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原创 量化回测框架BackTrader【7】-开发指标
0,序指标可以说是对原始数据的预处理,从原始数据无法发现的特征,现象;往往通过对数据进行一定的处理产生一些特别的指标才能显现出来。比如移动均值,MACD,RSI,布林带等等。绝大部分的策略都会用到一些特定的指标,特别是一些核心指标对于策略来说是至关重要。BackTrader有一套特有的指标开发方式,开发起来很方便,运行效率也很高。1,...
2021-05-05 18:22:04 1539 1
原创 量化回测框架BackTrader【6】-开发策略
0,序众所周知,对于量化投资来说最核心的部分就是策略。而量化回测框架用来回测的也正是策略的性能。所以对于策略开发的功能支持度,开发的简易程度,是检验一个量化回测框架非常重要的指标。BackTrader对于策略开发的支持还是很完整的,这一讲从如下几个方面来介绍BackTrader的策略开发。1,定义一个策略BackTrader定义了一个策略的基类-Strategy,所有的策略可以从继承这个基类开始,下面展示一个基本的策略示例class MyStrategy(bt.Strategy):
2021-05-03 22:01:30 1135
原创 量化回测框架BackTrader【5】-信号策略(附:介绍如何使用Tushare下载期货数据)
0,序在介绍如何开发普通策略前,我想先介绍BackTrader支持的一种相对简单的策略开发方式,信号策略。开发这种策略的好处就是可以避免开发通常的Strategy类,更容易上手,用来实现一些逻辑简单的策略还是很合适的。由于信号策略特别适合开发期货这类支持多空操作的金融产品,所以这次我们也以期货数据作为数据源。数据的来源还是Tushare,先来介绍一下如何从Tushare获取期货数据...
2021-05-01 15:31:07 1697 2
原创 量化回测框架Backtrader【4】-中枢模块Cerebro
目录1, 获取,创建回测所需的各个组件2, 执行回测3, 返回结果4, 调用绘图模块进行绘图5, 回测逻辑结语这讲会涉及到很多之前没讲过的概念,这些坑暂时先留着,后面的文章中都会慢慢填上。已经看完前几讲的细心的小伙伴应该能看到,每个完整的例子里都定义了Cerebro这个对象,而且是几乎从头运行到尾。不难看出,这个Cererbro是一个非常重要和关键的模块。Cerebro这个单词本身的意思是大脑,其实跟这个模块的作用很相符,就是在整个框架中起到统领各方的功能。他会参与到回测
2021-04-30 21:08:41 1413 1
原创 量化回测框架Backtrader【3】-核心概念Lines
这讲介绍BackTrader的一个贯穿框架始终的核心概念-lines。1,什么是Lines我们知道股票,期货这些金融概念都跟一个属性息息相关,那就是时间。而BackTrader的基本功能回测其实说白了就是将一个算法(策略)运行在一个一时间为基本维度的数据(股票,期货等)上进行迭代。时间这种顺序性极强的概念跟现实世界中的直线的概念是很相似的,于是BackTrader将框架中绝大部分的与时间概念相关的类中都包含了lines这个成员。上节讲的数据导入中,导入的每一个数据类别都会生成一条lines,包括
2021-04-30 21:05:31 1673 1
原创 量化回测框架Backtrader【2】-数据导入(附:Tushare介绍)
量化回测的第一步就是导入数据,Backtrader中称这个为data feeds,支持多种数据导入方式通用CSV格式 panda数据 Backtrader CSV Backtrader 为测试自创的格式, 一系列的第三方数据包括(yahoo等)由于后面两种方式暂时还不会用到,所以只介绍前面两种方式。一,通用参数由于所有的数据导入类都派生于同一个基类,所以所有的数据导入类都支持通用参数。dataname(默认值: 无) 必须提供 含义随数据类型(文件位置,代码,…)而异。 nam.
2021-04-30 20:58:22 3039 1
原创 量化回测框架Backtrader【1】-环境安装(windows)
目录零,序言一,安装Python(anaconda)二,安装backtrader三,测试零,序言学习量化交易就要先找个合适的回测平台或框架可以测试自己的策略,网上倒是搜到了不少知名的量化平台,普遍都是要钱的,当然有免费的服务,但执行速度就不提了,大家都懂,另外策略在别人的平台上运行也有泄露的风险。本来想干脆自己开发个回测框架算了,但转念一想,伟大的github上应该有开源的,本着不重复造轮子的精神(其实是懒),搜了一下还真找到几个开源框架,看了下评价,貌似backtrader是.
2021-04-30 17:22:15 2611 2
智能扫地机器人全覆盖遍历路径规划
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