BackTrader 中文文档（二十七）（3）https://developer.aliyun.com/article/1505479
保存/保持统计信息。
目前为止，backtrader 还没有实现任何跟踪观察者值并将它们存储到文件中的机制。最好的方法是：
- 在策略的
start方法中打开一个文件。 - 在策略的
next方法中写入值。
考虑到 DrawDown 观察者，可以这样做：
class MyStrategy(bt.Strategy): def start(self): self.mystats = open('mystats.csv', 'wb') self.mystats.write('datetime,drawdown, maxdrawdown\n') def next(self): self.mystats.write(self.data.datetime.date(0).strftime('%Y-%m-%d')) self.mystats.write(',%.2f' % self.stats.drawdown.drawdown[-1]) self.mystats.write(',%.2f' % self.stats.drawdown.maxdrawdown-1]) self.mystats.write('\n')
要保存索引 0 的值，在所有观察者都被处理后，可以将一个自定义观察者添加到系统中作为最后一个观察者，将值保存到一个 csv 文件中。
数据源开发
原文：
www.backtrader.com/blog/posts/2015-08-11-datafeed-development/datafeed-development/
添加一个基于 CSV 的新数据源很容易。现有的基类 CSVDataBase 提供了框架，大部分工作都由子类完成，这在大多数情况下可以简单地完成：
def _loadline(self, linetokens): # parse the linetokens here and put them in self.lines.close, # self.lines.high, etc return True # if data was parsed, else ... return False
这在 CSV 数据源开发中已经展示过了。
基类负责参数、初始化、文件打开、读取行、将行拆分为标记以及跳过不符合用户定义的日期范围（fromdate、todate）的行等其他事项。
开发非 CSV 数据源遵循相同的模式，而不需要深入到已拆分的行标记。
要做的事情：
- 源自 backtrader.feed.DataBase
- 添加任何可能需要的参数
- 如果需要初始化，请重写
__init__(self)和/或start(self) - 如果需要任何清理代码，请重写
stop(self) - 工作发生在必须始终被重写的方法内：
_load(self)
让我们使用backtrader.feed.DataBase已经提供的参数：
class DataBase(six.with_metaclass(MetaDataBase, dataseries.OHLCDateTime)): params = (('dataname', None), ('fromdate', datetime.datetime.min), ('todate', datetime.datetime.max), ('name', ''), ('compression', 1), ('timeframe', TimeFrame.Days), ('sessionend', None))
具有���下含义：
dataname是允许数据源识别如何获取数据的内容。在CSVDataBase的情况下，此参数应该是文件的路径或已经是类似文件的对象。fromdate和todate定义了将传递给策略的日期范围。数据源提供的任何超出此范围的值将被忽略name是用于绘图目的的装饰性内容timeframe和compression是装饰性和信息性的。它们在数据重采样和数据重播中真正发挥作用。- 如果传递了
sessionend（一个 datetime.time 对象），它将被添加到数据源的datetime行中，从而可以识别会话结束的时间
示例二进制数据源
backtrader已经为VisualChart的导出定义了一个 CSV 数据源（VChartCSVData），但也可以直接读取二进制数据文件。
让我们开始吧（完整的数据源代码可以在底部找到）
初始化
二进制 VisualChart 数据文件可以包含每日数据（.fd 扩展名）或分钟数据（.min 扩展名）。这里，信息性参数timeframe将用于区分正在读取的文件类型。
在__init__期间，为每种类型设置不同的常量。
def __init__(self): super(VChartData, self).__init__() # Use the informative "timeframe" parameter to understand if the # code passed as "dataname" refers to an intraday or daily feed if self.p.timeframe >= TimeFrame.Days: self.barsize = 28 self.dtsize = 1 self.barfmt = 'IffffII' else: self.dtsize = 2 self.barsize = 32 self.barfmt = 'IIffffII'
开始
当开始回测时，数据源将启动（在优化过程中实际上可以启动多次）
在start方法中，除非传递了类似文件的对象，否则将打开二进制文件。
def start(self): # the feed must start ... get the file open (or see if it was open) self.f = None if hasattr(self.p.dataname, 'read'): # A file has been passed in (ex: from a GUI) self.f = self.p.dataname else: # Let an exception propagate self.f = open(self.p.dataname, 'rb')
停止
当回测完成时调用。
如果文件已打开，则将关闭
def stop(self): # Close the file if any if self.f is not None: self.f.close() self.f = None
实际加载
实际工作是在_load中完成的。调用以加载下一组数据，此处为下一个：日期时间、开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量、持仓量。在backtrader中，“实际”时刻对应于索引 0。
一定数量的字节将从打开的文件中读取（由__init__期间设置的常量确定），使用struct模块解析，如果需要进一步处理（例如使用 divmod 操作处理日期和时间），则存储在数据源的lines中：日期时间、开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量、持仓量。
如果无法从文件中读取任何数据，则假定已达到文件结尾（EOF）。
- 返回
False表示无更多数据可用的事实
否则，如果数据已加载并解析：
- 返回
True表示数据集加载成功
def _load(self): if self.f is None: # if no file ... no parsing return False # Read the needed amount of binary data bardata = self.f.read(self.barsize) if not bardata: # if no data was read ... game over say "False" return False # use struct to unpack the data bdata = struct.unpack(self.barfmt, bardata) # Years are stored as if they had 500 days y, md = divmod(bdata[0], 500) # Months are stored as if they had 32 days m, d = divmod(md, 32) # put y, m, d in a datetime dt = datetime.datetime(y, m, d) if self.dtsize > 1: # Minute Bars # Daily Time is stored in seconds hhmm, ss = divmod(bdata[1], 60) hh, mm = divmod(hhmm, 60) # add the time to the existing atetime dt = dt.replace(hour=hh, minute=mm, second=ss) self.lines.datetime[0] = date2num(dt) # Get the rest of the unpacked data o, h, l, c, v, oi = bdata[self.dtsize:] self.lines.open[0] = o self.lines.high[0] = h self.lines.low[0] = l self.lines.close[0] = c self.lines.volume[0] = v self.lines.openinterest[0] = oi # Say success return True
其他二进制格式
相同的模型可以应用于任何其他二进制源：
- 数据库
- 分层数据存储
- 在线数据源
步骤再次说明：
__init__-> 实例的任何初始化代码，仅执行一次start-> 回测的开始（如果将进行优化，则可能发生一次或多次）
例如，这将打开与数据库的连接或与在线服务的套接字连接。stop-> 清理工作，如关闭数据库连接或打开套接字_load-> 查询数据库或在线数据源以获取下一组数据，并将其加载到对象的lines中。标准字段包括：日期时间、开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量、持仓量
VChartData 测试
VCharData 从本地“.fd”文件加载谷歌 2006 年的数据。
这只涉及加载数据，因此甚至不需要Strategy的子类。
from __future__ import (absolute_import, division, print_function, unicode_literals) import datetime import backtrader as bt from vchart import VChartData if __name__ == '__main__': # Create a cerebro entity cerebro = bt.Cerebro(stdstats=False) # Add a strategy cerebro.addstrategy(bt.Strategy) # Create a Data Feed datapath = '../datas/goog.fd' data = VChartData( dataname=datapath, fromdate=datetime.datetime(2006, 1, 1), todate=datetime.datetime(2006, 12, 31), timeframe=bt.TimeFrame.Days ) # Add the Data Feed to Cerebro cerebro.adddata(data) # Run over everything cerebro.run() # Plot the result cerebro.plot(style='bar')
VChartData 完整代码
from __future__ import (absolute_import, division, print_function, unicode_literals) import datetime import struct from backtrader.feed import DataBase from backtrader import date2num from backtrader import TimeFrame class VChartData(DataBase): def __init__(self): super(VChartData, self).__init__() # Use the informative "timeframe" parameter to understand if the # code passed as "dataname" refers to an intraday or daily feed if self.p.timeframe >= TimeFrame.Days: self.barsize = 28 self.dtsize = 1 self.barfmt = 'IffffII' else: self.dtsize = 2 self.barsize = 32 self.barfmt = 'IIffffII' def start(self): # the feed must start ... get the file open (or see if it was open) self.f = None if hasattr(self.p.dataname, 'read'): # A file has been passed in (ex: from a GUI) self.f = self.p.dataname else: # Let an exception propagate self.f = open(self.p.dataname, 'rb') def stop(self): # Close the file if any if self.f is not None: self.f.close() self.f = None def _load(self): if self.f is None: # if no file ... no parsing return False # Read the needed amount of binary data bardata = self.f.read(self.barsize) if not bardata: # if no data was read ... game over say "False" return False # use struct to unpack the data bdata = struct.unpack(self.barfmt, bardata) # Years are stored as if they had 500 days y, md = divmod(bdata[0], 500) # Months are stored as if they had 32 days m, d = divmod(md, 32) # put y, m, d in a datetime dt = datetime.datetime(y, m, d) if self.dtsize > 1: # Minute Bars # Daily Time is stored in seconds hhmm, ss = divmod(bdata[1], 60) hh, mm = divmod(hhmm, 60) # add the time to the existing atetime dt = dt.replace(hour=hh, minute=mm, second=ss) self.lines.datetime[0] = date2num(dt) # Get the rest of the unpacked data o, h, l, c, v, oi = bdata[self.dtsize:] self.lines.open[0] = o self.lines.high[0] = h self.lines.low[0] = l self.lines.close[0] = c self.lines.volume[0] = v self.lines.openinterest[0] = oi # Say success return True
