OCO 订单
版本 1.9.34.116 添加了OCO（又称一次取消其他）到回测工具中。
注意
这只在回测中实现，尚未实现对实时经纪商的实现
注意
与版本 1.9.36.116 更新。交互式经纪商支持StopTrail，StopTrailLimit和OCO。
OCO始终指定组中的第一个订单作为参数ocoStopTrailLimit：经纪商模拟和IB经纪商具有相同的行为。指定：price作为初始停止触发价格（还要指定trailamount），然后将plimi指定为初始限价。两者之间的差异将确定limitoffset（限价与停止触发价格之间的距离）
使用模式尝试保持用户友好。因此，如果策略中的逻辑决定发出订单的时机，可以像这样使用OCO：
def next(self): ... o1 = self.buy(...) ... o2 = self.buy(..., oco=o1) ... o3 = self.buy(..., oco=o1) # or even oco=o2, o2 is already in o1 group
简单。第一个订单o1将成为组的领导者。通过指定带有名为oco的参数的o1，o2和o3将成为OCO 组的一部分。请注意，片段中的注释指出o3也可以通过指定o2（已成为组的一部分）成为组的一部分
当形成组时，将会发生以下情况：
- 如果组中的任何订单被执行、取消或到期，其他订单将被取消。
下面的示例展示了OCO概念的应用。带有图表的标准执行：
$ ./oco.py --broker cash=50000 --plot
注意
现金增加到50000，因为资产达到4000的价值，而且 3 个1个项目的订单至少需要12000货币单位（经纪人的默认值为10000）
随着下图发生。
实际上这并没有提供太多信息（这是一个标准的SMA 交叉策略）。该示例执行以下操作：
- 当快速 SMA 向上穿过慢速 SMA 时，将发出 3 个订单
order1是一个将在limdays天内到期的Limit订单，限价为关闭价格减少的百分比order2是一个具有更长到期时间和更低限价的Limit订单。order3是一个进一步降低限价的Limit订单
因此，order2 和 order3 的执行将不会发生，因为：
order1将首先被执行，这应该触发其他订单的取消
或者
order1将过期，这将触发其他订单的取消
系统保留 3 个订单的ref标识符，并且只有在notify_order中看到三个ref标识符被视为Completed，Cancelled，Margin或Expired时，才会发出新的buy订单
在持有仓位一段时间后退出。
为了尝试跟踪实际执行情况，生成文本输出。其中一些内容：
2005-01-28: Oref 1 / Buy at 2941.11055 2005-01-28: Oref 2 / Buy at 2896.7722 2005-01-28: Oref 3 / Buy at 2822.87495 2005-01-31: Order ref: 1 / Type Buy / Status Submitted 2005-01-31: Order ref: 2 / Type Buy / Status Submitted 2005-01-31: Order ref: 3 / Type Buy / Status Submitted 2005-01-31: Order ref: 1 / Type Buy / Status Accepted 2005-01-31: Order ref: 2 / Type Buy / Status Accepted 2005-01-31: Order ref: 3 / Type Buy / Status Accepted 2005-02-01: Order ref: 1 / Type Buy / Status Expired 2005-02-01: Order ref: 3 / Type Buy / Status Canceled 2005-02-01: Order ref: 2 / Type Buy / Status Canceled ... 2006-06-23: Oref 49 / Buy at 3532.39925 2006-06-23: Oref 50 / Buy at 3479.147 2006-06-23: Oref 51 / Buy at 3390.39325 2006-06-26: Order ref: 49 / Type Buy / Status Submitted 2006-06-26: Order ref: 50 / Type Buy / Status Submitted 2006-06-26: Order ref: 51 / Type Buy / Status Submitted 2006-06-26: Order ref: 49 / Type Buy / Status Accepted 2006-06-26: Order ref: 50 / Type Buy / Status Accepted 2006-06-26: Order ref: 51 / Type Buy / Status Accepted 2006-06-26: Order ref: 49 / Type Buy / Status Completed 2006-06-26: Order ref: 51 / Type Buy / Status Canceled 2006-06-26: Order ref: 50 / Type Buy / Status Canceled ... 2006-11-10: Order ref: 61 / Type Buy / Status Canceled 2006-12-11: Oref 63 / Buy at 4032.62555 2006-12-11: Oref 64 / Buy at 3971.8322 2006-12-11: Oref 65 / Buy at 3870.50995 2006-12-12: Order ref: 63 / Type Buy / Status Submitted 2006-12-12: Order ref: 64 / Type Buy / Status Submitted 2006-12-12: Order ref: 65 / Type Buy / Status Submitted 2006-12-12: Order ref: 63 / Type Buy / Status Accepted 2006-12-12: Order ref: 64 / Type Buy / Status Accepted 2006-12-12: Order ref: 65 / Type Buy / Status Accepted 2006-12-15: Order ref: 63 / Type Buy / Status Expired 2006-12-15: Order ref: 65 / Type Buy / Status Canceled 2006-12-15: Order ref: 64 / Type Buy / Status Canceled
随着以下事件发生：
- 第一批订单已发布。订单 1 到期，2 和 3 被取消。如预期的那样。
- 几个月后，另一批包含 3 个订单的订单被发布。在这种情况下，订单 49 被标记为
已完成，而 50 和 51 立即被取消。 - 最后一批就像第一批一样
现在让我们来检查一下没有 OCO 的行为：
$ ./oco.py --strat do_oco=False --broker cash=50000 2005-01-28: Oref 1 / Buy at 2941.11055 2005-01-28: Oref 2 / Buy at 2896.7722 2005-01-28: Oref 3 / Buy at 2822.87495 2005-01-31: Order ref: 1 / Type Buy / Status Submitted 2005-01-31: Order ref: 2 / Type Buy / Status Submitted 2005-01-31: Order ref: 3 / Type Buy / Status Submitted 2005-01-31: Order ref: 1 / Type Buy / Status Accepted 2005-01-31: Order ref: 2 / Type Buy / Status Accepted 2005-01-31: Order ref: 3 / Type Buy / Status Accepted 2005-02-01: Order ref: 1 / Type Buy / Status Expired
就是这样，没有什么（没有订单执行，对图表的需求也不大）
- 订单批次已发布
- 订单 1 到期了，但因为策略已经设置了参数
do_oco=False，订单 2 和 3 没有成为OCO组的一部分。 - 因此，订单 2 和 3 并没有被取消，并且由于默认到期天数是
1000天，根据样本的可用数据（2 年数据），它们永远不会到期。 - 系统从未发布过第二批订单。
示例用法
$ ./oco.py --help usage: oco.py [-h] [--data0 DATA0] [--fromdate FROMDATE] [--todate TODATE] [--cerebro kwargs] [--broker kwargs] [--sizer kwargs] [--strat kwargs] [--plot [kwargs]] Sample Skeleton optional arguments: -h, --help show this help message and exit --data0 DATA0 Data to read in (default: ../../datas/2005-2006-day-001.txt) --fromdate FROMDATE Date[time] in YYYY-MM-DD[THH:MM:SS] format (default: ) --todate TODATE Date[time] in YYYY-MM-DD[THH:MM:SS] format (default: ) --cerebro kwargs kwargs in key=value format (default: ) --broker kwargs kwargs in key=value format (default: ) --sizer kwargs kwargs in key=value format (default: ) --strat kwargs kwargs in key=value format (default: ) --plot [kwargs] kwargs in key=value format (default: )
示例代码
from __future__ import (absolute_import, division, print_function, unicode_literals) import argparse import datetime import backtrader as bt class St(bt.Strategy): params = dict( ma=bt.ind.SMA, p1=5, p2=15, limit=0.005, limdays=3, limdays2=1000, hold=10, switchp1p2=False, # switch prices of order1 and order2 oco1oco2=False, # False - use order1 as oco for order3, else order2 do_oco=True, # use oco or not ) def notify_order(self, order): print('{}: Order ref: {} / Type {} / Status {}'.format( self.data.datetime.date(0), order.ref, 'Buy' * order.isbuy() or 'Sell', order.getstatusname())) if order.status == order.Completed: self.holdstart = len(self) if not order.alive() and order.ref in self.orefs: self.orefs.remove(order.ref) def __init__(self): ma1, ma2 = self.p.ma(period=self.p.p1), self.p.ma(period=self.p.p2) self.cross = bt.ind.CrossOver(ma1, ma2) self.orefs = list() def next(self): if self.orefs: return # pending orders do nothing if not self.position: if self.cross > 0.0: # crossing up p1 = self.data.close[0] * (1.0 - self.p.limit) p2 = self.data.close[0] * (1.0 - 2 * 2 * self.p.limit) p3 = self.data.close[0] * (1.0 - 3 * 3 * self.p.limit) if self.p.switchp1p2: p1, p2 = p2, p1 o1 = self.buy(exectype=bt.Order.Limit, price=p1, valid=datetime.timedelta(self.p.limdays)) print('{}: Oref {} / Buy at {}'.format( self.datetime.date(), o1.ref, p1)) oco2 = o1 if self.p.do_oco else None o2 = self.buy(exectype=bt.Order.Limit, price=p2, valid=datetime.timedelta(self.p.limdays2), oco=oco2) print('{}: Oref {} / Buy at {}'.format( self.datetime.date(), o2.ref, p2)) if self.p.do_oco: oco3 = o1 if not self.p.oco1oco2 else oco2 else: oco3 = None o3 = self.buy(exectype=bt.Order.Limit, price=p3, valid=datetime.timedelta(self.p.limdays2), oco=oco3) print('{}: Oref {} / Buy at {}'.format( self.datetime.date(), o3.ref, p3)) self.orefs = [o1.ref, o2.ref, o3.ref] else: # in the market if (len(self) - self.holdstart) >= self.p.hold: self.close() def runstrat(args=None): args = parse_args(args) cerebro = bt.Cerebro() # Data feed kwargs kwargs = dict() # Parse from/to-date dtfmt, tmfmt = '%Y-%m-%d', 'T%H:%M:%S' for a, d in ((getattr(args, x), x) for x in ['fromdate', 'todate']): if a: strpfmt = dtfmt + tmfmt * ('T' in a) kwargs[d] = datetime.datetime.strptime(a, strpfmt) # Data feed data0 = bt.feeds.BacktraderCSVData(dataname=args.data0, **kwargs) cerebro.adddata(data0) # Broker cerebro.broker = bt.brokers.BackBroker(**eval('dict(' + args.broker + ')')) # Sizer cerebro.addsizer(bt.sizers.FixedSize, **eval('dict(' + args.sizer + ')')) # Strategy cerebro.addstrategy(St, **eval('dict(' + args.strat + ')')) # Execute cerebro.run(**eval('dict(' + args.cerebro + ')')) if args.plot: # Plot if requested to cerebro.plot(**eval('dict(' + args.plot + ')')) def parse_args(pargs=None): parser = argparse.ArgumentParser( formatter_class=argparse.ArgumentDefaultsHelpFormatter, description=( 'Sample Skeleton' ) ) parser.add_argument('--data0', default='../../datas/2005-2006-day-001.txt', required=False, help='Data to read in') # Defaults for dates parser.add_argument('--fromdate', required=False, default='', help='Date[time] in YYYY-MM-DD[THH:MM:SS] format') parser.add_argument('--todate', required=False, default='', help='Date[time] in YYYY-MM-DD[THH:MM:SS] format') parser.add_argument('--cerebro', required=False, default='', metavar='kwargs', help='kwargs in key=value format') parser.add_argument('--broker', required=False, default='', metavar='kwargs', help='kwargs in key=value format') parser.add_argument('--sizer', required=False, default='', metavar='kwargs', help='kwargs in key=value format') parser.add_argument('--strat', required=False, default='', metavar='kwargs', help='kwargs in key=value format') parser.add_argument('--plot', required=False, default='', nargs='?', const='{}', metavar='kwargs', help='kwargs in key=value format') return parser.parse_args(pargs) if __name__ == '__main__': runstrat()
在同一轴上绘图
原文：
www.backtrader.com/blog/posts/2017-03-17-plot-sameaxis/plot-sameaxis/
以前的帖子《期货和现货补偿》在相同空间上绘制了原始数据和略微（随机）修改的数据，但没有在相同轴上绘制。
从该帖子中恢复第 1 张图片。
人们可以看到：
- 图表的左右两侧有不同的刻度
- 当看摆动的红线（随机数据）时，这一点最为明显，它在原始数据周围振荡
+- 50点。
在图表上，视觉印象是这些随机数据大多总是在原始数据之上。这只是由于不同的比例而产生的视觉印象。
尽管发布版本1.9.32.116已经初步支持在同一轴上进行完整绘制，但是图例标签将被复制（仅标签，不是数据），这真的很令人困惑。
发布版本1.9.33.116修复了该问题，并允许在同一轴上进行完整绘图。使用模式类似于决定与哪些其他数据一起绘制。来自上一篇帖子。
import backtrader as bt cerebro = bt.Cerebro() data0 = bt.feeds.MyFavouriteDataFeed(dataname='futurename') cerebro.adddata(data0) data1 = bt.feeds.MyFavouriteDataFeed(dataname='spotname') data1.compensate(data0) # let the system know ops on data1 affect data0 data1.plotinfo.plotmaster = data0 data1.plotinfo.sameaxis = True cerebro.adddata(data1) ... cerebro.run()
data1得到一些plotinfo值以：
- 在与
plotmaster（即data0）相同的空间上绘图 - 获取使用
sameaxis的指示
这一指示的原因是平台无法预先知道每个数据的刻度是否兼容。这就是为什么它会在独立的刻度上绘制它们的原因。
前面的示例获得了一个额外选项来在sameaxis上绘制。一个示例执行：
$ ./future-spot.py --sameaxis
结果图表
注意：
- 右侧只有一个刻度
- 现在，随机化数据似乎清楚地在原始数据周围振荡，这是预期的可视行为
示例用法
$ ./future-spot.py --help usage: future-spot.py [-h] [--no-comp] [--sameaxis] Compensation example optional arguments: -h, --help show this help message and exit --no-comp --sameaxis
BackTrader 中文文档（十八）（2）https://developer.aliyun.com/article/1505397
