本篇內(nèi)容介紹了“怎么理解Python的回測框架backtrader”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠?qū)W有所成！

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backtrader屬于功能相對完善的本地版Python量化回測框架。既然業(yè)界好評如云，我們作為量化交易者理應集所有好用的工具于一身，就讓我們來體驗一下這個框架。

backtrader的使用方法在官方文檔上介紹的挺詳細的。大體分為兩步：

• 創(chuàng)建一個策略，創(chuàng)建一個策略類，這個類要繼承自backtrader.Strategy，然后就可以自定義里面的方法。策略類中有一個類屬性params，用于定義一些在策略中可調(diào)參數(shù)值backtrader.indicators內(nèi)置了許多指標的計算方法，比如移動平均線、MACD、RSI等等，使用時只需要實例化策略中會使用到的技術(shù)指標即可next函數(shù)中編寫交易策略，也就是進入市場和退出市場的邏輯

• 創(chuàng)建一個策略決策引擎（原文是Cerebro，這里我用決策這個詞）把定義的策略注入到?jīng)Q策引擎之中把行情數(shù)據(jù)注入到?jīng)Q策引擎之中可視化方式反饋回測結(jié)果

以上是框架中核心的部分，當然了，其他還有很多可擴展的功能。

backtrader的數(shù)據(jù)加載非常靈活，此處我們使用DataFrame格式數(shù)據(jù)，如下所示：

"""
            High    Low   Open  Close     Volume  OpenInterest
trade_date                                                     

2017-01-03   8.12   8.07   8.07   8.12  179801.01             0
2017-01-04   8.16   8.09   8.13   8.15  166242.35             0
2017-01-05   8.23   8.13   8.15   8.17  222902.53             0
2017-01-06   8.19   8.12   8.18   8.13  128549.96             0
2017-01-09   8.15   8.08   8.13   8.13  136700.04             0
"""

構(gòu)建策略的類是繼承backtrader.Strategy，然后根據(jù)自己的需要重寫其中的方法即可。比如__init__、log、notify_order、notify_trade、next等等。

關于策略中的指標，backtrader內(nèi)置了很多類型，直接調(diào)用即可。比如移動平均線：

self.sma = bt.indicators.SimpleMovingAverage(
             self.datas[0], period=self.params.maperiod)

由于內(nèi)置了talib模塊，也可以這么調(diào)用：

# 內(nèi)置了talib模塊
self.sma = bt.talib.SMA(self.data,
	     timeperiod=self.params.maperiod)

next方法中，我們實現(xiàn)一個簡單的雙均線策略作為交易的邏輯。比如買入條件是MA5上穿MA10；賣出條件是MA10下穿MA5。

關于策略回測，把數(shù)據(jù)和策略添加到Cerebro中之外，還有設置一些參數(shù)。比如broker的設置，像初始資金、交易傭金。也可以用addsizer設定每次交易買入的股數(shù)。

回測結(jié)束后返回得到執(zhí)行交易策略時積累的總資金。此處我們回測的是新希望 2017年1月1日到2020年1月1日期間的策略執(zhí)行效果，最終資金從10000變成了15941.95。

由于backtrader內(nèi)置了Matplotlib，因此我們也可以可視化回測的效果，如下所示：

“怎么理解Python的回測框架backtrader”的內(nèi)容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關的知識可以關注創(chuàng)新互聯(lián)-成都網(wǎng)站建設公司網(wǎng)站，小編將為大家輸出更多高質(zhì)量的實用文章！

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