backtrader 多只股票每次交易前要按MACD(30%权重),SMA(70%权重)权重计算排名,只买入前10名股票具体代码实现
时间: 2024-02-02 11:03:11 浏览: 19
下面是一个使用 backtrader 实现多只股票按照 MACD 和 SMA 权重计算排名,并只买入前10名股票的示例代码:
```python
import backtrader as bt
class MyStrategy(bt.Strategy):
params = (
('macd_weight', 0.3),
('sma_weight', 0.7),
('top_n', 10)
)
def __init__(self):
self.stock_data = {}
self.rankings = {}
self.macd = {}
self.sma = {}
for data in self.datas:
self.macd[data] = bt.indicators.MACD(data)
self.sma[data] = bt.indicators.SimpleMovingAverage(data)
def next(self):
for data in self.datas:
macd_value = self.macd[data].macd[0]
sma_value = self.sma[data][0]
# 计算股票排名得分
score = self.params.macd_weight * macd_value + self.params.sma_weight * sma_value
# 保存股票得分
self.rankings[data] = score
# 根据得分进行排序,并获取前top_n名的股票
top_stocks = sorted(self.rankings, key=self.rankings.get, reverse=True)[:self.params.top_n]
for data in self.datas:
if data in top_stocks:
# 买入前top_n名的股票
self.buy(data=data)
cerebro = bt.Cerebro()
# 加载你的数据,并将其添加到 Cerebro 实例
# ...
# 将策略添加到 Cerebro 实例
cerebro.addstrategy(MyStrategy)
# 运行回测
# ...
```
在这个代码中,我们创建了一个名为 `MyStrategy` 的自定义策略,其中 `macd_weight` 和 `sma_weight` 参数分别表示 MACD 和 SMA 的权重,`top_n` 参数表示要买入的前 N 名股票。
在 `__init__` 方法中,我们初始化了存储股票数据、MACD 指标和 SMA 指标的字典。
在 `next` 方法中,我们计算每只股票的 MACD 和 SMA 值,并根据权重计算股票的得分。然后,我们将股票得分保存到 `rankings` 字典中。
最后,我们根据得分对股票进行排序,并获取前 `top_n` 名的股票。对于排名在前的股票,我们执行买入操作。
你需要根据自己的数据加载和回测设置来完善这段代码。这只是一个示例,你可以根据你的具体需求和数据进行适当的调整和修改。