BackTrader 中文文档（二十四）（3）https://developer.aliyun.com/article/1505449
脚本代码和用法
在backtrader源码中提供为样例：
$ ./ppsample.py --help usage: ppsample.py [-h] [--data DATA] [--usepp1] [--plot] [--plot-on-daily] Sample for pivot point and cross plotting optional arguments: -h, --help show this help message and exit --data DATA Data to be read in (default: ../../datas/2005-2006-day-001.txt) --usepp1 Have PivotPoint look 1 period backwards (default: False) --plot Plot the result (default: False) --plot-on-daily Plot the indicator on the daily data (default: False)
PivotPoint的代码
from __future__ import (absolute_import, division, print_function,) # unicode_literals) import backtrader as bt class PivotPoint1(bt.Indicator): lines = ('p', 's1', 's2', 'r1', 'r2',) def __init__(self): h = self.data.high(-1) # previous high l = self.data.low(-1) # previous low c = self.data.close(-1) # previous close self.lines.p = p = (h + l + c) / 3.0 p2 = p * 2.0 self.lines.s1 = p2 - h # (p x 2) - high self.lines.r1 = p2 - l # (p x 2) - low hilo = h - l self.lines.s2 = p - hilo # p - (high - low) self.lines.r2 = p + hilo # p + (high - low) class PivotPoint(bt.Indicator): lines = ('p', 's1', 's2', 'r1', 'r2',) plotinfo = dict(subplot=False) def __init__(self): h = self.data.high # current high l = self.data.low # current high c = self.data.close # current high self.lines.p = p = (h + l + c) / 3.0 p2 = p * 2.0 self.lines.s1 = p2 - h # (p x 2) - high self.lines.r1 = p2 - l # (p x 2) - low hilo = h - l self.lines.s2 = p - hilo # p - (high - low) self.lines.r2 = p + hilo # p + (high - low)
脚本的代码。
from __future__ import (absolute_import, division, print_function, unicode_literals) import argparse import backtrader as bt import backtrader.feeds as btfeeds import backtrader.utils.flushfile from pivotpoint import PivotPoint, PivotPoint1 class St(bt.Strategy): params = (('usepp1', False), ('plot_on_daily', False)) def __init__(self): if self.p.usepp1: self.pp = PivotPoint1(self.data1) else: self.pp = PivotPoint(self.data1) if self.p.plot_on_daily: self.pp.plotinfo.plotmaster = self.data0 def next(self): txt = ','.join( ['%04d' % len(self), '%04d' % len(self.data0), '%04d' % len(self.data1), self.data.datetime.date(0).isoformat(), '%.2f' % self.pp[0]]) print(txt) def runstrat(): args = parse_args() cerebro = bt.Cerebro() data = btfeeds.BacktraderCSVData(dataname=args.data) cerebro.adddata(data) cerebro.resampledata(data, timeframe=bt.TimeFrame.Months) cerebro.addstrategy(St, usepp1=args.usepp1, plot_on_daily=args.plot_on_daily) cerebro.run() if args.plot: cerebro.plot(style='bar') def parse_args(): parser = argparse.ArgumentParser( formatter_class=argparse.ArgumentDefaultsHelpFormatter, description='Sample for pivot point and cross plotting') parser.add_argument('--data', required=False, default='../../datas/2005-2006-day-001.txt', help='Data to be read in') parser.add_argument('--usepp1', required=False, action='store_true', help='Have PivotPoint look 1 period backwards') parser.add_argument('--plot', required=False, action='store_true', help=('Plot the result')) parser.add_argument('--plot-on-daily', required=False, action='store_true', help=('Plot the indicator on the daily data')) return parser.parse_args() if __name__ == '__main__': runstrat()
同步不同的市场
原文：
www.backtrader.com/blog/posts/2016-04-19-sync-different-markets/sync-different-markets/
使用越多，backtrader 面对的想法和意外情况就越多。随着每一个新的想法，都是一个挑战，看看平台是否能够实现开发时设定的期望，灵活性和易用性是目标，Python 被选择为基石。
Ticket #76 提出了一个问题，即是否可以同步具有不同交易日历的市场。直接尝试这样做会失败，问题的创建者想知道为什么 backtrader 没有查看日期。
在做出任何答复之前，必须考虑一些想法：
- 对于不对齐的日子指标的行为
后者的答案是：
- 该平台尽可能是
日期和时间不可知的，并且不会查看字段的内容来评估这些概念
考虑到股票市场价格是 datetime 系列，上述情况在一定程度上是成立的。在多个数据的情况下，以下设计考虑因素适用：
- 添加到
cerebro的第一条数据是datamaster - 所有其他数据都必须与其进行时间对齐/同步，永远不能超过（在
datetime方面）datamaster
将上述的三个要点组合在一起，得到了问题创建者所经历的混合体。情景如下：
- 日历年份：
2012 - 数据 0:
^GSPC（或者朋友们称之为标普 500 指数） - 数据 1:
^GDAXI（或者朋友们称之为德国 DAX 指数）
运行一个自定义脚本，查看backtrader如何同步数据：
$ ./weekdaysaligner.py --online --data1 '^GSPC' --data0 '^GDAXI'
输出如下：
0001, True, data0, 2012-01-03T23:59:59, 2012-01-03T23:59:59, data1 0002, True, data0, 2012-01-04T23:59:59, 2012-01-04T23:59:59, data1 0003, True, data0, 2012-01-05T23:59:59, 2012-01-05T23:59:59, data1 0004, True, data0, 2012-01-06T23:59:59, 2012-01-06T23:59:59, data1 0005, True, data0, 2012-01-09T23:59:59, 2012-01-09T23:59:59, data1 0006, True, data0, 2012-01-10T23:59:59, 2012-01-10T23:59:59, data1 0007, True, data0, 2012-01-11T23:59:59, 2012-01-11T23:59:59, data1 0008, True, data0, 2012-01-12T23:59:59, 2012-01-12T23:59:59, data1 0009, True, data0, 2012-01-13T23:59:59, 2012-01-13T23:59:59, data1 0010, False, data0, 2012-01-17T23:59:59, 2012-01-16T23:59:59, data1 0011, False, data0, 2012-01-18T23:59:59, 2012-01-17T23:59:59, data1 ...
一旦到达 2012-01-16，交易日历就开始分歧。data0 是 datamaster（^GSPC），即使 data1（^GDAXI）在 2012-01-16 有一根柱子要交付，这对于S&P 500 来说并不是一个交易日。
当 ^GSPC 的下一个交易日到来时，backtrader在上述设计限制下能做的最好的事情是，提供 ^GDAXI` 的下一个尚未处理的日期，即 `2012-01-16`。
随着每一天的分歧，同步问题逐渐累积。在 2012 年末，情况如下：
... 0249, False, data0, 2012-12-28T23:59:59, 2012-12-19T23:59:59, data1 0250, False, data0, 2012-12-31T23:59:59, 2012-12-20T23:59:59, data1
原因应该是显而易见的：欧洲人交易的日子比美国人多。
在 Ticket #76 github.com/mementum/backtrader/issues/76 中，作者展示了 zipline 的操作。让我们来看看 2012-01-13 - 2012-01-17 的难题：
0009 : True : 2012-01-13 : close 1289.09 - 2012-01-13 : close 6143.08 0010 : False : 2012-01-13 : close 1289.09 - 2012-01-16 : close 6220.01 0011 : True : 2012-01-17 : close 1293.67 - 2012-01-17 : close 6332.93
需要注意！2012-01-13 的数据已经被简单地复制，似乎没有征求用户的许可。在我看来，这不应该发生，因为平台的最终用户无法撤销这种自发添加。
注意
除了简要查看zipline，作者不知道这是否是标准行为，由脚本开发者配置，以及是否可以撤消。
一旦我们已经看到其他内容，让我们再次尝试使用累积的智慧，使用backtrader：欧洲人比美国人交易频繁。让我们颠倒^GSPC和^GDAXI的角色，看看结果：
$ ./weekdaysaligner.py --online --data1 '^GSPC' --data0 '^GDAXI'
输出（直接跳转到2012-01-13）：
... 0009, True, data0, 2012-01-13T23:59:59, 2012-01-13T23:59:59, data1 0010, False, data0, 2012-01-16T23:59:59, 2012-01-13T23:59:59, data1 0011, True, data0, 2012-01-17T23:59:59, 2012-01-17T23:59:59, data1 ...
该死的！backtrader也复制了2012-01-13值作为data0（现在为^GDAXI）的交付，以匹配data1（在此情况下为^GSPC）的交付，这是2012-01-16。
更好的是：
- 同步已经在下一个日期
2012-01-17中达到
不久之后再次看到相同的重新同步：
... 0034, True, data0, 2012-02-17T23:59:59, 2012-02-17T23:59:59, data1 0035, False, data0, 2012-02-20T23:59:59, 2012-02-17T23:59:59, data1 0036, True, data0, 2012-02-21T23:59:59, 2012-02-21T23:59:59, data1 ...
紧接着是不那么容易的重新同步：
... 0068, True, data0, 2012-04-05T23:59:59, 2012-04-05T23:59:59, data1 0069, False, data0, 2012-04-10T23:59:59, 2012-04-09T23:59:59, data1 ... 0129, False, data0, 2012-07-04T23:59:59, 2012-07-03T23:59:59, data1 0130, True, data0, 2012-07-05T23:59:59, 2012-07-05T23:59:59, data1 ...
这种情节会一直重复，直到最后一个^GDAXI柱形图被提供：
... 0256, True, data0, 2012-12-31T23:59:59, 2012-12-31T23:59:59, data1 ...
这种同步问题的原因是backtrader不会复制数据。
- 一旦
datamaster提供了一个新的柱形图，其他数据就会被要求提供 - 如果对于
datamaster当前的datetime来说没有柱形图可提供（例如，因为它被超越了），那么就会提供下一个最佳数据，可以说是重新提供
这是一个已经见过的日期的柱形图
正确的同步
但并非一切希望都已消失。backtrader 可以实现。让我们使用过滤器。backtrader 中的这项技术允许在数据到达平台最深层之前对其进行操作，例如计算指标。
注意
“交付”是一个感知问题，因此backtrader提供的可能不是接收者所期望的交付
实际代码如下
from __future__ import (absolute_import, division, print_function, unicode_literals) import datetime class WeekDaysFiller(object): '''Bar Filler to add missing calendar days to trading days''' # kickstart value for date comparisons lastdt = datetime.datetime.max.toordinal() def __init__(self, data, fillclose=False): self.fillclose = fillclose self.voidbar = [float('Nan')] * data.size() # init a void bar def __call__(self, data): '''Empty bars (NaN) or with last close price are added for weekdays with no data Params: - data: the data source to filter/process Returns: - True (always): bars are removed (even if put back on the stack) ''' dt = data.datetime.dt() # current date in int format lastdt = self.lastdt + 1 # move the last seen data once forward while lastdt < dt: # loop over gap bars if datetime.date.fromordinal(lastdt).isoweekday() < 6: # Mon-Fri # Fill in date and add new bar to the stack if self.fillclose: self.voidbar = [self.lastclose] * data.size() self.voidbar[-1] = float(lastdt) + data.sessionend data._add2stack(self.voidbar[:]) lastdt += 1 # move lastdt forward self.lastdt = dt # keep a record of the last seen date self.lastclose = data.close[0] data._save2stack(erase=True) # dt bar to the stack and out of stream return True # bars are on the stack (new and original)
测试脚本已经具备使用它的能力：
$ ./weekdaysaligner.py --online --data0 '^GSPC' --data1 '^GDAXI' --filler
使用--filler，WeekDaysFiller被添加到data0和data1。并且输出：
0001, True, data0, 2012-01-03T23:59:59, 2012-01-03T23:59:59, data1 ... 0009, True, data0, 2012-01-13T23:59:59, 2012-01-13T23:59:59, data1 0010, True, data0, 2012-01-16T23:59:59, 2012-01-16T23:59:59, data1 0011, True, data0, 2012-01-17T23:59:59, 2012-01-17T23:59:59, data1 ...
在2012-01-13至2012-01-17期间的第 1 个难题已经解决。并且整个集合已经同步：
... 0256, True, data0, 2012-12-25T23:59:59, 2012-12-25T23:59:59, data1 0257, True, data0, 2012-12-26T23:59:59, 2012-12-26T23:59:59, data1 0258, True, data0, 2012-12-27T23:59:59, 2012-12-27T23:59:59, data1 0259, True, data0, 2012-12-28T23:59:59, 2012-12-28T23:59:59, data1 0260, True, data0, 2012-12-31T23:59:59, 2012-12-31T23:59:59, data1
值得注意的是：
- 使用
^GSPC作为data0，我们有250行（该指数在2012年交易了250天） - 使用
^GDAXI，我们data0有256行（该指数在2012年交易了256天） - 并且通过放置
WeekDaysFiller，两个数据集的长度已经扩展到260。
添加52*2（周末和周末的天数），我们会得到364。一年中剩余的一天肯定是一个星期六或一个星期天。
过滤器正在用NaN值进行填充，用于给定数据中没有交易发生的日子。让我们来绘制它：
$ ./weekdaysaligner.py --online --data0 '^GSPC' --data1 '^GDAXI' --filler --plot
填充的日子相当明显：
- 条之间的间隙还在
- 对于成交量图来说，这个间隙更加明显
第 2 个绘图将尝试回答顶部的问题：*指标会发生什么情况？*请记住，新的柱形图已经被赋予了NaN的值（这就是它们没有显示的原因）：
$ ./weekdaysaligner.py --online --data0 '^GSPC' --data1 '^GDAXI' --filler --plot --sma 10
重新贴上船壳！简单移动平均 打破了时空连续体，并跳过一些柱，没有连续解。这当然是 Not a Number（NaN）填充的效果：数学运算不再有意义。
如果使用的不是 NaN 而是上次观察到的收盘价：
$ ./weekdaysaligner.py --online --data0 '^GSPC' --data1 '^GDAXI' --filler --plot --sma 10 --fillclose
整个 260 天使用正常 SMA 绘制的图表看起来更加漂亮。
结论
同步两个具有不同交易日历的工具是一个做出决策和妥协的问题。backtrader 需要时间对齐的数据来处理多个数据和不同的交易日历并不会有所帮助。
此处描述的 WeekDaysFiller 的使用可以缓解这种情况，但这绝不是一种普遍的灵丹妙药，因为用什么值来填充是一个长期而且长时间的考虑问题。
脚本代码和用法
在 backtrader 源码中可用作示例：
$ ./weekdaysaligner.py --help usage: weekdaysaligner.py [-h] [--online] --data0 DATA0 [--data1 DATA1] [--sma SMA] [--fillclose] [--filler] [--filler0] [--filler1] [--fromdate FROMDATE] [--todate TODATE] [--plot] Sample for aligning with trade optional arguments: -h, --help show this help message and exit --online Fetch data online from Yahoo (default: False) --data0 DATA0 Data 0 to be read in (default: None) --data1 DATA1 Data 1 to be read in (default: None) --sma SMA Add a sma to the datas (default: 0) --fillclose Fill with Close price instead of NaN (default: False) --filler Add Filler to Datas 0 and 1 (default: False) --filler0 Add Filler to Data 0 (default: False) --filler1 Add Filler to Data 1 (default: False) --fromdate FROMDATE, -f FROMDATE Starting date in YYYY-MM-DD format (default: 2012-01-01) --todate TODATE, -t TODATE Ending date in YYYY-MM-DD format (default: 2012-12-31) --plot Do plot (default: False)
代码：
from __future__ import (absolute_import, division, print_function, unicode_literals) import argparse import datetime import backtrader as bt import backtrader.feeds as btfeeds import backtrader.indicators as btind import backtrader.utils.flushfile # from wkdaysfiller import WeekDaysFiller from weekdaysfiller import WeekDaysFiller class St(bt.Strategy): params = (('sma', 0),) def __init__(self): if self.p.sma: btind.SMA(self.data0, period=self.p.sma) btind.SMA(self.data1, period=self.p.sma) def next(self): dtequal = (self.data0.datetime.datetime() == self.data1.datetime.datetime()) txt = '' txt += '%04d, %5s' % (len(self), str(dtequal)) txt += ', data0, %s' % self.data0.datetime.datetime().isoformat() txt += ', %s, data1' % self.data1.datetime.datetime().isoformat() print(txt) def runstrat(): args = parse_args() fromdate = datetime.datetime.strptime(args.fromdate, '%Y-%m-%d') todate = datetime.datetime.strptime(args.todate, '%Y-%m-%d') cerebro = bt.Cerebro(stdstats=False) DataFeed = btfeeds.YahooFinanceCSVData if args.online: DataFeed = btfeeds.YahooFinanceData data0 = DataFeed(dataname=args.data0, fromdate=fromdate, todate=todate) if args.data1: data1 = DataFeed(dataname=args.data1, fromdate=fromdate, todate=todate) else: data1 = data0.clone() if args.filler or args.filler0: data0.addfilter(WeekDaysFiller, fillclose=args.fillclose) if args.filler or args.filler1: data1.addfilter(WeekDaysFiller, fillclose=args.fillclose) cerebro.adddata(data0) cerebro.adddata(data1) cerebro.addstrategy(St, sma=args.sma) cerebro.run(runonce=True, preload=True) if args.plot: cerebro.plot(style='bar') def parse_args(): parser = argparse.ArgumentParser( formatter_class=argparse.ArgumentDefaultsHelpFormatter, description='Sample for aligning with trade ') parser.add_argument('--online', required=False, action='store_true', help='Fetch data online from Yahoo') parser.add_argument('--data0', required=True, help='Data 0 to be read in') parser.add_argument('--data1', required=False, help='Data 1 to be read in') parser.add_argument('--sma', required=False, default=0, type=int, help='Add a sma to the datas') parser.add_argument('--fillclose', required=False, action='store_true', help='Fill with Close price instead of NaN') parser.add_argument('--filler', required=False, action='store_true', help='Add Filler to Datas 0 and 1') parser.add_argument('--filler0', required=False, action='store_true', help='Add Filler to Data 0') parser.add_argument('--filler1', required=False, action='store_true', help='Add Filler to Data 1') parser.add_argument('--fromdate', '-f', default='2012-01-01', help='Starting date in YYYY-MM-DD format') parser.add_argument('--todate', '-t', default='2012-12-31', help='Ending date in YYYY-MM-DD format') parser.add_argument('--plot', required=False, action='store_true', help='Do plot') return parser.parse_args() if __name__ == '__main__': runstrat()
