首先，讓我們用兩行總結反向交易方法的工作原理：
它就像一個帶有基本構建塊 (
Cerebro) 的建築套件，可以插入許多不同的部件基本分佈包含許多部分，如指標、分析器、觀察器、 Sizer 、過濾器、數據饋送、經紀人、佣金/資產信息方案，...
可以從頭開始或基於現有的構建塊輕鬆構建新的構建塊
基本構建塊 (
Cerebro) 已經做了一些自動“插入”，以便更輕鬆地使用框架，而不必擔心所有細節。
因此，該框架已預先配置為提供具有默認值的行為，例如：
- 使用單個/主要數據饋送
1-day時間框架/壓縮組合- 10,000 單位貨幣
- 股票交易
這可能並不適合所有人，但重要的是：它可以根據每個交易者/程序員的個人需求進行定制
交易股票：整數
如上所述，默認配置是用於股票交易，當交易股票時，購買/出售完整股（即：1、2 ... 50 ... 1000，而不是像1.5或1001.7589股那樣的數量。
這意味著當用戶在默認配置中執行以下操作時：
def next(self):
# Apply 50% of the portfolio to buy the main asset
self.order_target_percent(target=0.5)
會發生以下情況：
系統計算需要多少股資產，使給定資產在投資組合中的價值盡可能接近
50%但是因為默認配置是使用共享，所以生成的共享數將是一個整數，即：整數
筆記
請注意，默認配置是使用單個/主要數據提要，這就是為什麼在對order_percent_target的調用中未指定實際數據的原因。在使用多個數據源進行操作時，必須指定要獲取/出售哪些數據（除非是指主要數據）
交易加密貨幣：分數
很明顯，在交易加密貨幣時，即使是小數點後 20 位，也可以買到“半個比特幣”。
好消息是人們實際上可以更改與資產有關的信息。這是通過CommissionInfo系列可插拔部件實現的。
一些文檔： Docs - Commission Schemes - https://www. backtrader .com/docu/commission-schemes/commission-schemes/
筆記
不得不承認，這個名字是不幸的，因為這些計劃不僅包含有關佣金的信息，還包含其他信息。
在分數場景中，感興趣的是該方案的這種方法： getsize(price, cash) ，它具有以下文檔字符串
Returns the needed size to meet a cash operation at a given price
這些方案與代理密切相關，通過代理API，可以將方案添加到系統中。
代理文檔位於： Docs - Broker - https://www。 backtrader .com/docu/broker/
相關的方法是： addcommissioninfo(comminfo, name=None) 。除了添加適用於所有資產的方案（當name為None時）之外，還可以設置僅適用於具有特定名稱的資產的方案。
實施分數方案
這可以通過擴展名為CommissionInfo的現有基礎方案輕鬆實現。
class CommInfoFractional(bt.CommissionInfo):
def getsize(self, price, cash):
'''Returns fractional size for cash operation @price'''
return self.p.leverage * (cash / price)
同上並完成。繼承CommissionInfo並編寫一行方法，目的就達到了。因為原始方案定義支持leverage ，所以在計算中考慮到了這一點，以防萬一可以用槓桿購買加密貨幣（默認值為1.0 ，即：無槓桿）
稍後在代碼中，將像這樣添加方案（通過命令行參數控制）
if args.fractional: # use the fractional scheme if requested
cerebro.broker.addcommissioninfo(CommInfoFractional())
即：添加子類方案的實例（注意()實例化）。如上所述， name參數未設置，這意味著它將應用於系統中的所有資產。
測試野獸
下面提供了實現多頭/空頭頭寸的簡單移動平均線交叉的完整腳本，可以直接在 shell 中使用。測試的默認數據饋送是來自backtrader存儲庫的數據饋送之一。
整數運行：沒有分數 - 沒有樂趣
$ ./fractional-sizes.py --plot 2005-02-14,3079.93,3083.38,3065.27,3075.76,0.00 2005-02-15,3075.20,3091.64,3071.08,3086.95,0.00 ... 2005-03-21,3052.39,3059.18,3037.80,3038.14,0.00 2005-03-21,Enter Short 2005-03-22,Sell Order Completed - Size: -16 @Price: 3040.55 Value: -48648.80 Comm: 0.00 2005-03-22,Trade Opened - Size -16 @Price 3040.55 2005-03-22,3040.55,3053.18,3021.66,3050.44,0.00 ...
一個規模為16單位的空頭交易已開啟。整個日誌（由於明顯原因未顯示）包含許多其他操作，所有操作都包含完整大小的交易。
分數運行
在對分數進行硬子類化和單線工作之後......
$ ./fractional-sizes.py --fractional --plot 2005-02-14,3079.93,3083.38,3065.27,3075.76,0.00 2005-02-15,3075.20,3091.64,3071.08,3086.95,0.00 ... 2005-03-21,3052.39,3059.18,3037.80,3038.14,0.00 2005-03-21,Enter Short 2005-03-22,Sell Order Completed - Size: -16.457437774427774 @Price: 3040.55 Value: -50039.66 Comm: 0.00 2005-03-22,Trade Opened - Size -16.457437774427774 @Price 3040.55 2005-03-22,3040.55,3053.18,3021.66,3050.44,0.00 ...
V代表勝利。空頭交易以相同的交叉開盤，但這次的小數大小為-16.457437774427774
請注意，圖表中的最終投資組合價值不同，這是因為實際交易規模不同。
是的，反向交易者可以。使用可插入/可擴展的構建工具包方法，可以很容易地根據交易者程序員的特定需求定制行為。
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8; py-indent-offset:4 -*-
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# Copyright (C) 2019 Daniel Rodriguez - MIT License
# - https://opensource.org/licenses/MIT
# - https://en.wikipedia.org/wiki/MIT_License
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import argparse
import logging
import sys
import backtrader as bt
# This defines not only the commission info, but some other aspects
# of a given data asset like the "getsize" information from below
# params = dict(stocklike=True) # No margin, no multiplier
class CommInfoFractional(bt.CommissionInfo):
def getsize(self, price, cash):
'''Returns fractional size for cash operation @price'''
return self.p.leverage * (cash / price)
class St(bt.Strategy):
params = dict(
p1=10, p2=30, # periods for crossover
ma=bt.ind.SMA, # moving average to use
target=0.5, # percentage of value to use
)
def __init__(self):
ma1, ma2 = [self.p.ma(period=p) for p in (self.p.p1, self.p.p2)]
self.cross = bt.ind.CrossOver(ma1, ma2)
def next(self):
self.logdata()
if self.cross > 0:
self.loginfo('Enter Long')
self.order_target_percent(target=self.p.target)
elif self.cross < 0:
self.loginfo('Enter Short')
self.order_target_percent(target=-self.p.target)
def notify_trade(self, trade):
if trade.justopened:
self.loginfo('Trade Opened - Size {} @Price {}',
trade.size, trade.price)
elif trade.isclosed:
self.loginfo('Trade Closed - Profit {}', trade.pnlcomm)
else: # trade updated
self.loginfo('Trade Updated - Size {} @Price {}',
trade.size, trade.price)
def notify_order(self, order):
if order.alive():
return
otypetxt = 'Buy ' if order.isbuy() else 'Sell'
if order.status == order.Completed:
self.loginfo(
('{} Order Completed - '
'Size: {} @Price: {} '
'Value: {:.2f} Comm: {:.2f}'),
otypetxt, order.executed.size, order.executed.price,
order.executed.value, order.executed.comm
)
else:
self.loginfo('{} Order rejected', otypetxt)
def loginfo(self, txt, *args):
out = [self.datetime.date().isoformat(), txt.format(*args)]
logging.info(','.join(out))
def logerror(self, txt, *args):
out = [self.datetime.date().isoformat(), txt.format(*args)]
logging.error(','.join(out))
def logdebug(self, txt, *args):
out = [self.datetime.date().isoformat(), txt.format(*args)]
logging.debug(','.join(out))
def logdata(self):
txt = []
txt += ['{:.2f}'.format(self.data.open[0])]
txt += ['{:.2f}'.format(self.data.high[0])]
txt += ['{:.2f}'.format(self.data.low[0])]
txt += ['{:.2f}'.format(self.data.close[0])]
txt += ['{:.2f}'.format(self.data.volume[0])]
self.loginfo(','.join(txt))
def run(args=None):
args = parse_args(args)
cerebro = bt.Cerebro()
data = bt.feeds.BacktraderCSVData(dataname=args.data)
cerebro.adddata(data) # create and add data feed
cerebro.addstrategy(St) # add the strategy
cerebro.broker.set_cash(args.cash) # set broker cash
if args.fractional: # use the fractional scheme if requested
cerebro.broker.addcommissioninfo(CommInfoFractional())
cerebro.run() # execute
if args.plot: # Plot if requested to
cerebro.plot(**eval('dict(' + args.plot + ')'))
def logconfig(pargs):
if pargs.quiet:
verbose_level = logging.ERROR
else:
verbose_level = logging.INFO - pargs.verbose * 10 # -> DEBUG
logger = logging.getLogger()
for h in logger.handlers: # Remove all loggers from root
logger.removeHandler(h)
stream = sys.stdout if not pargs.stderr else sys.stderr # choose stream
logging.basicConfig(
stream=stream,
format="%(message)s", # format="%(levelname)s: %(message)s",
level=verbose_level,
)
def parse_args(pargs=None):
parser = argparse.ArgumentParser(
formatter_class=argparse.ArgumentDefaultsHelpFormatter,
description='Fractional Sizes with CommInfo',
)
pgroup = parser.add_argument_group('Data Options')
parser.add_argument('--data', default='../../datas/2005-2006-day-001.txt',
help='Data to read in')
pgroup = parser.add_argument_group(title='Broker Arguments')
pgroup.add_argument('--cash', default=100000.0, type=float,
help='Starting cash to use')
pgroup.add_argument('--fractional', action='store_true',
help='Use fractional commission info')
pgroup = parser.add_argument_group(title='Plotting Arguments')
pgroup.add_argument('--plot', default='', nargs='?', const='{}',
metavar='kwargs', help='kwargs: "k1=v1,k2=v2,..."')
pgroup = parser.add_argument_group('Verbosity Options')
pgroup.add_argument('--stderr', action='store_true',
help='Log to stderr, else to stdout')
pgroup = pgroup.add_mutually_exclusive_group()
pgroup.add_argument('--quiet', '-q', action='store_true',
help='Silent (errors will be reported)')
pgroup.add_argument('--verbose', '-v', action='store_true',
help='Increase verbosity level')
# Parse and process some args
pargs = parser.parse_args(pargs)
logconfig(pargs) # config logging
return pargs
if __name__ == '__main__':
run()