backtrader回测源代码

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：

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。

写一个运用双技术指标的策略代码，需要入场条件，离场条件，购买规模，止盈条件，止损条件，并使用backtrader回测展示夏普率。

好的，让我来为您编写一个使用双技术指标的策略代码。在这个策略中，我们将使用RSI和MACD指标来做出决策。以下是完整的代码：

import backtrader as bt

class DoubleTech(bt.Strategy):
    params = (
        ('rsi_period', 14),
        ('macd_fast', 12),
        ('macd_slow', 26),
        ('macd_signal', 9),
        ('buy_size', 1000),
        ('take_profit', 0.02),
        ('stop_loss', 0.01),
    )

    def __init__(self):
        self.rsi = bt.indicators.RSI(period=self.params.rsi_period)
        self.macd = bt.indicators.MACD(
            period_me1=self.params.macd_fast,
            period_me2=self.params.macd_slow,
            period_signal=self.params.macd_signal
        )

    def next(self):
        if self.position:
            if self.data.close[0] < self.position.price * (1 - self.params.stop_loss):
                self.close()
            elif self.data.close[0] > self.position.price * (1 + self.params.take_profit):
                self.close()

        elif self.rsi < 30 and self.macd.lines.macd[0] > self.macd.lines.signal[0]:
            self.buy(size=self.params.buy_size)

        elif self.rsi > 70 and self.macd.lines.macd[0] < self.macd.lines.signal[0]:
            self.sell(size=self.params.buy_size)

cerebro = bt.Cerebro()

data = bt.feeds.YahooFinanceData(dataname='AAPL', fromdate=datetime(2010, 1, 1), todate=datetime(2020, 1, 1))

cerebro.adddata(data)
cerebro.addstrategy(DoubleTech)

cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.SharpeRatio, _name='sharpe_ratio')

results = cerebro.run()

print('Sharpe Ratio:', results[0].analyzers.sharpe_ratio.get_analysis()['sharperatio'])
cerebro.plot()

在上面的代码中，我们使用`params`来定义我们的参数。我们使用`rsi_period`来定义RSI指标的期间，`macd_fast`和`macd_slow`定义MACD指标的短期和长期EMA期间，`macd_signal`定义MACD的信号线期间，`buy_size`定义我们购买的数量，`take_profit`定义我们的止盈条件，`stop_loss`定义我们的止损条件。

我们在`__init__`函数中初始化了RSI和MACD指标，并在`next`函数中定义了我们的入场和离场逻辑。如果我们有头寸，我们会检查价格是否低于止损条件或高于止盈条件，并相应地平仓。如果我们没有头寸，我们会检查RSI和MACD指标是否满足我们的入场条件或离场条件，并相应地买入或卖出股票。

在`cerebro`中，我们添加了我们的数据源和策略，并使用`addanalyzer`函数添加了我们的夏普率分析器。最后，我们通过`cerebro.run()`运行我们的回测，并使用`cerebro.plot()`绘制我们的结果。

这个策略将在每个交易日结束时执行，并且它将始终使用我们定义的参数。如果您想更改参数并重新运行回测，请修改`params`中的值。