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BackTrader入门

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BackTrader回测入门

BackTrader模块

BackTrader框架主要由以下几个模块组成：

  • 数据加载（Data Feed）：将交易策略的数据加载到回测框架中。
  • 交易策略（Strategy）：该模块是编程过程中最复杂的部分，需要设计交易决策，得出买入/卖出信号。
  • 回测框架（Cerebro）：运行主框架，需要设置一些参数
    • 初始资金
    • 佣金
    • 交易策略交易头寸大小
    • …
  • 策略分析（Analyzers）:以图形和风险收益等指标对交易策略的回测结果进行评价

入门策略

策略介绍

本文主要目的为简单上手BackTrader回测框架，因此选取了最简单的均线交叉策略：短周期均线向上突破长期均线则买入，短期均线下穿长期均线则卖出。

回测数据选取BTC的15min一个月的历史k线（https://github.com/hi-bingo/binance_kline 可下载Binance上现货交易对的历史K线）

代码示例

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import datetime
import backtrader as bt


class SmaCrossStrategy(bt.Strategy):
   params = dict(
       short_period=5,
       long_period=20
   )

   def __init__(self):
       # 定义短期和长期sma指标
       self.short_term_sma = bt.ind.SMA(period=self.params.short_period)
       self.long_term_sma = bt.ind.SMA(period=self.params.long_period)

   def log(self, txt, dt=None):
       dt = dt or bt.num2date(self.datas[0].datetime[0])
       print('[{}] {}'.format(dt.isoformat(), txt))

   def next(self):
       if not self.position:
           if self.short_term_sma[0] > self.long_term_sma[0]:
               self.buy()
               self.log('buy@{}'.format(self.data.close[0]))
       else:
           if self.short_term_sma[0] < self.long_term_sma[0]:
               self.sell()
               self.log('sell@{}'.format(self.data.close[0]))


if __name__ == '__main__':
   cerebro = bt.Cerebro()
   # 设置初始资金和交易手续费
   cerebro.broker.setcash(1000000.0)
   cerebro.broker.setcommission(commission=0.001)

   data = bt.feeds.GenericCSVData(
       dataname="data/BTC-USDT_15m_2021-07-01_2021-08-01.csv",
       dtformat=lambda x: datetime.datetime.utcfromtimestamp(float(x) / 1000.0),
       timeframe=bt.TimeFrame.Minutes,
       datetime=0,
       open=1,
       high=2,
       low=3,
       close=4,
       volume=5,
       openinterest=-1
   )

   cerebro.adddata(data)
   cerebro.addstrategy(SmaCrossStrategy)

   print('初始资金: %.2f' % cerebro.broker.getvalue())
   cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.DrawDown, _name='draw_down')
   cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.Returns, _name="returns")
   strats_results = cerebro.run()
   # run返回一个列表，应该是对应多策略回测结果
   for result in strats_results:
       print('最终资金: %.2f' % cerebro.broker.getvalue())
       print('回撤指标:', result.analyzers.draw_down.get_analysis())
       print('收益率指标:', result.analyzers.returns.get_analysis())