cerebro.addanalyzer(SQN,_name='SQNanz') NameError: name 'SQN' is not defined
时间: 2023-10-08 16:09:39 浏览: 50
这个错误是因为在你的代码中没有定义名为 'SQN' 的变量,导致无法调用 'addanalyzer' 方法。请确保你已经正确地定义了 'SQN' 变量,并且在使用 'addanalyzer' 方法之前进行了初始化。如果你仍然遇到问题,请检查变量命名是否正确,并确保在调用 'addanalyzer' 方法之前对其进行了定义和赋值。
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# Set cash inside the strategy cerebro.broker = bt.brokers.BackBroker(coc=True) # 设置启动资金 cerebro.broker.setcash(10000.0) # 设置交易单位大小 # cerebro.addsizer(bt.sizers.FixedSize, stake=5000) # 设置佣金为千分之一 cerebro.broker.setcommission(commission=0.003) # 添加图表设置 cerebro.addobserver(bt.observers.Broker) cerebro.addobserver(bt.observers.Trades) cerebro.addobserver(bt.observers.DrawDown) # Set leverage #cerebro.broker.setcommission() # 添加分析指标 # 收益率 cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.Returns, _name='_Returns') # 收益期间 cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.TimeReturn, _name='_TimeReturn') # 计算最大回撤相关指标 cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.DrawDown, _name='_DrawDown') # 回撤期间 cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.TimeDrawDown, _name='_TimeDrawDown') # 计算年化夏普比率 cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.SharpeRatio, _name='_SharpeRatio', timeframe=bt.TimeFrame.Days, annualize=True, riskfreerate=0) # 计算夏普比率 # 交易统计信息,如获胜、失败次数 cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.TradeAnalyzer, _name='_TradeAnalyzer') # 运行回测 result = cerebro.run() # 输出回测结果 # 提取结果 print("--------------- 收益期间 -----------------") print(result[0].analyzers._TimeReturn.get_analysis()) print("--------------- 最大回撤相关指标 -----------------") print(result[0].analyzers._DrawDown.get_analysis()) print("--------------- 回撤期间 -----------------") print(result[0].analyzers._TimeDrawDown.get_analysis()) print(f"最终资金: {cerebro.broker.getvalue():,.2f} 元") print("收益率:",result[0].analyzers._Returns.get_analysis()['rtot']) print("夏普比率:",result[0].analyzers._SharpeRatio.get_analysis()['sharperatio']) # 绘制图表 cerebro.plot(iplot=False, style='candlestick', barup='red', bardown='green', volume=True, volup='red', voldown='green')这一代码显示IndentationError: unexpected indent
这个错误是因为代码的缩进不正确。你需要检查代码的缩进是否正确,确保每个代码块都有正确的缩进。在 Python 中,缩进是非常重要的,因为它定义了代码块的范围。以下是一个修复缩进的示例:
```
# Set cash inside the strategy
cerebro.broker = bt.brokers.BackBroker(coc=True)
# 设置启动资金
cerebro.broker.setcash(10000.0)
# 设置交易单位大小
# cerebro.addsizer(bt.sizers.FixedSize, stake=5000)
# 设置佣金为千分之一
cerebro.broker.setcommission(commission=0.003)
# 添加图表设置
cerebro.addobserver(bt.observers.Broker)
cerebro.addobserver(bt.observers.Trades)
cerebro.addobserver(bt.observers.DrawDown)
# Set leverage
#cerebro.broker.setcommission()
# 添加分析指标
# 收益率
cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.Returns, _name='_Returns')
# 收益期间
cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.TimeReturn, _name='_TimeReturn')
# 计算最大回撤相关指标
cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.DrawDown, _name='_DrawDown')
# 回撤期间
cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.TimeDrawDown, _name='_TimeDrawDown')
# 计算年化夏普比率
cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.SharpeRatio, _name='_SharpeRatio', timeframe=bt.TimeFrame.Days, annualize=True, riskfreerate=0)
# 计算夏普比率
# 交易统计信息,如获胜、失败次数
cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.TradeAnalyzer, _name='_TradeAnalyzer')
# 运行回测
result = cerebro.run()
# 输出回测结果
# 提取结果
print("--------------- 收益期间 -----------------")
print(result[0].analyzers._TimeReturn.get_analysis())
print("--------------- 最大回撤相关指标 -----------------")
print(result[0].analyzers._DrawDown.get_analysis())
print("--------------- 回撤期间 -----------------")
print(result[0].analyzers._TimeDrawDown.get_analysis())
print(f"最终资金: {cerebro.broker.getvalue():,.2f} 元")
print("收益率:",result[0].analyzers._Returns.get_analysis()['rtot'])
print("夏普比率:",result[0].analyzers._SharpeRatio.get_analysis()['sharperatio'])
# 绘制图表
cerebro.plot(iplot=False, style='candlestick', barup='red', bardown='green', volume=True, volup='red', voldown='green')
```
在这个例子中,我将代码块的缩进调整为四个空格。这是 Python 中通常使用的标准缩进。你需要确保所有代码块的缩进都是一致的,并使用相同的缩进方式,例如空格或制表符。
import backtrader as bt class Backtest(bt.Strategy): def __init__(self): self.signal = self.data.signal def next(self): if self.signal == 1: self.buy() elif self.signal == -1: self.sell() cerebro = bt.Cerebro() data = bt.feeds.PandasData(dataname=data) cerebro.adddata(data) cerebro.addstrategy(Backtest) cerebro.run()报错'Lines_LineSeries_DataSeries_OHLC_OHLCDateTime_Abst' object has no attribute 'signal'
这个错误提示意味着你的 `data` 对象没有名为 `signal` 的属性。你需要确认你的 `data` 对象中是否有名为 `signal` 的列,并且已经正确地被加载到了 `data` 对象中。如果你已经确定 `signal` 列存在并且被正确地加载到了 `data` 对象中,那么你需要检查一下 `data` 对象的数据类型是否正确。
另外,你需要在初始化函数中调用 `super().__init__()`,这样你才能够访问 `self.data` 对象。所以你需要修改你的代码如下:
```python
import backtrader as bt
class Backtest(bt.Strategy):
def __init__(self):
super().__init__() # 添加这行代码
self.signal = self.data.signal
def next(self):
if self.signal == 1:
self.buy()
elif self.signal == -1:
self.sell()
cerebro = bt.Cerebro()
data = bt.feeds.PandasData(dataname=data)
cerebro.adddata(data)
cerebro.addstrategy(Backtest)
cerebro.run()
```
如果你的数据类型是 Pandas DataFrame,确保你已经正确地将 `signal` 列设置为了索引列或时间序列,并且在加载数据时使用了 `index_col` 或 `datetime` 参数。
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