backtrader简介 backtrader是基于Python的量化回测框架，优点是运行速度快，支持pandas的矢量运算；支持参数自动寻优运算，内置了talib股票分析技术指标库；支持多品种、多策略、多周期的回测和交易；支持pyflio、empyrica分析模块库、alphalens多因子分析模
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2020-10-11 12:34:00
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main # -*- coding:utf-8 -*- #正常显示画图时出现的中文和负号 from pylab import mpl mpl.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] import backtrader as bt import numpy as
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2020-10-11 14:18:00
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本章节重点介绍了量化回测程序的实现，涵盖了回测参数和策略的设定，以及回测执行和结果分析的详细过程。通过BackTrader这一强大的开源库，我们可以方便地实现复杂策略的编写、回测和评估。在接下来的章节中，我们将继续探索如何将金叉死叉理论实际应用到量化交易策略中，并通过编写资金管理模块cash.py来进一步优化我们的交易系统。金叉，技术分析术语，发生于两条移动平均线的短期平均线上穿长期平均线的交点。这种现象通常表明短期内的购买力量开始超过长期的卖出力量，市场趋势可能开始转为上升。
from __future__ import (absolute_import, division, print_function, unicode_literals) import datetime # For datetime objectsimport backtrader as btimpo ...
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2021-05-21 09:01:00
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简述如果需要做多周期的策略回测，但是只有单周期数据可用，那么就可以使用重采样（resampling）来解决多周期数据的生成问题。这里的重采样（resampling）实际指的是上采样（upsampling），使用小周期的数据来合成大周期数据。例如，用日线数据合成周线数据。这里所说的上采样和信号处理的上采样效果是相反的，在信号处理中，上采样会获得比源数据更多的数据，而这里的上采样则是获得大周期的数据
原创
2022-01-14 15:52:22
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简述有些策略会使用到多周期的数据，典型的应用为： 使用周线（大周期）数据判断趋势 使用日线（小周期）数据判断买卖点这就需要同时读入多周期数据进行回测，backtrader内置了对多周期策略回测的支持。
backtrader多周期回测规则回测时需要遵循以下规则：小周期数据必须被第一个加入到Cerebro实例中在backtrader中，第一个被添加的数据将被作为时钟数据，因此需要将小周期数据首先添加
原创
2022-01-14 15:51:58
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坑描述多股回测时，当日期达到所有股票的技术指标都能够计算出有效值后，backtrader才开始进行回测。由于这种逻辑的存在，如果某些股票在回测周期的最后几天才能计算出技术指标，那么就会导致回测只在最后几天进行，前面大片回测时间被浪费。
坑重现为了重现上述现象，做如下回测设定（与笔记（35）相同）：使用20日均线作为买卖条件的判断标准：MIN_PERIOD = 20 # 可配置策略参
原创
2022-01-14 15:51:21
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在笔记（17）中，对backtrader多只股票同时进行策略回测的过程进行了记录，当时只进行了少量股票的同时回测，如果增加参与回测的股票数目，就会出现各种异常的情况。从本文开始，将用几篇笔记记录在多股回测时发现的几个坑，并给出避坑方案。
坑描述回测周期内，某些股票的可用K线数量少于计算技术指标时的最小周期数。当出现这种情况时，backtrader不会对这些股票进行清洗剔除，依然会计算相应的
原创
2022-01-14 15:58:47
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坑描述 backtrader在读取日线数据时，会自动给date数据添加“时:分:秒.毫秒（23:59:59.999990）”信息。 而通常用户在指定回测周期的开始和结束日期时，只会精确到日，时分秒信息会被backtrader默认以0补全。由于上述两个事实的存在，假如用户指定回测周期的结束日期有日线数据（由于非交易日、停盘等原因，可能没有日线数据），那么在backtrader中，回测周期的结束时间
原创
2022-01-14 15:58:32
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Q：两个有序数组合并成一个有序数组def merge_sort(a, b):
ret = []
i = j = 0
while len(a) >= i + 1 and len(b) >= j + 1:
if a[i] <= b[j]:
ret.append(a[i])
i += 1
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2023-11-15 18:50:00
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作者 | liuchungui我们的回测程序是用Python写的，因为使用Jupter Notebook显示结果非常方便。但是，最近在一次运行整个回测代码时，整整花了20分钟才出现结果。于是，我们打算好好优化一下。最终，性能提升10倍以上，耗时在1分29秒左右。优化流程我们优化主要分成两部分，第一部分是程序内部逻辑，第二部分是Python提速。所以，我们整个流程可以分成下面三步：第一步，
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2023-11-21 16:44:09
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引入量化回测可以帮助我们验证策略的有效性，这是一个非常有必要的环节。虽然回测和实盘会有一定的区别，但是只要我们充分注意到回测过程中可能出现的一些陷阱，大概率上回测阶段是可以反映出实盘效果的。市面上也出现了很多相关的平台，比如米筐Ricequant，聚宽Joinquant，掘金Myquant，优矿Uqer，镭矿Raquant，果仁网，Factors, 宽帮Bigquant, 国泰安，同花顺量化，WI
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2023-08-28 12:15:34
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1. backtrader介绍1.1 基本情况backtrader框架介绍官方定义： backtrader是一个用于回测和交易的功能丰富的框架，可以让你专注于写可用的交易策略，指标和分析器，而不会花费时间在构建基础架构上1.2 安装安装的话还是直接去github上面看的吧。（截止2021.1.29我写这个博客的时候，github主页一次更新是在2020年，7个月之前。。。）支持pyth
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2023-07-04 21:04:49
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在使用bt进行多股回测时，经常会出现回测开始的日期比预期日期要晚很多的情况，本文将结合案例，分析这
原创
2022-01-12 17:00:56
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一、什么是RSI策略？双均线策略的思想主要是根据长短周期 MA 指标的关系来判断买卖时机。基于 RSI 指标的策略主要是根据买卖双方力量之间的对比来判断买卖点。RSI 指标是通过一段时间价格变动情况来计算市场买卖力量的对比，从而推测未来价格变动的技术指标。当RSI大于80时，称为处于超买区，意味着未来价格可能会出现下跌；当RSI小于20时，称为处于超卖区，意味着未来价格可能会出现上涨。
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2023-06-12 17:28:00
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1引言目前基于Python的量化回测框架有很多，开源框架有zipline、vnpy、pyalgotrader和backtrader等，而量化平台有Quantopian（国外）、聚宽、万矿、优矿、米筐、掘金等，这些量化框架或平台各有优劣。就个人而言，比较偏好用backtrader，因为它功能十分完善，有完整的使用文档，安装相对简单（直接pip安装即可）。优点是运行速度快，支持pandas的矢量运算；
自己手工计算回测指标。
因为对前面计算回测指标的程序的准确性还有疑问，我决定再验证一次。验证的方法是找一个带数据的完整的程序，先实现其程序，再用它的数据和我的程序计算，对比一下二者的结果。在知乎上找到一篇，https://zhuanlan.zhihu.com/p/55425806 是用贵州茅台，工商银行和中国平安三只股票做回测。我照着其程序写了，计算结果
PyUnit（unittest） 是 Python 自带的单元测试框架，用于编写和运行可重复的测试。PyUnit 是 xUnit 体系的一个成员，xUnit 是众多测试框架的总称，PyUnit 主要用于进行白盒测试和回归测试。通过 PyUnit 可以让测试具有持久性，测试与开发同步进行，测试代码与开发代码一同发布。使用 PyUnit 具有如下好处：可以使测试代码与产品代码分离。
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2023-12-13 05:55:14
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通过Tushare和backtrader实现量化投资回测（tushare ID=418443）一.Tushare介绍二.安装Tushare三.backtrader介绍和安装四.编写代码1、初始化tushare，获取指定股票代码的股票历史数据。2、加载数据3、加载backtrader引擎，初始化投资金额4、增加策略5、布林线规则策略的具体实现6、输出回测结果并打印图形五.运行结果 一.Tushar
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2023-09-21 11:29:07
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一、OHLCV：当天的开盘价（Open）、最高价（High）、最低价（Low）和收盘价（Close）。如果再加上这一个小时总的成交量（Volumn），就得到了 OHLCV 数据。使用 Zipline 进行策略回测，或者用 Pyfolio 进行投资组合分析。Quantopian，就提供了基于 Zipline 的标准回测环境。国内也有诸如 BigQuant、果仁网等类似平台，提供不同市场和金融产品的交
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2024-02-14 19:54:27
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