backtrader设置频率

Backtrader是一个流行的Python库，用于回测和交易策略开发。在Backtrader中，你可以设置数据的加载频率或烛台图的时间间隔，这通常称为数据分辨率（data resolution）。这是为了控制你的策略如何处理历史数据，例如，你可以选择每分钟、每小时或者每日的数据。

设置频率可以通过`datafeed`参数在`backtrader.feeds`模块的`CSVData`或`YahoofinanceData`等类中进行。例如，如果你想要每分钟的数据，你可以这样配置：

data = CSVData(dataname='your_data.csv', fromdate=datetime(2020, 1, 1), todate=datetime(2022, 1, 1), timeframe=bt.TimeFrame.Minutes, compression=60)

在这个例子中，`timeframe=bt.TimeFrame.Minutes`指定数据时间间隔为一分钟，`compression=60`确保每一组数据包含60分钟的交易记录。

相关问题

backtrader小时级别数据怎么读

Backtrader是一个流行的Python库，用于金融时间序列分析和交易回测。如果你想从小时级别数据开始处理，首先你需要获取数据源，常见的有Yahoo Finance、Quandl、Alpha Vantage等。以下是使用Backtrader读取小时级历史数据的一般步骤：

1. **安装依赖**：确保已经安装了backtrader库以及对应的行情数据模块，如backtrader_data_yahoo或者backtrader_data_yahoofinance。

pip install backtrader backtrader-data-yahoo finance

2. **加载数据**：使用`bt.feeds.PandasData`或相关的feed模块，并指定数据的时间频率（比如，'1h'代表每小时），以及起始和结束日期。

from backtrader.data import PandasData

data = PandasData(dataname=my_hourly_df, datetime=0, open=1, high=2, low=3, close=4,
                  volume=5, timestampcol='datetime', fromdate=datetime(2022, 1, 1), todate=datetime(2022, 12, 31),
                  ohlc=True, frequency='1h')

这里`my_hourly_df`是你已经整理好的包含开收盘价、成交量等信息的小时级别DataFrame。

3. **创建 cerebro（大脑）并添加数据**：
创建`Cerebro`实例，然后将数据集添加到其中。

cerebro = bt.Cerebro()
cerebro.adddata(data)

4. **继续设置其他配置**（如策略、资金管理等），然后运行回测。

cerebro.run()