【Python量化策略】SMA双均线策略

策略内容：

SMA短周期：20

SMA长周期：60

如果短周期上穿长周期则做多，如果短周期下穿长周期则平仓。

具体代码如下：

import backtrader as bt
import pandas as pd
import CeLv# 从csv获取数据
def csv_data():df = pd.read_csv('./数据.csv',names=['time', 'open', 'close', 'high', 'low', 'turn over','volume'])  df['datetime'] = pd.to_datetime(df['time'], unit='s')df = df.drop(columns='time')# df.columns = ['time', 'open', 'close', 'high', 'low', 'turn over', 'volume']df.set_index(keys='datetime', drop=True, append=False)return dfif __name__ == '__main__':df = csv_data()cerebro = bt.Cerebro()data = bt.feeds.PandasData(dataname=df, datetime='datetime',open='open', high='high', low='low',close='close', volume='turn over', openinterest=-1)cerebro = bt.Cerebro()  # 创建cerebro# 在Cerebro中添加价格数据cerebro.adddata(data)# 设置启动资金cerebro.broker.setcash(100000.0)# 设置交易单位大小cerebro.addsizer(bt.sizers.FixedSize, stake=5000)# 设置佣金为千分之一cerebro.broker.setcommission(commission=0.002)# 添加策略cerebro.addstrategy(CeLv.EmaAndDc)# 添加分析指标# 收益率cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.Returns, _name='_Returns')# 收益期间cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.TimeReturn, _name='_TimeReturn')# 计算最大回撤相关指标cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.DrawDown, _name='_DrawDown')# 回撤期间cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.TimeDrawDown, _name='_TimeDrawDown')# 计算年化夏普比率cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.SharpeRatio, _name='_SharpeRatio', timeframe=bt.TimeFrame.Days, annualize=True,riskfreerate=0)  # 计算夏普比率# 交易统计信息，如获胜、失败次数cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.TradeAnalyzer, _name='_TradeAnalyzer')result = cerebro.run()  # 遍历所有数据# 提取结果print('最终资金: %.2f' % cerebro.broker.getvalue())print("收益率： ",result[0].analyzers._Returns.get_analysis()['rtot'])print("--------------- 收益期间 -----------------")print(result[0].analyzers._TimeReturn.get_analysis())print("--------------- 最大回撤相关指标 -----------------")print(result[0].analyzers._DrawDown.get_analysis())print("--------------- 回撤期间 -----------------")print(result[0].analyzers._TimeDrawDown.get_analysis())print("夏普比率： ",result[0].analyzers._SharpeRatio.get_analysis()['sharperatio'])# 绘图cerebro.plot(style='candlestick')

策略部分：

class SmaCross(bt.Strategy):# 可配置策略参数params = dict(p1=20,  # 短期均线周期p2=60   # 长期均线周期)def __init__(self):sma1 = bt.ind.SMA(period=self.params.p1)  # 短期均线sma2 = bt.ind.SMA(period=self.params.p2)  # 长期均线self.crossover = bt.ind.CrossOver(sma1, sma2)  # 交叉信号self.order = Nonedef notify_order(self, order):if order.status in [order.Completed]:if order.isbuy():print('BUY EXECUTED, Price: %.2f, Cost: %.2f, Comm %.2f' %(order.executed.price,order.executed.value,order.executed.comm))self.buyprice = order.executed.priceself.buycomm = order.executed.commelse:  # 卖print('SELL EXECUTED, Price: %.2f, Cost: %.2f, Comm %.2f' %(order.executed.price,order.executed.value,order.executed.comm))self.bar_executed = len(self)def next(self):if not self.position:if self.crossover > 0:self.buy(size=1)  # 买入elif self.crossover < 0:self.close()  # 卖出

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