python量化分析库 Backtrader入门之四

python量化分析库 Backtrader入门之四

  在入门之三中，我们学到了如何设定初始的本金。拥有现金是很有趣的，但这所做一切的目的是设定一种自动化的策略，通过操作我们视为数据馈送的资产，在不动手指的情况下就能成倍的获得现金。本次课就来和大家分享一下，如何给backtrader提供数据。

 

from __future__ import (absolute_import, division, print_function,
                        unicode_literals)

import datetime  # For datetime objects
import os.path  # To manage paths
import sys  # To find out the script name (in argv[0])

# Import the backtrader platform
import backtrader as bt

if __name__ == '__main__':
    # Create a cerebro entity
    cerebro = bt.Cerebro()

    # Datas are in a subfolder of the samples. Need to find where the script is
    # because it could have been called from anywhere
    modpath = os.path.dirname(os.path.abspath(sys.argv[0]))
    datapath = os.path.join(modpath, '../../datas/orcl-1995-2014.txt')

    # Create a Data Feed
    data = bt.feeds.YahooFinanceCSVData(
        dataname=datapath,
        # Do not pass values before this date
        fromdate=datetime.datetime(2000, 1, 1),
        # Do not pass values after this date
        todate=datetime.datetime(2000, 12, 31),
        reverse=False)

    # Add the Data Feed to Cerebro
    cerebro.adddata(data)

    # Set our desired cash start
    cerebro.broker.setcash(100000.0)

    # Print out the starting conditions
    print('Starting Portfolio Value: %.2f' % cerebro.broker.getvalue())

    # Run over everything
    cerebro.run()

    # Print out the final result
    print('Final Portfolio Value: %.2f' % cerebro.broker.getvalue())

  这个代码需要的数据是从yahoo财经上获取的数据，不过就个人的使用经验来说。这个数据对国内用户来说，好像不太友好。经常出现无法访问，或者访问超时的情况。不过backtrader给我们提供了多种数据格式的形式。

  我们先看一下示例中的数字提供形式，其核心代码是：

data = bt.feeds.YahooFinanceCSVData(
        dataname=datapath,
        fromdate=datetime.datetime(2000, 1, 1),
        todate=datetime.datetime(2000, 12, 31),
        reverse=False)

可以看出，是通过雅虎财经的csv文件提供的数据。这个接口当然对我们国内用户太不友好。我建议使用另外的接口，示例如下：

    data = bt.feeds.PandasData(dataname=dataframe,                               
                            fromdate=datetime.datetime(2019, 1, 1),                               
                            todate=datetime.datetime(2020, 5, 31)                               
        ) 

这个接口是提供的dataframe格式的数据，是不是很熟悉。当然这个dataframe格式的数据需要一定的格式，要求是时间类型索引，列名为'open','high','low','close','volume', 'openinterest'。按照时间增序排列。

知道这个接口后，就可以通过各种渠道，比如爬虫，tushare等抓取数据，然后进行回测。