Python 量化投资实战教程(1) — Backtrader 教程-Python 实用宝典

Python 量化投资实战教程(1) — Backtrader 教程

量化投资系列文章:

Backtrader 教程 — Python 量化投资原来这么简单(1)

Python 量化投资原来这么简单(2) —MACD策略(+26.9%)

Python 量化投资原来这么简单(3) —A股回测MACD策略

Github仓库:https://github.com/Ckend/pythondict-quant


都说 Python 量化投资 非常好用,但是很多人都不知道该怎么做,甚至觉得是非常高深的知识,其实并非如此,任何人都可以在只有一点Python的基础上回测一个简单的策略。

Backtrader是一个基于Python的自动化回溯测试框架,作者是德国人 Daniel Rodriguez,是一个易懂、易上手的量化投资框架。今天我们就来试试用Backtrader进行简单的量化策略回溯。

当然,第一篇文章将会使用最简单的投资策略给大家起个头。通过学习这一篇文章,你将能学会以下这个简单的量化策略:

买入:五日价格移动平均线(MA5)和十日价格移动平均线(MA10)形成均线金叉(MA5上穿MA10)原理:最近处于涨势

卖出: 五日价格移动平均线(MA5)和十日价格移动平均线(MA10)形成均线死叉(MA10下穿MA5)原理:最近处于跌势

这个策略真的有用吗?普通人可能要炒一辈子股才能发现它的实际作用,而使用Python进行量化验证,则能迅速得到答案。

1.准备

开始之前,你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上,如果没有,请访问这篇文章:超详细Python安装指南 进行安装。

Windows环境下打开Cmd(开始—运行—CMD),苹果系统环境下请打开Terminal(command+空格 输入Terminal),准备开始输入命令安装依赖。

当然,我更推荐大家用VSCode编辑器,把本文代码Copy下来,在编辑器下方的终端装依赖模块,多舒服的一件事啊:Python 编程的最好搭档—VSCode 详细指南

输入以下命令安装本文所需要的依赖模块:

pip install backtrader

看到 Successfully installed xxx 则说明安装成功。本文完整数据和源代码可在公众号后台回复 量化投资一 进行下载。

2.基础使用

在开始之前,你必须要知道backtrader的数据结构特点:

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

这一点我在一开始使用的时候也被作者的逻辑震惊了,原来还能这么玩,总而言之,请记住这个特点,否则你可能会完全看不懂策略。

2.1 资金与佣金

Backtrader 初始化模型后,即可通过broker(经纪人)来设定初始资金,如下所示:

# -*- 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())

现实生活中的股票交易里,每次交易都需要支付一定的佣金,比如万五(交易额每满一万元收取5元佣金)万三等,在Backtrader里你只需要这么设定即可:

cerebro.broker.setcommission(0.005)

设定需要设定每次交易买入的股数,可以这样

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

2.2 加载数据

Backtrader 将数据集称作为 Data Feeds,默认的数据集是yahoo的股票数据,通过以下方式可以加载:

    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)
    )

当然,载入自己的数据也是可以的,只不过你需要设定每个列的含义,比如开盘价在第4列,则open=3(从0开始算起),如下所示:

    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)
    )

下面,咱会使用自己的数据进行回测,这样才够有代入感。

2.3 构建策略

使用backtrader构建策略是一件很简单的事情,你只需要继承backtrader的策略类,并重写部分方法,就能实现策略。比如说重写属于我们自己的log函数:

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))

最重要的是,重写我们自己的交易策略,比如咱在开头提到的均线金叉死叉策略

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()

有用吗?待会儿我们回测后就知道了。

2.4 添加指标

backtrader内置了许多指标的计算方法,比如移动平均线、MACD、RSI等等,我们这一篇文章仅需要移动平均线MA,设置方法如下:

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

其中,datas[0]是第一个数据集,period是指多少天的移动平均线,比如5,则返回MA5的相关数据。

3.策略回测

为了验证我们开头提到的策略,咱使用了 贵州茅台600519.SH 在2020年1月1日至今(2020/04/12)的股票数据,完整数据和源代码可在公众号后台回复 量化投资一 进行下载。

将数据命名为600519.csv,保存在当前文件夹下,主函数如下:

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()

最后补全策略就完成了,我们的backtrader策略如下,为了公众号的可读性,这里去掉了部分不重要的代码,详细的代码可阅读原文或后台回复量化投资一下载:

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)

这份代码看起来很长,但其实把注释去掉后,实现的是很简单的逻辑。效果如何?看下图就知道了:

可以看到,我们初始资金是100万,每次交易100股,虽然偶尔有盈利,如果严格按照这个策略执行十年,最后会亏损5万元。当然,现实生活中,有时候情形好你肯定会加仓,情形差你会减仓,而这里暂时只是一个简单的买入卖出策略。

但是这种简单的实现方式,往往最能帮助你理性地分析该策略的合理性,如果说一个策略总是需要你主观地去加仓、减仓,那该策略势必存在问题。真正好的策略,从概率上来讲,简单回测的结果总会是盈利的。

所以这种单纯的、简单的均线金叉死叉策略有用吗? 我认为效果有限。网上策略很多,大家也可以试试别的策略,如果有好用的,记得告诉我(滑稽)。

我们的文章到此就结束啦,如果你喜欢今天的Python 实战教程,请持续关注Python实用宝典。

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