077.0, 2976624.0 ... 0306, FESX, 199FESXZ4, 2014-12-19, Fri, 3196.0, 3202.0, 3131.0, 3132.0, 226415.0, 677924.0 0307, FESX, 199FESXH5, 2014-12-22, Mon, 3151.0, 3177.0, 3139.0, 3168.0, 547095.0, 2952769.0 ... 0366, FESX, 199FESXH5, 2015-03-20, Fri, 3680.0, 3698.0, 3672.0, 3695.0, 147632.0, 887205.0 0367, FESX, 199FESXM5, 2015-03-23, Mon, 3654.0, 3655.0, 3608.0, 3618.0, 802344.0, 3521988.0 ... 0426, FESX, 199FESXM5, 2015-06-18, Thu, 3398.0, 3540.0, 3373.0, 3465.0, 1173246.0, 811805.0 0427, FESX, 199FESXM5, 2015-06-19, Fri, 3443.0, 3499.0, 3440.0, 3488.0, 104096.0, 516792.0
这使用cerebro.chaindata，结果应该是清楚的：
- 一旦一个data feed结束，下一个就接管
- 这总是发生在星期五和星期一之间：样本中的期货总是在星期五到期
期货滚动无需检查
让我们执行--rollover
$ ./rollover.py --rollover --plot Len, Name, RollName, Datetime, WeekDay, Open, High, Low, Close, Volume, OpenInterest 0001, FESX, 199FESXM4, 2013-09-26, Thu, 2829.0, 2843.0, 2829.0, 2843.0, 3.0, 1000.0 0002, FESX, 199FESXM4, 2013-09-27, Fri, 2842.0, 2842.0, 2832.0, 2841.0, 16.0, 1101.0 ... 0176, FESX, 199FESXM4, 2014-06-20, Fri, 3315.0, 3324.0, 3307.0, 3322.0, 134777.0, 520978.0 0177, FESX, 199FESXU4, 2014-06-23, Mon, 3301.0, 3305.0, 3265.0, 3285.0, 730211.0, 3003692.0 ... 0241, FESX, 199FESXU4, 2014-09-19, Fri, 3287.0, 3308.0, 3286.0, 3294.0, 144692.0, 566249.0 0242, FESX, 199FESXZ4, 2014-09-22, Mon, 3248.0, 3263.0, 3231.0, 3240.0, 582077.0, 2976624.0 ... 0306, FESX, 199FESXZ4, 2014-12-19, Fri, 3196.0, 3202.0, 3131.0, 3132.0, 226415.0, 677924.0 0307, FESX, 199FESXH5, 2014-12-22, Mon, 3151.0, 3177.0, 3139.0, 3168.0, 547095.0, 2952769.0 ... 0366, FESX, 199FESXH5, 2015-03-20, Fri, 3680.0, 3698.0, 3672.0, 3695.0, 147632.0, 887205.0 0367, FESX, 199FESXM5, 2015-03-23, Mon, 3654.0, 3655.0, 3608.0, 3618.0, 802344.0, 3521988.0 ... 0426, FESX, 199FESXM5, 2015-06-18, Thu, 3398.0, 3540.0, 3373.0, 3465.0, 1173246.0, 811805.0 0427, FESX, 199FESXM5, 2015-06-19, Fri, 3443.0, 3499.0, 3440.0, 3488.0, 104096.0, 516792.0
相同的行为。可以清楚地看到合同变更是在 Mar、Jun、Sep、Dec 的第三个星期五进行的。
但这基本上是错误的。backtrader不可能知道，但作者知道EuroStoxx 50期货交易停止时间是12:00 CET。因此，即使到期月份的第三个星期五有每日条，更改也发生得太晚了。
在一周内进行更改
在示例中实现了一个checkdate可调用对象，用于计算当前活动合同的到期日期。
checkdate将允许在月份的第三个星期五到来时进行滚动（例如，如果星期一是银行假日，则可能是星期二）
$ ./rollover.py --rollover --checkdate --plot Len, Name, RollName, Datetime, WeekDay, Open, High, Low, Close, Volume, OpenInterest 0001, FESX, 199FESXM4, 2013-09-26, Thu, 2829.0, 2843.0, 2829.0, 2843.0, 3.0, 1000.0 0002, FESX, 199FESXM4, 2013-09-27, Fri, 2842.0, 2842.0, 2832.0, 2841.0, 16.0, 1101.0 ... 0171, FESX, 199FESXM4, 2014-06-13, Fri, 3283.0, 3292.0, 3253.0, 3276.0, 734907.0, 2715357.0 0172, FESX, 199FESXU4, 2014-06-16, Mon, 3261.0, 3275.0, 3252.0, 3262.0, 180608.0, 844486.0 ... 0236, FESX, 199FESXU4, 2014-09-12, Fri, 3245.0, 3247.0, 3220.0, 3232.0, 650314.0, 2726874.0 0237, FESX, 199FESXZ4, 2014-09-15, Mon, 3209.0, 3224.0, 3203.0, 3221.0, 153448.0, 983793.0 ... 0301, FESX, 199FESXZ4, 2014-12-12, Fri, 3127.0, 3143.0, 3038.0, 3042.0, 1409834.0, 2934179.0 0302, FESX, 199FESXH5, 2014-12-15, Mon, 3041.0, 3089.0, 2963.0, 2980.0, 329896.0, 904053.0 ... 0361, FESX, 199FESXH5, 2015-03-13, Fri, 3657.0, 3680.0, 3627.0, 3670.0, 867678.0, 3499116.0 0362, FESX, 199FESXM5, 2015-03-16, Mon, 3594.0, 3641.0, 3588.0, 3629.0, 250445.0, 1056099.0 ... 0426, FESX, 199FESXM5, 2015-06-18, Thu, 3398.0, 3540.0, 3373.0, 3465.0, 1173246.0, 811805.0 0427, FESX, 199FESXM5, 2015-06-19, Fri, 3443.0, 3499.0, 3440.0, 3488.0, 104096.0, 516792.0
好多了。现在滚动发生在5 天之前。快速检查Len索引即可看到。例如：
199FESXM4到199FESXU4发生在len171-172。没有checkdate时发生在176-177
滚动将在到期月份的第三个星期五之前的星期一发生。
添加体积条件
即使有所改进，情况仍然可以进一步改善，不仅考虑日期，还将考虑协商的volume。如果新合同的交易量超过当前活动合同，则进行切换。
让我们将checkcondition添加到混合物中并运行。
$ ./rollover.py --rollover --checkdate --checkcondition --plot Len, Name, RollName, Datetime, WeekDay, Open, High, Low, Close, Volume, OpenInterest 0001, FESX, 199FESXM4, 2013-09-26, Thu, 2829.0, 2843.0, 2829.0, 2843.0, 3.0, 1000.0 0002, FESX, 199FESXM4, 2013-09-27, Fri, 2842.0, 2842.0, 2832.0, 2841.0, 16.0, 1101.0 ... 0175, FESX, 199FESXM4, 2014-06-19, Thu, 3307.0, 3330.0, 3300.0, 3321.0, 717979.0, 759122.0 0176, FESX, 199FESXU4, 2014-06-20, Fri, 3309.0, 3318.0, 3290.0, 3298.0, 711627.0, 2957641.0 ... 0240, FESX, 199FESXU4, 2014-09-18, Thu, 3249.0, 3275.0, 3243.0, 3270.0, 846600.0, 803202.0 0241, FESX, 199FESXZ4, 2014-09-19, Fri, 3273.0, 3293.0, 3250.0, 3252.0, 1042294.0, 3021305.0 ... 0305, FESX, 199FESXZ4, 2014-12-18, Thu, 3095.0, 3175.0, 3085.0, 3172.0, 1309574.0, 889112.0 0306, FESX, 199FESXH5, 2014-12-19, Fri, 3195.0, 3200.0, 3106.0, 3147.0, 1329040.0, 2964538.0 ... 0365, FESX, 199FESXH5, 2015-03-19, Thu, 3661.0, 3691.0, 3646.0, 3668.0, 1271122.0, 1054639.0 0366, FESX, 199FESXM5, 2015-03-20, Fri, 3607.0, 3664.0, 3595.0, 3646.0, 1182235.0, 3407004.0 ... 0426, FESX, 199FESXM5, 2015-06-18, Thu, 3398.0, 3540.0, 3373.0, 3465.0, 1173246.0, 811805.0 0427, FESX, 199FESXM5, 2015-06-19, Fri, 3443.0, 3499.0, 3440.0, 3488.0, 104096.0, 516792.0
更好。我们已经将切换日期移至众所周知的到期月份第三个星期五之前的星期四
这应该不会让人感到意外，因为期货到期的星期五交易时间较短，成交量必然很小。
注意
roll over 日期也可以通过 checkdate 可调用函数设置为星期四。但这并不是示例的重点。
结论
backtrader 现在包含了一个灵活的机制，允许滚动期货以创建连续的流。
示例用法
$ ./rollover.py --help usage: rollover.py [-h] [--no-cerebro] [--rollover] [--checkdate] [--checkcondition] [--plot [kwargs]] Sample for Roll Over of Futures optional arguments: -h, --help show this help message and exit --no-cerebro Use RollOver Directly (default: False) --rollover --checkdate Change during expiration week (default: False) --checkcondition Change when a given condition is met (default: False) --plot [kwargs], -p [kwargs] Plot the read data applying any kwargs passed For example: --plot style="candle" (to plot candles) (default: None)
示例代码
from __future__ import (absolute_import, division, print_function, unicode_literals) import argparse import bisect import calendar import datetime import backtrader as bt class TheStrategy(bt.Strategy): def start(self): header = ['Len', 'Name', 'RollName', 'Datetime', 'WeekDay', 'Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume', 'OpenInterest'] print(', '.join(header)) def next(self): txt = list() txt.append('%04d' % len(self.data0)) txt.append('{}'.format(self.data0._dataname)) # Internal knowledge ... current expiration in use is in _d txt.append('{}'.format(self.data0._d._dataname)) txt.append('{}'.format(self.data.datetime.date())) txt.append('{}'.format(self.data.datetime.date().strftime('%a'))) txt.append('{}'.format(self.data.open[0])) txt.append('{}'.format(self.data.high[0])) txt.append('{}'.format(self.data.low[0])) txt.append('{}'.format(self.data.close[0])) txt.append('{}'.format(self.data.volume[0])) txt.append('{}'.format(self.data.openinterest[0])) print(', '.join(txt)) def checkdate(dt, d): # Check if the date is in the week where the 3rd friday of Mar/Jun/Sep/Dec # EuroStoxx50 expiry codes: MY # M -> H, M, U, Z (Mar, Jun, Sep, Dec) # Y -> 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 -> year code. 5 -> 2015 MONTHS = dict(H=3, M=6, U=9, Z=12) M = MONTHS[d._dataname[-2]] centuria, year = divmod(dt.year, 10) decade = centuria * 10 YCode = int(d._dataname[-1]) Y = decade + YCode if Y < dt.year: # Example: year 2019 ... YCode is 0 for 2020 Y += 10 exp_day = 21 - (calendar.weekday(Y, M, 1) + 2) % 7 exp_dt = datetime.datetime(Y, M, exp_day) # Get the year, week numbers exp_year, exp_week, _ = exp_dt.isocalendar() dt_year, dt_week, _ = dt.isocalendar() # print('dt {} vs {} exp_dt'.format(dt, exp_dt)) # print('dt_week {} vs {} exp_week'.format(dt_week, exp_week)) # can switch if in same week return (dt_year, dt_week) == (exp_year, exp_week) def checkvolume(d0, d1): return d0.volume[0] < d1.volume[0] # Switch if volume from d0 < d1 def runstrat(args=None): args = parse_args(args) cerebro = bt.Cerebro() fcodes = ['199FESXM4', '199FESXU4', '199FESXZ4', '199FESXH5', '199FESXM5'] store = bt.stores.VChartFile() ffeeds = [store.getdata(dataname=x) for x in fcodes] rollkwargs = dict() if args.checkdate: rollkwargs['checkdate'] = checkdate if args.checkcondition: rollkwargs['checkcondition'] = checkvolume if not args.no_cerebro: if args.rollover: cerebro.rolloverdata(name='FESX', *ffeeds, **rollkwargs) else: cerebro.chaindata(name='FESX', *ffeeds) else: drollover = bt.feeds.RollOver(*ffeeds, dataname='FESX', **rollkwargs) cerebro.adddata(drollover) cerebro.addstrategy(TheStrategy) cerebro.run(stdstats=False) if args.plot: pkwargs = dict(style='bar') if args.plot is not True: # evals to True but is not True npkwargs = eval('dict(' + args.plot + ')') # args were passed pkwargs.update(npkwargs) cerebro.plot(**pkwargs) def parse_args(pargs=None): parser = argparse.ArgumentParser( formatter_class=argparse.ArgumentDefaultsHelpFormatter, description='Sample for Roll Over of Futures') parser.add_argument('--no-cerebro', required=False, action='store_true', help='Use RollOver Directly') parser.add_argument('--rollover', required=False, action='store_true') parser.add_argument('--checkdate', required=False, action='store_true', help='Change during expiration week') parser.add_argument('--checkcondition', required=False, action='store_true', help='Change when a given condition is met') # Plot options parser.add_argument('--plot', '-p', nargs='?', required=False, metavar='kwargs', const=True, help=('Plot the read data applying any kwargs passed\n' '\n' 'For example:\n' '\n' ' --plot style="candle" (to plot candles)\n')) if pargs is not None: return parser.parse_args(pargs) return parser.parse_args() if __name__ == '__main__': runstrat()
