量化交易回测框架Backtrader策略Strategy

简介

在前一篇已经实现了数据的本土化，能自定义喂数据了。下一步就跟着BackTrader官方的quickstart开始按照文档逐步实践，逐步掌握各个模块。

原理

看了下文档quickstart，现自己的策略只需要自己继承bt.Strategy，让子类实现父类对应的方法即可。官方样例给出了子类实现的三个函数：log（日志输出函数）， init(子类构造函数)，next（数据循环处理函数） ，看了下Strategy类有将近2k行代码，算是最核心的一个类了，里面还有很多重要的方法：

• next() ：This method will be called for all remaining data points when the minimum period for all datas/indicators have been meet.
• nextstart()：This method will be called once, exactly when the minimum period for all datas/indicators have been meet. The default behavior is to call next
• prenext()：This method will be called before the minimum period of all datas/indicators have been meet for the strategy to start executing
• start()：Called right before the backtesting is about to be started.
• stop()：Called right before the backtesting is about to be stopped
• notify_order(order)：Receives an order whenever there has been a change in one
• notify_trade(trade)：Receives a trade whenever there has been a change in one
• notify_cashvalue(cash, value)：Receives the current fund value, value status of the strategy’s broker
• notify_fund(cash, value, fundvalue, shares)：Receives the current cash, value, fundvalue and fund shares
• notify_store(msg, *args, **kwargs)：Receives a notification from a store provider
• buy(data=None, size=None, price=None, plimit=None, exectype=None, valid=None, tradeid=0, oco=None, trailamount=None, trailpercent=None, parent=None, transmit=True, **kwargs)
• sell(data=None, size=None, price=None, plimit=None, exectype=None, valid=None, tradeid=0, oco=None, trailamount=None, trailpercent=None, parent=None, transmit=True, **kwargs)
• close(data=None, size=None, **kwargs)：Counters a long/short position closing it

实践策略

增加第一个简单的策略，用来显示收盘价

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
实践第一个简单的策略 打印出每天的收盘价
"""
#############################################################
#import
#############################################################
from __future__ import (absolute_import, division, print_function,
                        unicode_literals)
import os,sys
import pandas as pd
import backtrader as bt
#############################################################
#global const values
#############################################################
#############################################################
#static function
#############################################################
#############################################################
#class
#############################################################
# Create a Stratey
class TestStrategy(bt.Strategy):
    def log(self, txt, dt=None):
        ''' Logging function for this strategy'''
        dt = dt or self.datas[0].datetime.date(0)
        print('%s, %s' % (dt.isoformat(), txt))
    def __init__(self):
        # Keep a reference to the "close" line in the data[0] dataseries
        self.dataclose = self.datas[0].close

    def next(self):
        # Simply log the closing price of the series from the reference
        self.log('Close, %.2f' % self.dataclose[0])

流程说明：

1. 通过 cerebro.adddata(data) 加载多个股票价格数据。在策略类中的 __ init __ 方法中，通过self.datas类访问到所有的价格数据。其中self.datas以列表形式保存的价格数据，列表的顺序就是价格数据加载的顺序。self.datas[0] 即是加载的第一条价格数据，它被框架默认使用。

2. 本次的功能是输出收盘价，将第一条价格数据的收盘价赋值给self.dataclose = self.datas[0].close。

3. 当开始cerebro开始执行run的时候，会循环处理股票价格数据，每经过一个K线价格的时候，next()方法就会被调用一次。主要的处理逻辑都在这里函数里面实现。

完全代码到github上clone即可:[qtbt](https://github.com/horacepei/qtbt.git）