自己写 还是backtrader

这个问题需要具体情况具体分析。如果你是想快速地搭建一个简单的交易策略并且对Python熟悉程度较低，可以考虑使用backtrader这个开源框架来编写你的交易策略。backtrader提供了很多内置的指标、数据处理和绘图功能，可以让你快速地实现一个简单的交易策略。而如果你需要实现更加复杂的策略或者你对Python编程比较熟练，那么自己写代码可能会更灵活和方便，因为你可以更自由地组合和调整交易逻辑。无论你选择哪种方式，都需要在实际使用中不断地测试和优化你的交易策略，才能够取得好的交易回报。

相关问题

用matplotlib写backtrader的图表

backtrader是一个Python的开源框架，用于开发和回测交易策略。它可以生成交易策略的结果和图表，但是它的图表功能比较有限。如果你想用更好的图表展示你的回测结果，你可以使用matplotlib。

下面是一个使用matplotlib绘制backtrader图表的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
from backtrader.plot import plot
from backtrader import Cerebro, TimeFrame, Analyzer
import backtrader.indicators as btind
from datetime import datetime

class MyStrategy(bt.Strategy):
    
    def __init__(self):
        self.sma = btind.SimpleMovingAverage(self.data)
    
    def next(self):
        if self.data.close[0] > self.sma[0]:
            self.buy()
        if self.data.close[0] < self.sma[0]:
            self.sell()

cerebro = Cerebro()
data = bt.feeds.YahooFinanceData(dataname='AAPL', fromdate=datetime(2017, 1, 1), todate=datetime(2018, 12, 31))
cerebro.adddata(data)
cerebro.addstrategy(MyStrategy)
cerebro.run()

# 使用backtrader内置的plot函数
cerebro.plot()

# 使用matplotlib绘制图表
fig, ax = plt.subplots()
plt.plot(data.datetime.date(), data.close)
plt.plot(data.datetime.date(), cerebro.runstrats[0][0].sma)
plt.show()

使用backtrader内置的plot函数可以方便地绘制图表，但是它的样式比较固定。如果你想要更加自由地控制图表的样式，你可以使用matplotlib。在这个例子中，我们使用matplotlib绘制了收盘价和移动平均线的图表。

backtrader

Backtrader是一个开源的Python框架，用于快速设计、测试和部署交易策略。它基于向量化的计算方法，提供了丰富的工具和数据结构，可以方便地进行回测和交易策略的开发。使用Backtrader，你可以轻松地获取、处理和分析金融市场数据，编写和优化交易策略，并进行可视化和回测。它提供了许多内置的交易指标和模拟交易器，可以帮助快速测试和评估不同的策略。你可以通过官方网站（https://www.backtrader.com/）获取Backtrader的API文档进行学习。\[1\]

Backtrader的主要组成部分包括框架（Cerebro）、数据加载（Data Feed）、交易策略（Strategies）、技术指标（Indicators）、订单（Orders）、观察者（Observers）、测量评估（Analyzers）、经纪人（Broker）、实盘交易（Live Trading）和结果可视化（Plotting）等。你可以使用框架来构建和管理交易策略，使用数据加载模块来获取和处理金融市场数据，使用交易策略模块来编写和优化交易策略，使用技术指标模块来计算和使用各种技术指标，使用订单模块来生成和执行交易订单，使用观察者模块来监控和记录交易行为，使用测量评估模块来评估和分析交易结果，使用经纪人模块来模拟和执行交易操作，使用实盘交易模块来连接实际交易所进行实时交易，使用结果可视化模块来可视化和展示交易结果。\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【python量化】基于backtrader的深度学习模型量化回测框架](https://blog.csdn.net/FrankieHello/article/details/130453151)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [backtrader回测框架实例](https://blog.csdn.net/halps/article/details/127170996)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]