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SMA策略介绍
接入行情源
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编写策略
定义strategy里的init方法
引用bt中默认的indicator.MovingAverageSimple（）调用indicator.crossover，crossover的含义是去判断收盘价是否与bt_sma发生了交叉，如果为1，则为上穿，0则没有交叉，-1为下穿。buy_or_sell为一个时间序列，类似于[0,0,0,0,0,1,0,0,0,-1,1……]的序列def __init__(self):self.bt_sma = bt.indicators.MovingAverageSimple(self.data, period=3)self.buy_or_sell = bt.indicators.CrossOver(self.data, self.bt_sma)
import backtrader as btimport pandas as pdfrom com.insight import commonfrom com.insight.query import *from com.insight.market_service import market_servicefrom datetime import datetime# user 用户名# password 密码def login():# 登陆前 初始化user = "填写自己的账户"password = "填写自己的密码"common.login(market_service, user, password)class Mystrategy(bt.Strategy):def __init__(self):self.bt_sma = bt.indicators.MovingAverageSimple(self.data, period=3)self.buy_or_sell = bt.indicators.CrossOver(self.data, self.bt_sma)def start(self):print("start")def prenext(self):print("prenext")def next(self):print("next")# 方法一# ma_value = sum(self.data.close[-date] for date in range(3))/3# pre_ma_value = sum(self.data.close[-date-1] for date in range(3))/3# 方法二# ma_value = self.bt_sma[0]# pre_ma_value = self.bt_sma[-1]# if self.data.close[0] > ma_value and self.data.close[-1] < pre_ma_value:#self.order = self.buy()# if self.data.close[0] < ma_value and self.data.close[-1] > pre_ma_value:#self.order = self.sell()# if self.buy_or_sell[0] == 1:#self.order = self.buy()# elif self.buy_or_sell[0] == -1:#self.order = self.sell()if self.getposition().size >= 0 and self.buy_or_sell[0] == 1:self.order = self.buy()if self.getposition().size <= 0 and self.buy_or_sell[0] == -1:self.order = self.sell()if self.getposition().size > 0 and self.buy_or_sell[0] == -1:self.order = self.close()self.order = self.sell()if self.getposition().size < 0 and self.buy_or_sell[0] == 1:self.order = self.close()self.order = self.buy()if __name__ == '__main__':#方法一login()df = get_kline(htsc_code=["601688.SH"], time=[datetime(, 5, 10), datetime(, 5, 10)],frequency="daily", fq="none")# csv = df.to_csv("daily-kline.csv")#方法二# df = pd.read_csv("daily-kline.csv")# df["time"] = pd.to_datetime(df["time"])data = bt.feeds.PandasData(dataname=df,fromdate=datetime(, 5, 10),todate=datetime(, 5, 10),datetime='time',# open='open',# high='high',# low='low',# close='close',# volume='volume',openinterest=-1)cerebro = bt.Cerebro()cerebro.adddata(data, name="daily_kline")cerebro.addstrategy(Mystrategy)result = cerebro.run()cerebro.plot()
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