我想用python写一个股票回测程序，你有什么建议吗

以下是一些建议：

1. 选择一个合适的回测框架，例如backtrader、zipline等，这些框架提供了许多内置的函数和模块，可以方便地进行回测。

2. 获取历史股票数据，可以从Yahoo Finance、Google Finance等数据源中获取数据，也可以使用pandas-datareader包。

3. 定义回测策略，包括买入、卖出、持有等决策，可以使用技术分析指标、基本面分析等方法。

4. 进行回测，将策略应用于历史数据中，并计算回测结果，例如收益率、风险等指标。

5. 对回测结果进行分析和优化，根据回测结果对策略进行调整和优化，以提高回测效果。

6. 可以考虑使用机器学习技术，如神经网络、决策树等，来进行预测和优化。

7. 最后，可以将回测结果可视化，以便更好地理解和分析回测效果。

相关问题

我想用python写一个股票交易策略回测软件，请给出框架及步骤等建议

当然，我很愿意为您提供关于使用 Python 写股票交易策略回测软件的建议。以下是一般的步骤和框架：

1. 数据获取：首先，您需要获取所需的历史股票数据。您可以使用各种数据源，例如 Yahoo Finance，Quandl 等。

2. 数据处理：其次，您需要对获取的数据进行处理和清洗，以便进行分析。

3. 策略开发：接下来，您需要开发您的交易策略。这可以基于各种技术指标，例如均线，RSI 等。

4. 回测：最后，您需要使用处理过的数据对策略进行回测，以评估策略的有效性。

需要注意的是，这只是一般的步骤，您可能需要根据您的需求进行一些调整。此外，为了使您的代码更加可读，建议您使用 Python 中的一些第三方库，例如 Pandas，Numpy，Matplotlib 等。

用python写个backtrader股票回测示例，并考虑手续费、滑点、资金管理

好的，下面是一个backtrader股票回测示例，考虑手续费、滑点、资金管理：

import backtrader as bt

class MyStrategy(bt.Strategy):
    params = (
        ('sma_period', 15),
        ('atr_period', 14),
        ('atr_multiplier', 2),
        ('commission', 0.001),
        ('slippage', 0.001),
        ('initial_capital', 100000),
    )

    def __init__(self):
        self.sma = bt.indicators.SimpleMovingAverage(
            self.data.close, period=self.params.sma_period)
        self.atr = bt.indicators.ATR(
            self.data.high, self.data.low, self.data.close,
            period=self.params.atr_period)
        self.position_size = None

    def next(self):
        if self.position:
            if self.data.close[0] < self.sma[0]:
                self.close()
        else:
            if self.data.close[0] > self.sma[0] + \
                    self.params.atr_multiplier * self.atr[0]:
                self.position_size = self.params.initial_capital * \
                    self.params.risk / self.atr[0]
                self.buy(size=self.position_size)

    def notify_order(self, order):
        if order.status in [order.Submitted, order.Accepted]:
            return
        if order.status in [order.Completed]:
            if order.isbuy():
                self.log(
                    'BUY EXECUTED, Size: %.2f, Price: %.2f, Cost: %.2f, Comm: %.2f' %
                    (order.executed.size, order.executed.price,
                     order.executed.value, order.executed.comm))
                self.position_size = order.executed.size
            else:
                self.log('SELL EXECUTED, Price: %.2f, Cost: %.2f, Comm: %.2f' %
                         (order.executed.price, order.executed.value,
                          order.executed.comm))
                self.position_size = None
        elif order.status in [order.Canceled, order.Margin, order.Rejected]:
            self.log('Order Canceled/Margin/Rejected')
    
    def notify_trade(self, trade):
        self.log('Trade Profit/Loss: %.2f' % trade.pnl)

if __name__ == '__main__':
    cerebro = bt.Cerebro()
    cerebro.addstrategy(MyStrategy, risk=0.01)
    data = bt.feeds.YahooFinanceData(
        dataname='AAPL',
        fromdate=datetime.datetime(2010, 1, 1),
        todate=datetime.datetime(2020, 12, 31))
    cerebro.adddata(data)
    cerebro.broker.setcash(100000)
    cerebro.broker.setcommission(commission=self.params.commission,
                                 margin=0, mult=1)
    cerebro.broker.set_slippage_fixed(
        size=self.params.slippage, price=None)
    cerebro.run()

这个策略使用了SMA和ATR指标来进行交易决策。如果当前没有持仓且价格上穿SMA加上ATR乘以一个倍数，则进行买入；如果当前持仓且价格下穿SMA，则进行卖出。其中，ATR用于计算每次交易的头寸大小。

在`notify_order`方法中，我们输出了每次交易的成本和手续费，用于计算总体的交易成本。在`notify_trade`方法中，我们输出了每次交易的盈亏情况。

在主程序中，我们使用了YahooFinanceData作为数据源，设置了回测时间和初始资金，并设置了手续费、滑点等交易参数。回测时，我们将risk参数设置为0.01，表示每次交易风险不超过总资金的1%。