“發佈”1.9.44.116
添加了對 Cheat-On-Open
的支援。這似乎是那些全力以赴的人的需求功能,他們在酒吧 close 后進行了計算,但希望與 open
價格相匹配。
當開盤價跳空(上漲或下跌,取決於是否buy
sell
有效)並且現金不足以進行全面運營時,這樣的用例就會失敗。這將強制代理拒絕該操作。
儘管人們可以嘗試使用正[1]
指數方法展望未來,但這需要預載入並不總是可用的數據。
模式:
cerebro = bt.Cerebro(cheat_on_open=True)
這:
-
激活系統中調用策略
next_open
中的方法的額外迴圈,nextstart_open
以及prenext_open
已經決定增加一系列方法,以便在常規方法之間明確區分,這些方法的運作依據是所審查的價格不再可用,未來是未知的,並且操作處於作弊模式。
這也避免了對常規
next
方法的 2 次調用。
在方法中xxx_open
,以下內容true:
-
指標尚未重新計算,並保持在等效
xxx
常規方法中上一個週期中last的值 -
經紀人尚未評估新週期的掛單,可以引入新訂單,如果可能的話,將對其進行評估。
請注意:
-
Cerebro
還有一個broker_coo
(預設:True
)參數,告訴 cerebro ,如果cheat-on-open
已經啟動,如果可能的話,它應該嘗試在代理中啟動它。類比代理有一個名為:
coo
的參數和一個將其設置為set_coo
嘗試作弊open
下面的示例具有具有 2 種不同行為的策略:
-
如果作弊openTrue,則只能從
next_open
-
如果作弊openFalse,則只能從
next
在這兩種情況下,匹配的價格必須相同
-
如果沒有作弊,訂單將在前一天結束時發出,並將與下一個傳入價格(即價格)
open
匹配 -
如果作弊,訂單將在執行的同一天發出。由於訂單是在經紀人評估訂單之前發出的,因此它也將與下一個傳入價格(價格)
open
匹配。第二種情況允許計算全押策略的確切賭注,因為可以直接訪問當前
open
價格。
在這兩種情況下
- 目前
open
與close
價格將從列印自next
。
定期執行:
$ ./cheat-on-open.py --cerebro cheat_on_open=False ... 2005-04-07 next, open 3073.4 close 3090.72 2005-04-08 next, open 3092.07 close 3088.92 Strat Len 68 2005-04-08 Send Buy, fromopen False, close 3088.92 2005-04-11 Buy Executed at price 3088.47 2005-04-11 next, open 3088.47 close 3080.6 2005-04-12 next, open 3080.42 close 3065.18 ...
順序:
-
發表於 2005-04-08 之後 close
-
執行於 2005-04-11
open
價格3088.47
作弊執行:
$ ./cheat-on-open.py --cerebro cheat_on_open=True ... 2005-04-07 next, open 3073.4 close 3090.72 2005-04-08 next, open 3092.07 close 3088.92 2005-04-11 Send Buy, fromopen True, close 3080.6 2005-04-11 Buy Executed at price 3088.47 2005-04-11 next, open 3088.47 close 3080.6 2005-04-12 next, open 3080.42 close 3065.18 ...
順序:
-
發表於 2005-04-11 之前 open
-
執行於 2005-04-11
open
價格3088.47
圖表上顯示的總體結果也是相同的。
結論
open作弊允許在open例如可以精確計算全力以赴場景的賭注。
示例用法
$ ./cheat-on-open.py --help usage: cheat-on-open.py [-h] [--data0 DATA0] [--fromdate FROMDATE] [--todate TODATE] [--cerebro kwargs] [--broker kwargs] [--sizer kwargs] [--strat kwargs] [--plot [kwargs]] Cheat-On-Open 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: )
示例源
from __future__ import (absolute_import, division, print_function, unicode_literals) import argparse import datetime import backtrader as bt class St(bt.Strategy): params = dict( periods=[10, 30], matype=bt.ind.SMA, ) def __init__(self): self.cheating = self.cerebro.p.cheat_on_open mas = [self.p.matype(period=x) for x in self.p.periods] self.signal = bt.ind.CrossOver(*mas) self.order = None def notify_order(self, order): if order.status != order.Completed: return self.order = None print('{} {} Executed at price {}'.format( bt.num2date(order.executed.dt).date(), 'Buy' * order.isbuy() or 'Sell', order.executed.price) ) def operate(self, fromopen): if self.order is not None: return if self.position: if self.signal < 0: self.order = self.close() elif self.signal > 0: print('{} Send Buy, fromopen {}, close {}'.format( self.data.datetime.date(), fromopen, self.data.close[0]) ) self.order = self.buy() def next(self): print('{} next, open {} close {}'.format( self.data.datetime.date(), self.data.open[0], self.data.close[0]) ) if self.cheating: return self.operate(fromopen=False) def next_open(self): if not self.cheating: return self.operate(fromopen=True) 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=( 'Cheat-On-Open 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()