pip install backtrader

self.dataclose[0] # 当日的收盘价
self.dataclose[-1] # 昨天的收盘价
self.dataclose[-2] # 前天的收盘价

# -*- coding:utf-8 -*-
# Python 实用宝典
# 量化投资原来这么简单(1)
# 2020/04/12

import backtrader as bt

if __name__ == '__main__':

    # 初始化模型
    cerebro = bt.Cerebro()
    # 设定初始资金
    cerebro.broker.setcash(100000.0)

    # 策略执行前的资金
    print('Starting Portfolio Value: %.2f' % cerebro.broker.getvalue())

    cerebro.run()

    # 策略执行后的资金
    print('Final Portfolio Value: %.2f' % cerebro.broker.getvalue())

cerebro.broker.setcommission(0.005)

cerebro.addsizer(bt.sizers.FixedSize, stake=100)

    data = bt.feeds.YahooFinanceCSVData(
        dataname='数据文件所在位置',
        fromdate=datetime.datetime(2000, 1, 1),
        todate=datetime.datetime(2000, 12, 31)
    )

    data = bt.feeds.GenericCSVData(
        dataname='数据文件所在位置',
        datetime=2,
        open=3,
        high=4,
        low=5,
        close=6,
        volume=10,
        dtformat=('%Y%m%d'),
        fromdate=datetime(2010, 1, 1),
        todate=datetime(2020, 4, 12)
    )

class TestStrategy(bt.Strategy):
    """
    继承并构建自己的bt策略
    """

    def log(self, txt, dt=None, doprint=False):
        ''' 日志函数，用于统一输出日志格式 '''
        if doprint:
            dt = dt or self.datas[0].datetime.date(0)
            print('%s, %s' % (dt.isoformat(), txt))

class TestStrategy(bt.Strategy):
    """
    继承并构建自己的bt策略
    """

    def next(self):
        # 记录收盘价
        self.log('Close, %.2f' % self.dataclose[0])

        # 是否正在下单，如果是的话不能提交第二次订单
        if self.order:
            return

        # 是否已经买入
        if not self.position:

            # 还没买，如果 MA5 > MA10 说明涨势，买入
            if self.sma5[0] > self.sma10[0]:
                self.log('BUY CREATE, %.2f' % self.dataclose[0])
                self.order = self.buy()

        else:
            # 已经买了，如果 MA5 < MA10 ，说明跌势，卖出
            if self.sma5[0] < self.sma10[0]:
                self.log('SELL CREATE, %.2f' % self.dataclose[0])
                self.order = self.sell()

self.sma5 = bt.indicators.SimpleMovingAverage(
            self.datas[0], period=5)

if __name__ == '__main__':

    # 初始化模型
    cerebro = bt.Cerebro()

    # 构建策略
    strats = cerebro.addstrategy(TestStrategy)
    # 每次买100股
    cerebro.addsizer(bt.sizers.FixedSize, stake=100)

    # 加载数据到模型中
    data = bt.feeds.GenericCSVData(
        dataname='600519.csv',
        fromdate=datetime.datetime(2010, 1, 1),
        todate=datetime.datetime(2020, 4, 12),
        dtformat='%Y%m%d',
        datetime=2,
        open=3,
        high=4,
        low=5,
        close=6,
        volume=10
    )

    cerebro.adddata(data)

    # 设定初始资金和佣金
    cerebro.broker.setcash(1000000.0)
    cerebro.broker.setcommission(0.005)

    # 策略执行前的资金
    print('启动资金: %.2f' % cerebro.broker.getvalue())

    # 策略执行
    cerebro.run()

class TestStrategy(bt.Strategy):
    """
    继承并构建自己的bt策略
    """

    def log(self, txt, dt=None, doprint=False):
        ''' 日志函数，用于统一输出日志格式 '''
        if doprint:
            dt = dt or self.datas[0].datetime.date(0)
            print('%s, %s' % (dt.isoformat(), txt))

    def __init__(self):

        # 初始化相关数据
        self.dataclose = self.datas[0].close
        self.order = None
        self.buyprice = None
        self.buycomm = None

        # 五日移动平均线
        self.sma5 = bt.indicators.SimpleMovingAverage(
            self.datas[0], period=5)
        # 十日移动平均线
        self.sma10 = bt.indicators.SimpleMovingAverage(
            self.datas[0], period=10)

    def notify_order(self, order):
        """
        订单状态处理

        Arguments:
            order {object} -- 订单状态
        """
        if order.status in [order.Submitted, order.Accepted]:
            # 如订单已被处理，则不用做任何事情
            return

        # 检查订单是否完成
        if order.status in [order.Completed]:
            if order.isbuy():
                self.buyprice = order.executed.price
                self.buycomm = order.executed.comm
            self.bar_executed = len(self)

        # 订单因为缺少资金之类的原因被拒绝执行
        elif order.status in [order.Canceled, order.Margin, order.Rejected]:
            self.log('Order Canceled/Margin/Rejected')

        # 订单状态处理完成，设为空
        self.order = None

    def notify_trade(self, trade):
        """
        交易成果
        
        Arguments:
            trade {object} -- 交易状态
        """
        if not trade.isclosed:
            return

        # 显示交易的毛利率和净利润
        self.log('OPERATION PROFIT, GROSS %.2f, NET %.2f' %
                 (trade.pnl, trade.pnlcomm), doprint=True)

    def next(self):
        ''' 下一次执行 '''

        # 记录收盘价
        self.log('Close, %.2f' % self.dataclose[0])

        # 是否正在下单，如果是的话不能提交第二次订单
        if self.order:
            return

        # 是否已经买入
        if not self.position:
            # 还没买，如果 MA5 > MA10 说明涨势，买入
            if self.sma5[0] > self.sma10[0]:
                self.order = self.buy()
        else:
            # 已经买了，如果 MA5 < MA10 ，说明跌势，卖出
            if self.sma5[0] < self.sma10[0]:
                self.order = self.sell()

    def stop(self):
        self.log(u'(金叉死叉有用吗) Ending Value %.2f' %
                 (self.broker.getvalue()), doprint=True)