backtrader 多只股票每次交易前要多股票多个指标按权重计算排名只买入前10名股票如何实现
时间: 2024-04-21 13:24:52 浏览: 24
要在 backtrader 中实现多只股票的交易,并按照权重计算排名,只买入前10名股票,你可以按照以下步骤进行操作:
1. 创建一个自定义的 Indicator(指标)来计算每只股票的排名权重。这个指标可以根据你选择的指标进行计算,比如收益率、市值等等。
2. 在策略中,使用 `PreNext` 方法来获取多只股票的历史数据,并在 `next` 方法中计算每只股票的指标值。
3. 在 `next` 方法中,将每只股票的指标值保存到一个字典中,其中键是股票代码,值是指标值。
4. 在 `next` 方法中,使用 `sorted` 函数对字典中的值进行排序,并获取排名前10的股票代码。
5. 在 `next` 方法中,使用 `self.buy` 方法来执行买入操作。你可以使用一个循环来遍历排名前10的股票代码,并执行买入操作。
这是一个简单的框架,你可以根据自己的需求进行细化和定制化。具体实现可能需要一些编码和调试,但这个框架可以帮助你开始实现多只股票按权重计算排名并买入前10名股票的交易策略。
相关问题
backtrader 多只股票每次交易前要按MACD(30%权重),SMA(70%权重)权重计算排名,只买入前10名股票具体代码实现
下面是一个使用 backtrader 实现多只股票按照 MACD 和 SMA 权重计算排名,并只买入前10名股票的示例代码:
```python
import backtrader as bt
class MyStrategy(bt.Strategy):
params = (
('macd_weight', 0.3),
('sma_weight', 0.7),
('top_n', 10)
)
def __init__(self):
self.stock_data = {}
self.rankings = {}
self.macd = {}
self.sma = {}
for data in self.datas:
self.macd[data] = bt.indicators.MACD(data)
self.sma[data] = bt.indicators.SimpleMovingAverage(data)
def next(self):
for data in self.datas:
macd_value = self.macd[data].macd[0]
sma_value = self.sma[data][0]
# 计算股票排名得分
score = self.params.macd_weight * macd_value + self.params.sma_weight * sma_value
# 保存股票得分
self.rankings[data] = score
# 根据得分进行排序,并获取前top_n名的股票
top_stocks = sorted(self.rankings, key=self.rankings.get, reverse=True)[:self.params.top_n]
for data in self.datas:
if data in top_stocks:
# 买入前top_n名的股票
self.buy(data=data)
cerebro = bt.Cerebro()
# 加载你的数据,并将其添加到 Cerebro 实例
# ...
# 将策略添加到 Cerebro 实例
cerebro.addstrategy(MyStrategy)
# 运行回测
# ...
```
在这个代码中,我们创建了一个名为 `MyStrategy` 的自定义策略,其中 `macd_weight` 和 `sma_weight` 参数分别表示 MACD 和 SMA 的权重,`top_n` 参数表示要买入的前 N 名股票。
在 `__init__` 方法中,我们初始化了存储股票数据、MACD 指标和 SMA 指标的字典。
在 `next` 方法中,我们计算每只股票的 MACD 和 SMA 值,并根据权重计算股票的得分。然后,我们将股票得分保存到 `rankings` 字典中。
最后,我们根据得分对股票进行排序,并获取前 `top_n` 名的股票。对于排名在前的股票,我们执行买入操作。
你需要根据自己的数据加载和回测设置来完善这段代码。这只是一个示例,你可以根据你的具体需求和数据进行适当的调整和修改。
backtrader 多只股票每次交易前要按MACD(30%权重),SMA(70%权重)权重计算排名,只买入前10名股票,如果股票不满足条件顺延下一只股票买入,比如买入第11只股票,具体代码实现
要在 backtrader 中实现多只股票按照 MACD 和 SMA 权重计算排名,并只买入前10名股票,如果股票不满足条件则顺延下一只股票买入,你可以按照以下步骤进行操作:
```python
import backtrader as bt
class MyStrategy(bt.Strategy):
params = (
('macd_weight', 0.3),
('sma_weight', 0.7),
('top_n', 10)
)
def __init__(self):
self.stock_data = {}
self.rankings = {}
self.macd = {}
self.sma = {}
self.buy_next_stock = False
for data in self.datas:
self.macd[data] = bt.indicators.MACD(data)
self.sma[data] = bt.indicators.SimpleMovingAverage(data)
def next(self):
if self.buy_next_stock:
for data in self.datas:
if data not in self.positions:
self.buy(data=data, exectype=bt.Order.Market)
self.buy_next_stock = False
break
else:
for data in self.datas:
macd_value = self.macd[data].macd[0]
sma_value = self.sma[data][0]
# 计算股票排名得分
score = self.params.macd_weight * macd_value + self.params.sma_weight * sma_value
# 保存股票得分
self.rankings[data] = score
# 根据得分进行排序,并获取前top_n名的股票
top_stocks = sorted(self.rankings, key=self.rankings.get, reverse=True)[:self.params.top_n]
for data in self.datas:
if data in top_stocks:
# 如果股票不满足条件,则顺延下一只股票买入
if data in self.positions:
continue
self.buy(data=data, exectype=bt.Order.Market)
break
# 如果前top_n名的股票都不满足条件,则顺延下一只股票买入
if not self.positions:
self.buy_next_stock = True
cerebro = bt.Cerebro()
# 加载你的数据,并将其添加到 Cerebro 实例
# ...
# 将策略添加到 Cerebro 实例
cerebro.addstrategy(MyStrategy)
# 运行回测
# ...
```
在这个代码中,我们在 `MyStrategy` 策略类中添加了一个标志位 `buy_next_stock`,用于指示是否顺延下一只股票买入。
在 `next` 方法中,我们首先检查 `buy_next_stock` 标志位,如果为真,则顺延下一只股票买入。否则,我们计算每只股票的 MACD 和 SMA 值,并根据权重计算股票的得分。然后,我们将股票得分保存到 `rankings` 字典中。
接下来,我们根据得分对股票进行排序,并获取前 `top_n` 名的股票。我们遍历这些股票,如果股票不满足条件(即已经持仓),则继续遍历下一只股票。如果找到满足条件的股票,则执行买入操作,并将 `buy_next_stock` 标志位设置为假。
最后,如果前 `top_n` 名的股票都不满足条件,则将 `buy_next_stock` 标志位设置为真,以顺延下一只股票买入。
这个代码框架可以实现按照权重计算排名,并只买入前10名股票,如果股票不满足条件则顺延下一只股票买入。你可以根据自己的需求和数据进行适当的调整和修改。
相关推荐
![ppt](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083527.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)