Backtrader 文档学习-Indicators混合时间框架

news2025/11/5 0:03:52

Backtrader 文档学习-Indicators混合时间周期

1.不同时间周期

如果数据源在Cerebro引擎中具有不同的时间范围和不同的长度，指示器将会终止。
比如：data0是日线，data1是月线 。

pivotpoint = btind.PivotPoint(self.data1)
sellsignal = self.data0.close < pivotpoint.s1

当收盘低于s1线（第一支撑位）时为卖出信号

PivotPoint可以在更大的时间范围内工作

在以前的版本报错：

return self.array[self.idx + ago]
IndexError: array index out of range

原因是：self.data.close提供第一个bar的值，但PivotPoint（以及s1行）只有在一个完整月过去后才会有值，相当于self.data0.close的22个值。在这22个close值，s1的Line还没有值，从底层数组获取它的尝试失败，报错超出范围。

Line对象支持（ago）运算符（Python中的__call__特殊方法）来传递自身的延迟版本：

close1 = self.data.close(-1)

In this example the object close1 (when accessed via [0]) always contains the previous value (-1) delivered by close. The syntax has been reused to accomodate adapting timeframes. Let’s rewrite the above pivotpoint snippet:

对象close1（通过[0]访问时）始终包含close提供的前一个值（-1）。语法将重写以适应时间框架。重写上面的pivotpoint 片段：

pivotpoint = btind.PivotPoint(self.data1)
sellsignal = self.data0.close < pivotpoint.s1()

看看（）是如何在没有参数的情况下执行的（在后台没有提供任何参数）。发生了以下情况:

  • pivotpoint.s1（）返回内部LinesCoupler对象，该对象遵循较大范围周期，coupler用来自实际s1的最新值填充，从默认值NaN开始 。

在后面章节中的参数说明：

PivotPoint Formula:

  • pivot = (h + l + c) / 3 # variants duplicate close or add open
  • support1 = 2.0 * pivot - high
  • support2 = pivot - (high - low)
  • resistance1 = 2.0 * pivot - low
  • resistance2 = pivot + (high - low)
    对应计算后的Line：
  • p
  • s1
  • s2
  • r1
  • r2

运行结果：

0069,0069,0014,2005-04-11,3080.60,3043.16,0.00
0070,0070,0014,2005-04-12,3065.18,3043.16,0.00
0071,0071,0014,2005-04-13,3080.54,3043.16,0.00
0072,0072,0014,2005-04-14,3075.33,3043.16,0.00
0073,0073,0014,2005-04-15,3013.89,3043.16,1.00
0074,0074,0015,2005-04-18,2947.79,2988.96,1.00
0075,0075,0015,2005-04-19,2957.37,2988.96,1.00
0076,0076,0015,2005-04-20,2944.33,2988.96,1.00
0077,0077,0015,2005-04-21,2950.34,2988.96,1.00
0078,0078,0015,2005-04-22,2976.39,2988.96,1.00
0079,0079,0016,2005-04-25,2987.05,2935.07,0.00
0080,0080,0016,2005-04-26,2983.22,2935.07,0.00
0081,0081,0016,2005-04-27,2942.62,2935.07,0.00

在长度为74 的时候，close < s1 。出现signal 。

2.代码

from __future__ import (absolute_import, division, print_function,
                        unicode_literals)

import argparse

import backtrader as bt
import backtrader.feeds as btfeeds
import backtrader.indicators as btind
import backtrader.utils.flushfile


class St(bt.Strategy):
    params = dict(multi=True)

    def __init__(self):
        self.pp = pp = btind.PivotPoint(self.data1)
        #print(dir(pp))
	
        pp.plotinfo.plot = False  # deactivate plotting

        if self.p.multi:
            pp1 = pp()  # couple the entire indicators
            self.sellsignal = self.data0.close < pp1.s1()
        else:
            self.sellsignal = self.data0.close < pp.s1()

    def next(self):
        txt = ' , '.join(
            ['%04d' % len(self),
             '%04d' % len(self.data0),
             '%04d' % len(self.data1),
             self.data.datetime.date(0).isoformat(),
             '%.2f' % self.data0.close[0],
             '%.2f' % self.pp.s1[0],
             '%.2f' % self.sellsignal[0]])

        print(txt)


def runstrat():
    args = parse_args()

    cerebro = bt.Cerebro()
    data = btfeeds.BacktraderCSVData(dataname=args.data)
    cerebro.adddata(data)

    cerebro.resampledata(data, timeframe=bt.TimeFrame.Weeks) # 增加周线
    cerebro.resampledata(data, timeframe=bt.TimeFrame.Months) # 增加月线

    cerebro.addstrategy(St, multi=args.multi)

    cerebro.run(stdstats=False, runonce=False)
    if args.plot:
        cerebro.plot(style='bar')


def parse_args():
    parser = argparse.ArgumentParser(
        formatter_class=argparse.ArgumentDefaultsHelpFormatter,
        description='Sample for pivot point and cross plotting')

    parser.add_argument('--data', required=False,
                        default='./datas/2005-2006-day-001.txt',
                        help='Data to be read in')

    parser.add_argument('--multi', required=False, action='store_true',
                        help='Couple all lines of the indicator')

    parser.add_argument('--plot', required=False, action='store_true',
                        help=('Plot the result'))

    return parser.parse_args()


if __name__ == '__main__':
    runstrat()

允许参数说明：

python  ./mixing-timeframes.py --help
usage: mixing-timeframes.py [-h] [--data DATA] [--multi] [--plot]

Sample for pivot point and cross plotting

optional arguments:
  -h, --help   show this help message and exit
  --data DATA  Data to be read in (default: ./datas/2005-2006-day-001.txt)
  --multi      Couple all lines of the indicator (default: False)
  --plot       Plot the result (default: False)

可以看到，日线、周线和月线，三个周期的数据，在cerebro 通过init中Indicator的初始化，在next中打印数据长度，数据和signal，执行结果：
在这里插入图片描述

3. 修改为不用args参数

在jupter中可以执行：

from __future__ import (absolute_import, division, print_function,
                        unicode_literals)

import backtrader as bt
import backtrader.feeds as btfeeds
import backtrader.indicators as btind
import backtrader.utils.flushfile

%matplotlib inline

class St(bt.Strategy):
    params = dict(multi=True)

    def __init__(self):
        self.pp = pp = btind.PivotPoint(self.data1)
        pp.plotinfo.plot = False  # deactivate plotting

        if self.p.multi:
            pp1 = pp()  # couple the entire indicators
            self.sellsignal = self.data0.close < pp1.s1
        else:
            self.sellsignal = self.data0.close < pp.s1()

    def next(self):
        txt = ','.join(
            ['%04d' % len(self),
             '%04d' % len(self.data0),
             '%04d' % len(self.data1),
             self.data.datetime.date(0).isoformat(),
             '%.2f' % self.data0.close[0],
             '%.2f' % self.pp.s1[0],
             '%.2f' % self.sellsignal[0]])

        #print(txt)


def runstrat(args_plot):

    #cerebro = bt.Cerebro()
    #data = btfeeds.BacktraderCSVData(dataname=args.data)
    cerebro = bt.Cerebro()
    stock_hfq_df = get_code('000858') 
    
    start_date = datetime.datetime(2020, 1, 1)  # 回测开始时间
    end_date = datetime.datetime(2020, 12, 31)  # 回测结束时间

    data = bt.feeds.PandasData(dataname=stock_hfq_df, fromdate=start_date, todate=end_date)  # 加载数据

    # Add the Data Feed to Cerebro
    cerebro.adddata(data)

    cerebro.resampledata(data, timeframe=bt.TimeFrame.Weeks)
    cerebro.resampledata(data, timeframe=bt.TimeFrame.Months)

    #cerebro.addstrategy(St, multi=args.multi)
    cerebro.addstrategy(St, multi=True)
    cerebro.run(stdstats=False, runonce=False)
    if args_plot:
        cerebro.plot(iplot=False,style='bar')

if __name__ == '__main__':
    args_plot = True
    runstrat(args_plot)

执行效果：
在这里插入图片描述

4.Indicator Reference

Indicator 参考说明，参数方法太多了，随用随学吧。

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.coloradmin.cn/o/1394348.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

相关文章

FairGuard游戏安全2023年度报告

FairGuard游戏安全2023年度报告

导 读&#xff1a;2023年&#xff0c;游戏行业摆脱了疫情带来诸多负面影响&#xff0c;国内游戏市场收入与用户规模双双实现突破&#xff0c;迎来了历史新高点。但游戏黑灰产规模也在迅速扩大&#xff0c;不少游戏饱受其侵扰&#xff0c;游戏厂商愈发重视游戏安全问题。 为帮助…
阅读更多...
WinForm中使用MaskedTextBox制作IP地址输入框

WinForm中使用MaskedTextBox制作IP地址输入框

1.实现的功能:输入IP地址&#xff0c;形如000.000.000.000的格式&#xff0c;并设置keydown事件&#xff0c;当输入点(.)的时候&#xff0c;自动跳至下一栏。 具体方法: (1)…从工具箱中拖入一个MaskedTextBox&#xff0c;命名为MaskedTextBox_IP。 2.在Mask属性中&#xff0c…
阅读更多...
【计算机组成与体系结构Ⅱ】多Cache一致性的模拟分析（实验）

【计算机组成与体系结构Ⅱ】多Cache一致性的模拟分析（实验）

实验八&#xff1a;多Cache一致性的模拟分析 一、实验目的 1&#xff1a;加深对多 Cache 一致性的理解。 2&#xff1a;进一步掌握解决多 Cache一致性的目录协议和监听协议的基本思想。 3&#xff1a;掌握在各种情况下&#xff0c; 目录协议和监听协议是如何工作的&#xf…
阅读更多...
内网穿透的应用-使用Docker搭建一个Wiki.Js知识库系统并实现分享他人远程创作

内网穿透的应用-使用Docker搭建一个Wiki.Js知识库系统并实现分享他人远程创作

文章目录 1. 安装Docker2. 获取Wiki.js镜像3. 本地服务器打开Wiki.js并添加知识库内容4. 实现公网访问Wiki.js5. 固定Wiki.js公网地址 不管是在企业中还是在自己的个人知识整理上&#xff0c;我们都需要通过某种方式来有条理的组织相应的知识架构&#xff0c;那么一个好的知识整…
阅读更多...
vue3的创建及认识

vue3的创建及认识

1、创建项目 使用creat-vue搭建vue3项目 2、认识creat-vue create-vue是Vue官方新的脚手架工具&#xff0c;底层切换到了 vite &#xff08;下一代前端工具链&#xff09;&#xff0c;为开发提供极速响应 3、创建create-vue项目 npm init vuelatest 4、认识vue3 首先熟悉一下v…
阅读更多...
【Axure高保真原型】文字翻页效果

【Axure高保真原型】文字翻页效果

今天和大家分享选择文字翻页效果的原型模板&#xff0c;我们通过这个模板实现类似翻书的效果。鼠标点击右箭头&#xff0c;可以翻开下一页&#xff0c;点击左箭头翻开上一页&#xff1b;当然我们也可以通过鼠标拖动的操作进行翻页&#xff0c;鼠标想左拖动时&#xff0c;翻开下…
阅读更多...
3d音响按键怎么建立模型---模大狮模型网

3d音响按键怎么建立模型---模大狮模型网

要建立3D音响按键的模型&#xff0c;您可以按照以下步骤进行&#xff1a; 选择建模软件&#xff1a;首先&#xff0c;选择一个三维建模软件&#xff0c;如Blender、3ds Max或Maya。这些软件都提供了丰富的建模工具和功能&#xff0c;适合用于创建复杂的三维模型。 参考图像&am…
阅读更多...
基于 Hologres+Flink 的曹操出行实时数仓建设

基于 Hologres+Flink 的曹操出行实时数仓建设

本文整理自曹操出行实时计算负责人林震基于 HologresFlink 的曹操出行实时数仓建设的分享&#xff0c;内容主要分为以下六部分&#xff1a; 曹操出行业务背景介绍曹操出行业务痛点分析HologresFlink 构建企业级实时数仓曹操出行实时数仓实践曹操出行业务成果分析未来展望 一、曹…
阅读更多...
C语言中的字符串操作函数自定义实现：标准版与限定长度版

C语言中的字符串操作函数自定义实现：标准版与限定长度版

目录 1. 标准字符串操作函数自定义实现 (a) 自定义strcpy函数 (b) 自定义strcat函数 (c) 自定义strcmp函数 2. 限定长度字符串操作函数自定义实现 (a) 自定义strncpy函数 (b) 自定义strncat函数 (c) 自定义strncmp函数 对字符串的操作是不可或缺的一部分。标准库提供了…
阅读更多...
论文阅读 Vision Transformer - VIT

论文阅读 Vision Transformer - VIT

文章目录 1 摘要1.1 核心 2 模型架构2.1 概览2.2 对应CV的特定修改和相关理解 3 代码4 总结 1 摘要 1.1 核心 通过将图像切成patch线形层编码成token特征编码的方法&#xff0c;用transformer的encoder来做图像分类 2 模型架构 2.1 概览 2.2 对应CV的特定修改和相关理解 解…
阅读更多...
Dobbo --- HelloWorld项目搭建

Dobbo --- HelloWorld项目搭建

Dobbo-HelloWorld 1. demo -- spring方式集成1.1 实现步骤 2. demo -- springboot方式集成2.1 实现provider2.2 实现consumer2.3 项目测试 1. demo – spring方式集成 dubbo官方文档 提供一个可被调用的接口 提供方&#xff1a;实现接口的方法逻辑&#xff0c;启动应用程序&a…
阅读更多...
【JavaEE】文件操作: File 类的用法和 InputStream, OutputStream 的用法

【JavaEE】文件操作: File 类的用法和 InputStream, OutputStream 的用法

目录 1. File 概述 1.1 File的属性 1.2 File的构造方法 1.3 File的方法 2.读文件 2.1 InputStream 概述 2.2 FileInputStream 概述 2.3 正确打开和关闭文件的方式 2.4 不同方式读取文件代码示例 2.4 另一种方法:利用 Scanner 进行字符读取 3.写文件 3.1 OutputStre…
阅读更多...
【架构】docker实现3主3从架构配置【案例1/4】

【架构】docker实现3主3从架构配置【案例1/4】

一&#xff0c;集群规划及准备工作 架构实现&#xff1a;Redis3主3从 二&#xff0c;搭建命令 第一步&#xff0c;创建6台服务&#xff1a; docker run -d --name redis-node-1 --net host --privilegedtrue -v /data/redis/share/redis-node-1:/data redis:6.0.8 --clust…
阅读更多...
redis原理（四）redis命令

redis原理（四）redis命令

目录 一、字符串命令&#xff1a; 二、列表命令&#xff1a; 三、集合命令&#xff1a; 四、散列命令&#xff1a; 五、有序集合命令&#xff1a; 六、redis发布与订阅命令&#xff1a; 七、事务命令 八、其他命令 1、排序&#xff1a;SORT 2、键的过期时间&#xff…
阅读更多...
SSH隧道技术

SSH隧道技术

SSH隧道 简介 SSH隧道是一种通过SSH协议在两个网络节点之间建立安全通信的技术。它可以用于多种用途&#xff0c;包括加密和保护敏感数据传输、绕过防火墙限制、远程访问内部服务等。 应用&#xff1a; 端口转发&#xff1a;SSH隧道可以将本地端口转发到远程主机上&#xf…
阅读更多...
如何使用视频下载助手获取公众号视频链接

如何使用视频下载助手获取公众号视频链接

微信公众号视频链接如何提取呢&#xff1f;今天就来说视频下载助手提取微信公众号的视频链接! 1:公众号获取视频下载助手二维码&#xff0c;并长按添加 2:找到需要下载的公众号带有视频的文章并转发给视频下载助手 3:提取完成后用户可以在视频下载助手中点击返回提取好的视频并…
阅读更多...
Springboot智慧校园电子班牌统一管理平台源码

Springboot智慧校园电子班牌统一管理平台源码

借助AIoT智能物联、云计算技术打造智慧绿色校园&#xff0c;助力实现校园教务管理、教师管理、学籍管理、考勤、信息发布、班级文明建设、校园风采、家校互通等场景功能&#xff0c;打造安全、便捷、绿色的智慧校园。 前后端分离架构 1、使用springbootvue2 2、数据库&#xff…
阅读更多...
1.2 虚拟环境

1.2 虚拟环境

1.2 虚拟环境 创建好应用目录之后&#xff0c;接下来该安装Flask了。安装Flask最便捷的方法是使用虚拟环境。 虚拟环境是Python解释器的一个私有副本&#xff0c;在这个环境中你可以安装私有包&#xff0c;而且不会影响系统中安装的全局Python解释器。 虚拟环境非常有用&…
阅读更多...
力扣刷MySQL-第四弹（详细讲解）

力扣刷MySQL-第四弹（详细讲解）

&#x1f389;欢迎您来到我的MySQL基础复习专栏 ☆* o(≧▽≦)o *☆哈喽~我是小小恶斯法克&#x1f379; ✨博客主页&#xff1a;小小恶斯法克的博客 &#x1f388;该系列文章专栏&#xff1a;力扣刷题讲解-MySQL &#x1f379;文章作者技术和水平很有限&#xff0c;如果文中出…
阅读更多...
[labelme]labelme如何将标注的json格式转成png的mask文件掩码文件

[labelme]labelme如何将标注的json格式转成png的mask文件掩码文件

labelme工具不仅仅具有标注功能&#xff0c;而且可以将json文件转化为png的分割训练文件&#xff0c;如果您是一个类别则可以直接用labelme_json_to_dataset进行转换最后提取对应的掩码文件即可进行语义分割训练。如果您是>2个类别则不推荐使用labelme工具进行转换&#xff…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023