量化分析基本框架示例

Tushare ID: 434267

框架：Backtrader

数据：Tushare

安装方式：金融量化分析基础环境搭建

示例代码：

import pandas as pd
from datetime import datetime
import backtrader as bt
import tushare as ts
import matplotlib.pyplot as pltts.set_token('Tushare账户token')#获取方式请参考安装方式链接
pro = ts.pro_api()#使用tushare旧版接口获取数据
def get_data(code,start,end):df = pro.daily(ts_code=code, start_date=start, end_date=end)df.index=pd.to_datetime(df.trade_date)df=df[['open', 'high', 'low', 'close', 'pre_close', 'change', 'pct_chg', 'vol', 'amount']]df = df.rename(columns={"vol": "volume"})df = df.iloc[::-1]return dfclass my_strategy1(bt.Strategy):#全局设定交易策略的参数params=(('maperiod',20),)def __init__(self):#指定价格序列self.dataclose=self.datas[0].close# 初始化交易指令、买卖价格和手续费self.order = Noneself.buyprice = Noneself.buycomm = None#添加移动均线指标，内置了talib模块self.sma = bt.indicators.SimpleMovingAverage(self.datas[0], period=self.params.maperiod)def log(self, txt, dt=None):''' 输出日志'''dt = dt or self.datas[0].datetime.date(0)print('%s, %s' % (dt.isoformat(), txt))def notify(self, order):if order.status in [order.Submitted, order.Accepted]:# Buy/Sell order submitted/accepted to/by broker - Nothing to doreturn# Check if an order has been completed# Attention: broker could reject order if not enougth cashif order.status in [order.Completed, order.Canceled, order.Margin]:if order.isbuy():self.log('订单买入：成交价%.2f元' % order.executed.price)elif order.issell():self.log('订单卖出：成交价%.2f元' % order.executed.price)self.bar_executed = len(self)# Write down: no pending orderself.order = Nonedef next(self):if self.order: # 检查是否有指令等待执行, return# 检查是否持仓   if not self.position: # 没有持仓#执行买入条件判断：收盘价格上涨突破20日均线if self.dataclose[0] > self.sma[0]:#执行买入self.order = self.buy(size=500)         else:#执行卖出条件判断：收盘价格跌破20日均线if self.dataclose[0] < self.sma[0]:#执行卖出self.order = self.sell(size=500)if __name__ == '__main__':#回测期间start=datetime(2020, 1, 31)end=datetime(2020, 3, 31)d1=start.strftime('%Y%m%d')d2=end.strftime('%Y%m%d')# 加载数据dataframe=get_data('600000.SH', d1, d2)data = bt.feeds.PandasData(dataname=dataframe,fromdate=start,todate=end)# 初始化cerebro回测系统设置                           cerebro = bt.Cerebro()  #将数据传入回测系统cerebro.adddata(data) # 将交易策略加载到回测系统中cerebro.addstrategy(my_strategy1) # 设置初始资本为10,000startcash = 10000cerebro.broker.setcash(startcash) # 设置交易手续费为 0.2%cerebro.broker.setcommission(commission=0.002) print(f'初始资金: {startcash}\n回测期间：{d1}:{d2}')#运行回测系统cerebro.run()#获取回测结束后的总资金portvalue = cerebro.broker.getvalue()pnl = portvalue - startcash#打印结果print(f'总资金: {round(portvalue,2)}')   print(f'净收益: {round(pnl,2)}')cerebro.plot()

注意事项：

1、Backtrader接收的DataFrame数据按时间由过去到现在进行排列，Tushare老版本的DataFrame数据也是按时间由过去到现在进行排列，因此可直接使用；但最新的Tushare接口是按照时间从现在到过去进行排列，因此需要df = df.iloc[::-1]进行倒序排列。

2、Backtrader默认作图时需要DataFrame数据中有成交量数据，并且列名必须为volume，Tushare老版本数据中有volume列名，新版本已更换为vol，所以需要重新命名df = df.rename(columns={"vol": "volume"})。

其他：

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