写一个运用双技术指标的策略代码,需要入场条件,离场条件,购买规模,止盈条件,止损条件,并使用backtrader回测展示夏普率。
时间: 2023-10-22 08:04:56 浏览: 116
matlab计算夏普比率代码-Back-Testing-Framework:回测框架
好的,让我来为您编写一个使用双技术指标的策略代码。在这个策略中,我们将使用RSI和MACD指标来做出决策。以下是完整的代码:
```
import backtrader as bt
class DoubleTech(bt.Strategy):
params = (
('rsi_period', 14),
('macd_fast', 12),
('macd_slow', 26),
('macd_signal', 9),
('buy_size', 1000),
('take_profit', 0.02),
('stop_loss', 0.01),
)
def __init__(self):
self.rsi = bt.indicators.RSI(period=self.params.rsi_period)
self.macd = bt.indicators.MACD(
period_me1=self.params.macd_fast,
period_me2=self.params.macd_slow,
period_signal=self.params.macd_signal
)
def next(self):
if self.position:
if self.data.close[0] < self.position.price * (1 - self.params.stop_loss):
self.close()
elif self.data.close[0] > self.position.price * (1 + self.params.take_profit):
self.close()
elif self.rsi < 30 and self.macd.lines.macd[0] > self.macd.lines.signal[0]:
self.buy(size=self.params.buy_size)
elif self.rsi > 70 and self.macd.lines.macd[0] < self.macd.lines.signal[0]:
self.sell(size=self.params.buy_size)
cerebro = bt.Cerebro()
data = bt.feeds.YahooFinanceData(dataname='AAPL', fromdate=datetime(2010, 1, 1), todate=datetime(2020, 1, 1))
cerebro.adddata(data)
cerebro.addstrategy(DoubleTech)
cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.SharpeRatio, _name='sharpe_ratio')
results = cerebro.run()
print('Sharpe Ratio:', results[0].analyzers.sharpe_ratio.get_analysis()['sharperatio'])
cerebro.plot()
```
在上面的代码中,我们使用`params`来定义我们的参数。我们使用`rsi_period`来定义RSI指标的期间,`macd_fast`和`macd_slow`定义MACD指标的短期和长期EMA期间,`macd_signal`定义MACD的信号线期间,`buy_size`定义我们购买的数量,`take_profit`定义我们的止盈条件,`stop_loss`定义我们的止损条件。
我们在`__init__`函数中初始化了RSI和MACD指标,并在`next`函数中定义了我们的入场和离场逻辑。如果我们有头寸,我们会检查价格是否低于止损条件或高于止盈条件,并相应地平仓。如果我们没有头寸,我们会检查RSI和MACD指标是否满足我们的入场条件或离场条件,并相应地买入或卖出股票。
在`cerebro`中,我们添加了我们的数据源和策略,并使用`addanalyzer`函数添加了我们的夏普率分析器。最后,我们通过`cerebro.run()`运行我们的回测,并使用`cerebro.plot()`绘制我们的结果。
这个策略将在每个交易日结束时执行,并且它将始终使用我们定义的参数。如果您想更改参数并重新运行回测,请修改`params`中的值。
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