策略开发

Backtrader 是 Python 中最受欢迎的开源回测和实盘交易框架之一。它语法简洁，文档详尽，社区活跃，适合初学者和高级交易者使用。本文将带你一步步使用 Backtrader 设置第一个算法交易策略。 如果你是 Backtrader 新手，请先查看我们的详细Backtrader 概览。 第一步：安装 Backtrader 你可以使用 pip 安装 Backtrader： pip install backtrader # 可选：你也可以安装 matplotlib 用于绘图，pandas 用于数据处理： pip install matplotlib pandas 第二步：准备历史数据 Backtrader 支持 CSV 文件、Pandas DataFrame，甚至支持来自券商的实时数据。这里先加载一个 CSV 文件： import backtrader as bt import datetime data = bt.feeds.YahooFinanceCSVData( dataname='your-data.csv', fromdate=datetime.datetime(2020, 1, 1), todate=datetime.datetime(2023, 12, 31), reverse=False ) 确保你的 CSV 包含如下列：Date, Open, High, Low, Close, Volume, Adj Close。 第三步：创建策略 继承自 bt.Strategy 创建策略类。这里实现一个简单的移动平均线交叉策略： class SmaCross(bt.Strategy): params = dict(period=20) def __init__(self): sma = bt.ind.SMA(period=self.p.period) self.crossover = bt.ind.CrossOver(self.data.close, sma) def next(self): if not self.position: if self.crossover > 0: self.buy() elif self.crossover < 0: self.close() 第四步：设置回测引擎 现在创建 Cerebro 引擎 —— Backtrader 的核心： ...

回测和实盘交易是算法交易的两面。无论你使用的是 Backtrader、Freqtrade，还是 QuantConnect Lean，了解这两个阶段的区别——以及其中的注意事项——都是至关重要的。 什么是回测？ 回测 是在历史市场数据上模拟交易策略，以评估其表现的过程。 目标： 无需投入真实资金即可测试交易想法 优点： 快速迭代，可洞察潜在亏损与盈利能力 工具： 大多数开源平台都内置强大的回测引擎 ✅ 可以把它看作策略实验室 —— 没有真实资金，没有真实后果。 什么是实盘交易？ 实盘交易 是在真实或模拟的交易环境中运行策略，使用实时市场数据，并可选择是否执行真实交易。 目标： 在真实市场条件下实时执行策略 选项： 模拟交易（paper trading）或真实资金交易 工具： 大多数平台都可对接经纪商或交易所的 API 🟡 这是现实世界 —— 延迟、滑点和执行质量非常关键。 开源交易者需注意的关键点 1. 数据质量 回测： 通常能获得干净、完整的数据集 实盘交易： 实时数据可能存在噪声、延迟或不完整的情况 💡 确保历史数据能尽可能反映真实市场条件（如滑点、漏掉的 tick）。 2. 执行环境 回测： 交易“虚拟”且立即完成，价格完美 实盘交易： 存在网络延迟、部分成交、交易所行为差异等问题 💡 在回测中加入现实假设，例如延迟、手续费、买卖差价等。 3. 策略行为 一些策略在理论中表现良好，但在实际运行中失败，原因可能包括： 对历史数据过拟合 对订单执行速度敏感 忽略实际交易约束（如手续费、保证金、仓位限制） 💡 务必在极端或恶劣市场条件下对逻辑进行压力测试。 4. 滑点与延迟 滑点： 实际成交价格与预期价格之间的差异 延迟： 从信号生成到实际下单之间的时间延迟 💡 回测系统可能会模拟这些因素，但实盘交易中将直面这些挑战。 5. 风险管理 回测阶段可用于建模风险 实盘交易将揭示真实风险 💡 始终使用止损、仓位控制和熔断机制 —— 并在测试中也要验证它们的效果。 ...