下面给出了一个使用Backtrader实现多时间框架策略的示例代码:
import backtrader as bt
class MyStrategy(bt.Strategy):
params = (
('sma_period', 15),
('lma_period', 50),
)
def __init__(self):
self.dataclose = self.datas[0].close
self.sma = bt.indicators.SimpleMovingAverage(self.datas[0], period=self.params.sma_period)
self.lma = bt.indicators.SimpleMovingAverage(self.datas[0], period=self.params.lma_period)
self.crossover = bt.indicators.CrossOver(self.sma, self.lma)
def next(self):
if not self.position: # 没有持仓
if self.crossover > 0:
self.buy()
elif self.crossover < 0: # 有持仓且死叉
self.sell()
# 定义多时间框架策略的主类
class MultiTimeFrameStrategy(bt.Strategy):
params = (
('sma_period', 15),
('lma_period', 50),
)
def __init__(self):
self.dataclose = self.datas[0].close
# 创建日线数据
self.d1 = self.data
# 创建周线数据
self.d2 = self.getdatabyname('D2')
self.d2.plotinfo.plotmaster = self.d1
# 创建月线数据
self.d3 = self.getdatabyname('D3')
self.d3.plotinfo.plotmaster = self.d1
# 创建策略实例
self.strategy = MyStrategy
def next(self):
self.strategy.next(self) # 调用策略实例的next方法
# 创建主程序
if __name__ == '__main__':
cerebro = bt.Cerebro()
# 加载日线数据
data = bt.feeds.YahooFinanceData(dataname='AAPL', fromdate=datetime(2011, 1, 1), todate=datetime(2012, 12, 31))
# 加载周线数据
data2 = bt.feeds.YahooFinanceData(dataname='AAPL', timeframe=bt.TimeFrame.Weeks, compression=1, fromdate=datetime(2011, 1, 1), todate=datetime(2012, 12, 31))
# 加载月线数据
data3 = bt.feeds.YahooFinanceData(dataname='AAPL', timeframe=bt.TimeFrame.Months, compression=1, fromdate=datetime(2011, 1, 1), todate=datetime(2012, 12, 31))
cerebro.adddata(data)
cerebro.adddata(data2, name='D2')
cerebro.adddata(data3, name='D3')
cerebro.addstrategy(MultiTimeFrameStrategy)
cerebro.run()
cerebro.plot()
这个示例代码中,MyStrategy
是一个简单的双均线策略,MultiTimeFrameStrategy
是一个多时间框架的策略,它通过在__init__
方法中创建不同时间框架的数据,并将其作为参数传递给MyStrategy
的实例,从而实现了多时间框架的策略。
在next
方法中,通过调用strategy.next(self)
来执行MyStrategy
中的next
方法,从而实现多时间框架策略的运行。
在主程序中,通过cerebro.adddata
方法加载不同时间框架的数据,并将它们作为参数传递给MultiTimeFrameStrategy
的实例,从而实现了多时间框架策略的回测和可视化。