如何将每月净值输出为dataframe

您可以使用`backtrader`中的`Analyzer`来计算每个月的净值，并将其保存到一个`pandas`的`DataFrame`中。下面是一个示例代码：

import backtrader as bt
import pandas as pd

# 创建每月净值计算器
class MonthlyReturn(bt.Analyzer):

    def __init__(self):
        self.rets = []

    def next(self):
        if len(self.datas) > 1:
            # 计算当月净值
            self.rets.append(self.strategy.broker.get_value())
            
    def get_analysis(self):
        # 将净值转换为 DataFrame
        df = pd.DataFrame(self.rets, columns=['net_value'])
        # 添加日期索引
        df.index = pd.date_range(start=self.strategy.datas[0].datetime.date(0), periods=len(df), freq='M')
        return df

# 创建策略类
class MyStrategy(bt.Strategy):

    def next(self):
        pass

# 创建 Cerebro 引擎对象
cerebro = bt.Cerebro()

# 添加数据源
data = bt.feeds.YahooFinanceData(dataname='AAPL', fromdate=datetime(2018, 1, 1), todate=datetime(2019, 12, 31))
cerebro.adddata(data)

# 将策略类实例化并添加到 Cerebro 引擎
cerebro.addstrategy(MyStrategy)

# 添加每月净值计算器
cerebro.addanalyzer(MonthlyReturn)

# 设置初始资金
cerebro.broker.setcash(100000)

# 运行回测
cerebro.run()

# 获取每月净值 DataFrame
monthly_data = cerebro.analyzers.getbyname('MonthlyReturn').get_analysis()
print(monthly_data)

在上面的代码中，我们创建了一个名为`MonthlyReturn`的自定义分析器，用于计算每个月的净值。在`next`方法中，我们使用`self.strategy.broker.get_value()`方法获取当前净值，并将其添加到列表中。在`get_analysis`方法中，我们将列表转换为一个`pandas`的`DataFrame`，并将日期索引设置为每个月的最后一个交易日。最后，我们使用`cerebro.analyzers.getbyname('MonthlyReturn').get_analysis()`方法获取每月净值的`DataFrame`。