BacktraderPyFolio 集成

  |  

注意

2017年2月

pyfolio API 已更改,不再 create_full_tear_sheet 具有 gross_lev 作为命名参数的参数。

因此,下面的示例不起作用

鉴于zipline和pyfolio之间的紧密集成,第一眼看到本教程认为它很困难,但是pyfolio可用于其他一些用途的示例测试数据实际上对于解码幕后运行的内容非常有用,因此集成奇迹。

集成了一个投资组合工具,即pyfolio工单#108中提出。

大多数作品已经在 backtrader到位:

  • 分析仪基础结构

  • 儿童分析仪

  • 时间倒车分析仪

只需要一台主PyFolio 分析仪和3台简易儿童分析仪。再加上一个依赖于已经需要 pyfolio 的依赖项之一的方法,该依赖项是 pandas

最具挑战性的部分...“获得正确的所有依赖关系”。

  • 更新pandas

  • 更新numpy

  • 更新scikit-lean

  • 更新seaborn

在带有C编译器的类Unix环境中,一切都与时间有关。在Windows下,即使安装了特定的Microsoft编译器(在这种情况下是Python 2.7的链),事情也失败了。但是,一个拥有Windows最新软件包集合的知名网站提供了说明。如果您需要,请访问它:

如果不进行测试,集成将不完整,这就是为什么通常的样本一如既往地存在的原因。

无 PyFolio

该示例用于random.randint 决定何时买入/卖出,因此这只是检查一切是否正常:

$ ./pyfoliotest.py --printout --no-pyfolio --plot

输出:

Len,Datetime,Open,High,Low,Close,Volume,OpenInterest
0001,2005-01-03T23:59:59,38.36,38.90,37.65,38.18,25482800.00,0.00
BUY  1000 @%23.58
0002,2005-01-04T23:59:59,38.45,38.54,36.46,36.58,26625300.00,0.00
BUY  1000 @%36.58
SELL 500 @%22.47
0003,2005-01-05T23:59:59,36.69,36.98,36.06,36.13,18469100.00,0.00
...
SELL 500 @%37.51
0502,2006-12-28T23:59:59,25.62,25.72,25.30,25.36,11908400.00,0.00
0503,2006-12-29T23:59:59,25.42,25.82,25.33,25.54,16297800.00,0.00
SELL 250 @%17.14
SELL 250 @%37.01

有3个数据和几个买入和卖出操作是随机选择的,并分散在测试运行的2年默认寿命中

PyFolio run

pyfolio 在Jupyter Notebook中运行时,包括内联绘图,一切都很有效。这是笔记本

注意

runstrat get here [] 作为参数,使用缺省参数运行,并跳过笔记本本身传递的参数

%matplotlib inline
from __future__ import (absolute_import, division, print_function,
                        unicode_literals)


import argparse
import datetime
import random

import backtrader as bt


class St(bt.Strategy):
    params = (
        ('printout', False),
        ('stake', 1000),
    )

    def __init__(self):
        pass

    def start(self):
        if self.p.printout:
            txtfields = list()
            txtfields.append('Len')
            txtfields.append('Datetime')
            txtfields.append('Open')
            txtfields.append('High')
            txtfields.append('Low')
            txtfields.append('Close')
            txtfields.append('Volume')
            txtfields.append('OpenInterest')
            print(','.join(txtfields))

    def next(self):
        if self.p.printout:
            # Print only 1st data ... is just a check that things are running
            txtfields = list()
            txtfields.append('%04d' % len(self))
            txtfields.append(self.data.datetime.datetime(0).isoformat())
            txtfields.append('%.2f' % self.data0.open[0])
            txtfields.append('%.2f' % self.data0.high[0])
            txtfields.append('%.2f' % self.data0.low[0])
            txtfields.append('%.2f' % self.data0.close[0])
            txtfields.append('%.2f' % self.data0.volume[0])
            txtfields.append('%.2f' % self.data0.openinterest[0])
            print(','.join(txtfields))

        # Data 0
        for data in self.datas:
            toss = random.randint(1, 10)
            curpos = self.getposition(data)
            if curpos.size:
                if toss > 5:
                    size = curpos.size // 2
                    self.sell(data=data, size=size)
                    if self.p.printout:
                        print('SELL {} @%{}'.format(size, data.close[0]))

            elif toss < 5:
                self.buy(data=data, size=self.p.stake)
                if self.p.printout:
                    print('BUY  {} @%{}'.format(self.p.stake, data.close[0]))


def runstrat(args=None):
    args = parse_args(args)

    cerebro = bt.Cerebro()
    cerebro.broker.set_cash(args.cash)

    dkwargs = dict()
    if args.fromdate:
        fromdate = datetime.datetime.strptime(args.fromdate, '%Y-%m-%d')
        dkwargs['fromdate'] = fromdate

    if args.todate:
        todate = datetime.datetime.strptime(args.todate, '%Y-%m-%d')
        dkwargs['todate'] = todate

    data0 = bt.feeds.BacktraderCSVData(dataname=args.data0, **dkwargs)
    cerebro.adddata(data0, name='Data0')

    data1 = bt.feeds.BacktraderCSVData(dataname=args.data1, **dkwargs)
    cerebro.adddata(data1, name='Data1')

    data2 = bt.feeds.BacktraderCSVData(dataname=args.data2, **dkwargs)
    cerebro.adddata(data2, name='Data2')

    cerebro.addstrategy(St, printout=args.printout)
    if not args.no_pyfolio:
        cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.PyFolio, _name='pyfolio')

    results = cerebro.run()
    if not args.no_pyfolio:
        strat = results[0]
        pyfoliozer = strat.analyzers.getbyname('pyfolio')

        returns, positions, transactions, gross_lev = pyfoliozer.get_pf_items()
        if args.printout:
            print('-- RETURNS')
            print(returns)
            print('-- POSITIONS')
            print(positions)
            print('-- TRANSACTIONS')
            print(transactions)
            print('-- GROSS LEVERAGE')
            print(gross_lev)

        import pyfolio as pf
        pf.create_full_tear_sheet(
            returns,
            positions=positions,
            transactions=transactions,
            gross_lev=gross_lev,
            live_start_date='2005-05-01',
            round_trips=True)

    if args.plot:
        cerebro.plot(style=args.plot_style)


def parse_args(args=None):

    parser = argparse.ArgumentParser(
        formatter_class=argparse.ArgumentDefaultsHelpFormatter,
        description='Sample for pivot point and cross plotting')

    parser.add_argument('--data0', required=False,
                        default='../../datas/yhoo-1996-2015.txt',
                        help='Data to be read in')

    parser.add_argument('--data1', required=False,
                        default='../../datas/orcl-1995-2014.txt',
                        help='Data to be read in')

    parser.add_argument('--data2', required=False,
                        default='../../datas/nvda-1999-2014.txt',
                        help='Data to be read in')

    parser.add_argument('--fromdate', required=False,
                        default='2005-01-01',
                        help='Starting date in YYYY-MM-DD format')

    parser.add_argument('--todate', required=False,
                        default='2006-12-31',
                        help='Ending date in YYYY-MM-DD format')

    parser.add_argument('--printout', required=False, action='store_true',
                        help=('Print data lines'))

    parser.add_argument('--cash', required=False, action='store',
                        type=float, default=50000,
                        help=('Cash to start with'))

    parser.add_argument('--plot', required=False, action='store_true',
                        help=('Plot the result'))

    parser.add_argument('--plot-style', required=False, action='store',
                        default='bar', choices=['bar', 'candle', 'line'],
                        help=('Plot style'))

    parser.add_argument('--no-pyfolio', required=False, action='store_true',
                        help=('Do not do pyfolio things'))

    import sys
    aargs = args if args is not None else sys.argv[1:]
    return parser.parse_args(aargs)
runstrat([])
Entire data start date: 2005-01-03
Entire data end date: 2006-12-29


Out-of-Sample Months: 20
Backtest Months: 3
[-0.012 -0.025]
D:drobinWinPython-64bit-2.7.10.3python-2.7.10.amd64libsite-packagespyfolioplotting.py:1210: FutureWarning: .resample() is now a deferred operation
use .resample(...).mean() instead of .resample(...)
  **kwargs)
<matplotlib.figure.Figure at 0x23982b70>

范例用法:

$ ./pyfoliotest.py --help
usage: pyfoliotest.py [-h] [--data0 DATA0] [--data1 DATA1] [--data2 DATA2]
                      [--fromdate FROMDATE] [--todate TODATE] [--printout]
                      [--cash CASH] [--plot] [--plot-style {bar,candle,line}]
                      [--no-pyfolio]

Sample for pivot point and cross plotting

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  --data0 DATA0         Data to be read in (default:
                        ../../datas/yhoo-1996-2015.txt)
  --data1 DATA1         Data to be read in (default:
                        ../../datas/orcl-1995-2014.txt)
  --data2 DATA2         Data to be read in (default:
                        ../../datas/nvda-1999-2014.txt)
  --fromdate FROMDATE   Starting date in YYYY-MM-DD format (default:
                        2005-01-01)
  --todate TODATE       Ending date in YYYY-MM-DD format (default: 2006-12-31)
  --printout            Print data lines (default: False)
  --cash CASH           Cash to start with (default: 50000)
  --plot                Plot the result (default: False)
  --plot-style {bar,candle,line}
                        Plot style (default: bar)
  --no-pyfolio          Do not do pyfolio things (default: False)

推荐阅读

相关文章

Backtrader向 OHLC 提供买入价/卖出价数据

最近,backtrader通过实现line覆盖来运行从 ohlc-land 逃逸,这允许重新定义整个层次结构,例如,具有仅具有 bid,ask 和 datetime lines的data feeds。

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期货补偿与现货补偿

版本1.9.32.116 增加了对社区中呈现的有趣用例 的支持 以期货开始交易,包括实物交割 让一个指针告诉你一些事情 如果需要, close 现货价格操作,有效地取消实物交割,无论是为了接收货物还是为了必须交付货物(并希望获利)来头寸。

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。

BacktraderPyFolio 集成

注意 2017年2月 pyfolio API 已更改,不再 create_full_tear_sheet 具有 gross_lev 作为命名参数的参数。

Backtrader跨越数字

《backtrader》的发布1.9.27.105纠正了一个疏忽。这是一个疏忽,因为拼图的所有部分都已到位,但启动并不是在所有角落都进行的。 该机制使用一个名为的属性_mindatas,因此让我们将其称为: mindatas。 社区问了这个问题,答案并不是很到位。

Backtrader教程:Cerebro - 优化 - 改进

backtrader版本1.8.12.99改进了在多处理过程中管理data feeds和结果的方式。

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蟒蛇隐藏的力量3

Last,但并非最不重要的一点是,在这个系列中,关于如何在 backtrader 中使用Python的隐藏功能是一些神奇变量是如何出现的。

Backtrader 多数据范例

社区中的几个主题似乎以如何跟踪订单为导向,特别是当几个data feeds在起作用时,还包括当多个订单一起工作时,