Backtrader教程：观察者 - 参考

Backtrader Backtrader教程   |   2022年6月20日

基准

backtrader类 .observers.基准（）

此 observer 存储策略的回报和参考资产的回报，参考资产是传递到系统的数据之一。

参数：

  • timeframe （默认值： None）如果 None 届时将报告整个回溯测试期间的完整回报

  • compression （默认值： None）

    仅用于亚日时间帧，例如，通过指定“TimeFrame.Minutes”和 60 作为压缩来在每小时时间帧上工作

  • data （默认值： None）

    要跟踪的参考资产以允许比较。

    注意：此数据必须已添加到 cerebro 具有 addata或 resampledata 的 replaydata实例中。

  • _doprenext （默认值： False）

    基准测试将从策略启动的点开始（即：当达到策略的最小期限时） 进行。

    将此值设置为True将从data feeds的起点开始记录基准测试值

  • firstopen （默认值： False）

    Keepint 它确保False 值和基准之间的1st 比较点从 0% 开始，因为基准不会使用其开盘价。

    TimeReturn有关参数含义的完整说明，请参阅分析仪参考

  • fund （默认值： None）

    如果None 经纪人的实际模式（基金模式 - True/False）将被自动检测，以决定回报是基于总资产净值还是基于基金价值。请参阅 set_fundmode 代理文档中的内容

    将其设置为True 或 False 针对特定行为

请记住，在任何时候，run都可以通过在索引0处按名称查看lines来检查当前值。

代理

类别 backtrader.observers.Broker（*args， **kwargs）

此 observer 追踪经纪人中的当前现金金额和投资组合价值（包括现金）

参数：无

经纪人 - 现金

backtrader类 .observers.Cash（*args， **kwargs）

此 observer 跟踪经纪人中的当前现金金额

参数：无

经纪人 - 价值

backtrader类 .observers.Value（*args， **kwargs）

此 observer 跟踪经纪人中的当前投资组合价值，包括现金

参数：

  • fund （默认值： None）

    如果None 经纪人的实际模式（基金模式 - True/False）将被自动检测，以决定回报是基于总资产净值还是基于基金价值。请参阅 set_fundmode 代理文档中的内容

    将其设置为True 或 False 针对特定行为

购买销售

backtrader类 .observers.BuySell（*args， **kwargs）

此 observer 跟踪单个买入/卖出订单（单个运行），并沿着运行价格水准周围的数据将它们绘制在图表上

参数：

* `barplot` (default: `False`) Plot buy signals below the minimum and
  sell signals above the maximum.

  If `False` it will plot on the average price of executions during a
  bar

* `bardist` (default: `0.015` 1.5%) Distance to max/min when
  `barplot` is `True`

撤军

backtrader类 .observers.回撤（）

此 observer 跟踪当前回撤水准（绘制）和最大回撤（未绘制）水准

参数：

  • fund （默认值： None）

    如果None 经纪人的实际模式（基金模式 - True/False）将被自动检测，以决定回报是基于总资产净值还是基于基金价值。请参阅 set_fundmode 代理文档中的内容

    将其设置为True 或 False 针对特定行为

时间返回

backtrader类 .observers.时间返回（）

此 observer 存储策略的回报。

参数：

  • timeframe （默认值： None）如果 None 届时将报告整个回溯测试期间的完整回报

    通过TimeFrame.NoTimeFrame 以考虑整个数据集，没有时间限制

  • compression （默认值： None）

    仅用于亚日时间帧，例如，通过指定“TimeFrame.Minutes”和 60 作为压缩来在每小时时间帧上工作

  • fund （默认值： None）

    如果None 经纪人的实际模式（基金模式 - True/False）将被自动检测，以决定回报是基于总资产净值还是基于基金价值。请参阅 set_fundmode 代理文档中的内容

    将其设置为True 或 False 针对特定行为

请记住，在任何时候，run都可以通过在索引0处按名称查看lines来检查当前值。

行业

backtrader类 .observers.交易（）

此 observer 跟踪完整交易，并绘制交易平仓时达到的 PnL 水准。

当仓位从 0（或超过 0）到 X 时，交易 open ，然后在返回 0 时平仓（或在相反方向上超过 0）

参数：

* `pnlcomm` (def: `True`)

  Show net/profit and loss, i.e.: after commission. If set to `False`
  if will show the result of trades before commission

日志返回

backtrader类 .observers.LogReturns（）

此 observer 存储策略的日志返回或

参数：

  • timeframe （默认值： None）如果 None 届时将报告整个回溯测试期间的完整回报

    通过TimeFrame.NoTimeFrame 以考虑整个数据集，没有时间限制

  • compression （默认值： None）

    仅用于亚日时间帧，例如，通过指定“TimeFrame.Minutes”和 60 作为压缩来在每小时时间帧上工作

  • fund （默认值： None）

    如果None 经纪人的实际模式（基金模式 - True/False）将被自动检测，以决定回报是基于总资产净值还是基于基金价值。请参阅 set_fundmode 代理文档中的内容

    将其设置为True 或 False 针对特定行为

请记住，在run任何时候，都可以通过在索引0处按名称查看lines来检查当前值。

LogReturns2

backtrader类 .observers.LogReturns2（）

扩展 observer 日志返回以显示两台仪器

基金价值

backtrader类 .observers.FundValue（*args， **kwargs）

此 observer 跟踪当前类似基金的价值

参数：无

基金股

backtrader类 .observers.FundShares（*args， **kwargs）

此 observer 跟踪当前类似基金的股票

参数：无

推荐阅读

相关文章

Backtrader按日线交易

似乎在世界某个地方有一种权益(Interest)可以总结如下： 使用每日柱线引入订单，但使用开盘价 这来自工单#105订单执行逻辑与当前数据和#101动态投注计算中的对话 backtrader 尝试尽可能保持现实，并且在处理每日柱线时适用以下前提： 当每日柱被评估时，柱线已经结束 这是有道理的，

Backtrader教程：日志记录 - 编写器

将以下内容写出到流中： csv 流，

Backtrader教程：数据馈送 - 扩展(Extending DataFeed)

GitHub 中的问题实际上是在推动文档部分的完成，或者説明我了解我是否backtrader 具有我从一开始就设想的易用性和灵活性以及在此过程中做出的决定。 在本例中为问题 #9。

Backtrader教程：数据馈送 - 展期交割

并非每个供应商都为可以交易的工具提供连续的未来。有时提供的数据是仍然有效的到期日期的数据，即：仍在交易的日期 这在回溯测试方面并不是很有帮助，因为数据分散在几个不同的仪器上，这些仪器另外...时间重叠。 能够正确地将这些仪器的数据从过去连接到连续的流中，可以减轻疼痛。

Backtrader智能质押

版本 1.6.4.93 标志着 backtrader 的一个重要里程碑，即使版本号的更改很小。 职位大小调整是阅读Van K. Tharp的《Trade Your Way To Financial Freedom 》后，为这个项目奠定基础的事情之一。

Backtrader交叉回溯测试陷阱

在backtrader 社区中 ，倾向于重复的事情是，用户解释了拷贝在例如 TradingView 中获得的回溯测试结果的意愿，这些天非常流行，或者其他一些回溯测试平台。

Backtrader教程：日期时间 - 管理

在 1.5.0 版之前， backtrader 使用直接的方法来进行时间管理，因为数据源计算的任何日期时间都只是按面值使用。 对于任何用户输入也是如此，例如可以提供给任何数据源的参数fromdate （或 sessionstart）的情况 考虑到直接控制冻结的数据源以进行回溯测试，这种方法很好。

Backtrader教程：数据馈送 - 熊猫

注意 pandas 并且必须安装其依赖项 支持Pandas Dataframes似乎受到很多人的关注，他们依赖于已经可用的解析代码来分析不同的数据源（包括CSV）和Pandas提供的其他功能。 数据馈送的重要声明。 注意 这些只是 声明。不要盲目拷贝此代码。

Backtrader教程：分析仪 - PyFolio

注意 从（至少）2017-07-25pyfolio 开始，API已更改，不再 create_full_tear_sheet 具有 gross_lev 作为命名参数的参数。

Backtrader终极振荡器

backtrader开发启动时的目标之一是使开发新的指针变得非常容易（至少对作者本人而言），以在数学和视觉上测试想法。 门票#102 是关于将 UltimateOscillator 添加到 backtrader 注意 它将在下一个版本中添加，同时可以使用下面的代码使用它。 票证中所示的参考： 以及： 无需在这里重复。