版本1.9.35.116
将StopTrail
和StopTrailLimit
订单运行类型添加到回测库中。
笔记
这仅在回测中实现,还没有针对实时经纪人的实现
笔记
更新为1.9.36.116
版本。盈透证券支持StopTrail
、 StopTrailLimit
和OCO
。
OCO
始终将组中的oco
一个订单指定为参数ocoStopTrailLimit
:代理仿真和IB
代理具有 asme 行为。指定:price
作为初始止损触发价格(同时指定trailamount
),然后plimi
作为初始限价。两者的差值将决定limitoffset
(限价与止损触发价之间的距离)
使用模式完全集成到策略实例的标准buy
、 sell
和close
操作方法中。通知:
指示希望使用哪种运行类型,如
exectype=bt.Order.StopTrail
以及是否必须使用固定距离或基于百分比的距离计算追踪价格
固定距离:
trailamount=10
基于百分比的距离:
trailpercent=0.02
(即:2%
)
如果一个人通过发出buy
进入市场多头,这就是使用StopTrail
和trailamount
的sell
的作用:
如果未指定
price
,则使用最新close
价从价格中减去
trailamount
以找到stop
(或触发)价格经纪人的下一次迭代检查是否已达到触发价格
如果是:订单以
Market
运行类型的方式运行如果否,则使用最新
close
价并减去trailamount
距离重新计算stop
价如果新价格上涨,则更新
如果新价格会下降(或根本没有变化),则将其丢弃
也就是说:追踪止损价格跟随价格上涨,但如果价格开始下跌,则保持不变,以潜在地获得利润。
如果一个人以sell
的方式进入市场,那么使用StopTrail
发出buy
指令只会做相反的事情,即:价格跟随向下。
一些使用模式
# For a StopTrail going downwards # last price will be used as reference self.buy(size=1, exectype=bt.Order.StopTrail, trailamount=0.25) # or self.buy(size=1, exectype=bt.Order.StopTrail, price=10.50, trailamount=0.25) # For a StopTrail going upwards # last price will be used as reference self.sell(size=1, exectype=bt.Order.StopTrail, trailamount=0.25) # or self.sell(size=1, exectype=bt.Order.StopTrail, price=10.50, trailamount=0.25)
也可以指定trailpercent
而不是trailamount
并且到价格的距离将计算为价格的百分比
# For a StopTrail going downwards with 2% distance # last price will be used as reference self.buy(size=1, exectype=bt.Order.StopTrail, trailpercent=0.02) # or self.buy(size=1, exectype=bt.Order.StopTrail, price=10.50, trailpercent=0.0.02) # For a StopTrail going upwards with 2% difference # last price will be used as reference self.sell(size=1, exectype=bt.Order.StopTrail, trailpercent=0.02) # or self.sell(size=1, exectype=bt.Order.StopTrail, price=10.50, trailpercent=0.02)
对于StopTrailLimit
唯一的区别是当追踪止损价格被触发时会发生什么。
在这种情况下,订单作为
Limit
订单运行(与StopLimit
订单的行为相同,但在这种情况下具有动态触发价格)笔记
必须指定
plimit=xx
才能buy
或sell
,这将是限价笔记
限价不会像止损/触发价格那样动态变化
一个例子总是值一千字,因此通常的反向交易样本,
使用移动平均线向上交叉进入市场做多
使用追踪止损退出市场
50
点固定价格距离的运行
$ ./trail.py --plot --strat trailamount=50.0
产生以下图表
以及以下输出:
************************************************** 2005-02-14,3075.76,3025.76,3025.76 ---------- 2005-02-15,3086.95,3036.95,3036.95 2005-02-16,3068.55,3036.95,3018.55 2005-02-17,3067.34,3036.95,3017.34 2005-02-18,3072.04,3036.95,3022.04 2005-02-21,3063.64,3036.95,3013.64 ... ... ************************************************** 2005-05-19,3051.79,3001.79,3001.79 ---------- 2005-05-20,3050.45,3001.79,3000.45 2005-05-23,3070.98,3020.98,3020.98 2005-05-24,3066.55,3020.98,3016.55 2005-05-25,3059.84,3020.98,3009.84 2005-05-26,3086.08,3036.08,3036.08 2005-05-27,3084.0,3036.08,3034.0 2005-05-30,3096.54,3046.54,3046.54 2005-05-31,3076.75,3046.54,3026.75 2005-06-01,3125.88,3075.88,3075.88 2005-06-02,3131.03,3081.03,3081.03 2005-06-03,3114.27,3081.03,3064.27 2005-06-06,3099.2,3081.03,3049.2 2005-06-07,3134.82,3084.82,3084.82 2005-06-08,3125.59,3084.82,3075.59 2005-06-09,3122.93,3084.82,3072.93 2005-06-10,3143.85,3093.85,3093.85 2005-06-13,3159.83,3109.83,3109.83 2005-06-14,3162.86,3112.86,3112.86 2005-06-15,3147.55,3112.86,3097.55 2005-06-16,3160.09,3112.86,3110.09 2005-06-17,3178.48,3128.48,3128.48 2005-06-20,3162.14,3128.48,3112.14 2005-06-21,3179.62,3129.62,3129.62 2005-06-22,3182.08,3132.08,3132.08 2005-06-23,3190.8,3140.8,3140.8 2005-06-24,3161.0,3140.8,3111.0 ... ... ... ************************************************** 2006-12-19,4100.48,4050.48,4050.48 ---------- 2006-12-20,4118.54,4068.54,4068.54 2006-12-21,4112.1,4068.54,4062.1 2006-12-22,4073.5,4068.54,4023.5 2006-12-27,4134.86,4084.86,4084.86 2006-12-28,4130.66,4084.86,4080.66 2006-12-29,4119.94,4084.86,4069.94
系统使用追踪止损退出市场,而不是等待通常的交叉向下模式。让我们以第一次操作为例
做多收盘价:
3075.76
系统计算的追踪止损价格:
3025.76
(距离50
单位)示例计算的追踪止损价格:
3025.76
(每行显示的最后价格)
在第一次计算之后:
收盘价上涨至
3086.95
,止损价调整至3036.95
以下收盘价不超过
3086.95
且触发价不变
在其他 2 个操作中可以看到相同的模式。
为了比较,只有30
个固定距离点的运行(只是图表)
$ ./trail.py --plot --strat trailamount=30.0
还有图表
最后一次运行, trailpercent=0.02
$ ./trail.py --plot --strat trailpercent=0.02
对应的图表。
样本用法
$ ./trail.py --help usage: trail.py [-h] [--data0 DATA0] [--fromdate FROMDATE] [--todate TODATE] [--cerebro kwargs] [--broker kwargs] [--sizer kwargs] [--strat kwargs] [--plot [kwargs]] StopTrail Sample optional arguments: -h, --help show this help message and exit --data0 DATA0 Data to read in (default: ../../datas/2005-2006-day-001.txt) --fromdate FROMDATE Date[time] in YYYY-MM-DD[THH:MM:SS] format (default: ) --todate TODATE Date[time] in YYYY-MM-DD[THH:MM:SS] format (default: ) --cerebro kwargs kwargs in key=value format (default: ) --broker kwargs kwargs in key=value format (default: ) --sizer kwargs kwargs in key=value format (default: ) --strat kwargs kwargs in key=value format (default: ) --plot [kwargs] kwargs in key=value format (default: )
示例代码
from __future__ import (absolute_import, division, print_function, unicode_literals) import argparse import datetime import backtrader as bt class St(bt.Strategy): params = dict( ma=bt.ind.SMA, p1=10, p2=30, stoptype=bt.Order.StopTrail, trailamount=0.0, trailpercent=0.0, ) def __init__(self): ma1, ma2 = self.p.ma(period=self.p.p1), self.p.ma(period=self.p.p2) self.crup = bt.ind.CrossUp(ma1, ma2) self.order = None def next(self): if not self.position: if self.crup: o = self.buy() self.order = None print('*' * 50) elif self.order is None: self.order = self.sell(exectype=self.p.stoptype, trailamount=self.p.trailamount, trailpercent=self.p.trailpercent) if self.p.trailamount: tcheck = self.data.close - self.p.trailamount else: tcheck = self.data.close * (1.0 - self.p.trailpercent) print(','.join( map(str, [self.datetime.date(), self.data.close[0], self.order.created.price, tcheck]) ) ) print('-' * 10) else: if self.p.trailamount: tcheck = self.data.close - self.p.trailamount else: tcheck = self.data.close * (1.0 - self.p.trailpercent) print(','.join( map(str, [self.datetime.date(), self.data.close[0], self.order.created.price, tcheck]) ) ) def runstrat(args=None): args = parse_args(args) cerebro = bt.Cerebro() # Data feed kwargs kwargs = dict() # Parse from/to-date dtfmt, tmfmt = '%Y-%m-%d', 'T%H:%M:%S' for a, d in ((getattr(args, x), x) for x in ['fromdate', 'todate']): if a: strpfmt = dtfmt + tmfmt * ('T' in a) kwargs[d] = datetime.datetime.strptime(a, strpfmt) # Data feed data0 = bt.feeds.BacktraderCSVData(dataname=args.data0, **kwargs) cerebro.adddata(data0) # Broker cerebro.broker = bt.brokers.BackBroker(**eval('dict(' + args.broker + ')')) # Sizer cerebro.addsizer(bt.sizers.FixedSize, **eval('dict(' + args.sizer + ')')) # Strategy cerebro.addstrategy(St, **eval('dict(' + args.strat + ')')) # Execute cerebro.run(**eval('dict(' + args.cerebro + ')')) if args.plot: # Plot if requested to cerebro.plot(**eval('dict(' + args.plot + ')')) def parse_args(pargs=None): parser = argparse.ArgumentParser( formatter_class=argparse.ArgumentDefaultsHelpFormatter, description=( 'StopTrail Sample' ) ) parser.add_argument('--data0', default='../../datas/2005-2006-day-001.txt', required=False, help='Data to read in') # Defaults for dates parser.add_argument('--fromdate', required=False, default='', help='Date[time] in YYYY-MM-DD[THH:MM:SS] format') parser.add_argument('--todate', required=False, default='', help='Date[time] in YYYY-MM-DD[THH:MM:SS] format') parser.add_argument('--cerebro', required=False, default='', metavar='kwargs', help='kwargs in key=value format') parser.add_argument('--broker', required=False, default='', metavar='kwargs', help='kwargs in key=value format') parser.add_argument('--sizer', required=False, default='', metavar='kwargs', help='kwargs in key=value format') parser.add_argument('--strat', required=False, default='', metavar='kwargs', help='kwargs in key=value format') parser.add_argument('--plot', required=False, default='', nargs='?', const='{}', metavar='kwargs', help='kwargs in key=value format') return parser.parse_args(pargs) if __name__ == '__main__': runstrat()