Python量化交易学习笔记（3）——第一个策略回测程序v1

上一篇文章已经完成A股日线数据的下载，本文主要记录如何使用下载好的数据，利用回测框架，对策略进行验证。

回测和交易框架有多种选择，可参见链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/26983703。这篇文章还对其他量化“利器”进行了介绍。极宽在这些框架中选择了Backtrader，给出的说明为：“新一代TopQuant（TQ）极宽量化系统，将完全基于backtrader：类似小米与原生安卓的关系，在backtrader系统之上，增加多种本地化，和高效化的辅助工具。TQ极宽优化版，会进行极简化的二次封装，就一个TQ2019.py函数文件，超级简单。”

为了快速上手，体验跑通程序的快感，这里先直接使用Backtrader，借助其Quickstart中所展示的例子（https://www.backtrader.com/docu/quickstart/quickstart/），在A股数据上实现对策略的回测。至于极宽对Backtrader的封装，后面再做研究。

在VSCode中选择新建文件，然后保存到“D:\zwPython\zwrk”目录下，添加代码，开始开发测试。

整个例子比较长，一篇文章写完，笔者头大，读者也头大。因此，后续每篇文章提供一个版本的程序，在前一版本程序上添加一个小功能。

先来看第一版程序v1-基础设置：

from __future__ import (absolute_import, division, print_function,
unicode_literals)
import backtrader as bt
cerebro = bt.Cerebro()
print('Starting Portfolio Value: %.2f' % cerebro.broker.getvalue())
cerebro.run()
print('Final Portfolio Value: %.2f' % cerebro.broker.getvalue())

v1输出为：

Starting Portfolio Value: 10000.00
Final Portfolio Value: 10000.00

在v1中，主要做了以下工作：

• 引入backtrader
• 实例化Cerebro引擎（Cerebro西班牙语中大脑的意思）
• cerebro在数据上循环执行
• 打印输出结果

v1的代码很简单，但是展示了以下内容：

• Cerebro引擎在后台创建了一个代理（broker）实例
• 代理已经手握一笔资金准备进行交易

Backtrader平台总会为用户创建一个代理来进行交易，如果用户没有指定特定代理，平台也会给用户设置一个默认的代理。

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