backtrader回测源代码
时间: 2023-07-24 11:05:58 浏览: 75
backtrader是一个流行的Python回测框架,其源代码可以在其官方GitHub仓库上找到。以下是链接:
https://github.com/mementum/backtrader
在该仓库中,你可以找到backtrader的完整源代码,以及示例代码和文档。你可以通过下载或克隆该仓库来获取backtrader的源代码。
相关问题
帮我写一个backtrader回测程序
好的,下面是一个简单的backtrader回测程序的示例代码,用于演示如何使用backtrader进行回测:
```python
import backtrader as bt
class MyStrategy(bt.Strategy):
def __init__(self):
self.sma = bt.indicators.SimpleMovingAverage(self.data)
def next(self):
if self.data.close[0] > self.sma[0]:
self.buy()
elif self.data.close[0] < self.sma[0]:
self.sell()
if __name__ == '__main__':
cerebro = bt.Cerebro()
cerebro.addstrategy(MyStrategy)
data = bt.feeds.YahooFinanceData(dataname='AAPL', fromdate=datetime(2010, 1, 1), todate=datetime(2020, 1, 1))
cerebro.adddata(data)
cerebro.run()
cerebro.plot()
```
在上面的示例代码中,我们定义了一个名为MyStrategy的策略类,该类继承自bt.Strategy类。在该策略中,我们使用了一个简单移动平均线指标来生成交易信号。如果收盘价超过移动平均线,就会产生买入信号;如果收盘价低于移动平均线,就会产生卖出信号。
在主函数中,我们首先创建了一个Cerebro对象。然后,我们向Cerebro对象中添加了我们的策略类,并使用YahooFinanceData数据源添加了股票数据。最后,我们运行了回测并绘制了回测结果。
请注意,这只是一个简单的示例,如果需要进行更复杂的回测,可能需要对代码进行更多的修改和调整。
backtrader多股回测
你好!关于使用backtrader进行多股回测,你可以按照以下步骤进行操作:
1. 创建一个策略类:在backtrader中,你需要创建一个继承自`bt.Strategy`的策略类。这个类将定义你的买入和卖出信号逻辑。
2. 设置数据源:使用backtrader的`bt.feeds.YahooFinanceData`或者其他数据源来加载你想要回测的多只股票的历史数据。
3. 添加指标和信号:在你的策略类中,你可以使用backtrader自带的指标(如移动平均线)或自定义指标来辅助你的交易决策。根据你的策略逻辑,定义买入和卖出信号。
4. 设置回测参数:设置初始资金、手续费、滑点等回测参数。
5. 运行回测:使用backtrader的`Cerebro`类创建一个回测引擎对象,加载数据源、策略和回测参数。然后运行回测并获取结果。
6. 分析结果:backtrader提供了一些内置的分析工具,可以帮助你对回测结果进行统计和可视化分析。你可以使用这些工具来评估你的策略表现。
请注意,这只是一个简单的概述,具体的代码实现可能会更加复杂。你可以参考backtrader的官方文档和示例代码来深入了解和掌握更多细节。祝你回测顺利!