用python写一个回测可转债双低策略的代码

在Python中编写一个简单的可转债双低策略的回测代码，通常需要结合pandas库进行数据处理，yfinance库获取股票数据，以及backtrader库进行回测。下面是一个简化的示例：

# 导入所需库
import pandas as pd
from yahoofinancials import YahooFinancials
from backtrader import cerebro, strategy, TimeFrame

# 定义策略类
class DoubleLowStrategy(strategy.Strategy):
    def __init__(self):
        self.data_rsi = self.datas[0].rsi(14)  # 使用RSI指标
        self.data_low1 = self.datas[0].low[-60:]  # 最近60天最低价
        self.data_low2 = self.datas[0].low[-120:]  # 最近120天最低价

    def next(self):
        if self.data_low1[-1] < self.data_low2[-1]:  # 如果最近60天比120天更低
            if self.data_rsi[-1] > 30:  # 而且RSI超过30，认为有反弹机会
                self.buy()  # 买入信号

# 获取可转债数据
yf = YahooFinancials('AAPL.PA')  # 替换为你要测试的可转债代码
data = yf.get_historical_price_data(start_date='2020-01-01', end_date='2022-12-31')

# 将数据转换成backtrader兼容格式
df = pd.DataFrame(data['prices'])
df['datetime'] = pd.to_datetime(df['date'], format='%Y-%m-%d')
df.set_index('datetime', inplace=True)
data_dict = {'Close': df['close'].values}

# 创建回测引擎
cerebro = cerebro()
cerebro.addstrategy(DoubleLowStrategy)

# 添加数据到引擎
cerebro.adddata(data_dict, name='AAPL', timeframe=TimeFrame.Days)

# 开始回测
cerebro.run()

# 结果打印
print("总收益:", cerebro.broker.getvalue())

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