You are here:  Home » 量化交易与机器学习 » backtrader » Cerebro- backtrader中文教程

Cerebro

This类的基石backtrader因为它作为一个中央点：

  1. 收集所有输入（Data Feeds），演员（Stratgegies），观众（Observers），批评（Analyzers）和资料员（Writers）保证节目仍然在任何moment.
  2. Execute那张回溯测试/或实时数据料/ trading
  3. Returning到绘图facilities
  4. 的results

Giving访问`收集input

  1. Start通过创建一个cerebro： 
    cerebro = bt.Cerebro(**kwargs)

    一些**kwargs控制执行支持，请参阅参考（相同的参数可以在以后施加到run方法）

  2. 添加Data feeds

    最常用的图案是cerebro.adddata(data)，其中data是data feed已经实例。例如：

    data = bt.BacktraderCSVData(dataname="mypath.days", timeframe=bt.TimeFrame.Days)
cerebro.adddata(data)

    Resampling和Replaying数据是可能的，遵循相同的模式：

    data = bt.BacktraderCSVData(dataname="mypath.min", timeframe=bt.TimeFrame.Minutes)
cerebro.resampledata(data, timeframe=bt.TimeFrame.Days)

    或：

    data = bt.BacktraderCSVData(dataname="mypath.min", timeframe=bt.TimeFrame.Minutes)
cerebro.replaydatadata(data, timeframe=bt.TimeFrame.Days)

    该系统可以接受任何数量的数据饲料，包括混合常规数据与重采样和/或重放的数据。当然，一些本combinationns将肯定就没有任何意义和限制适用于为了能够结合DATAS：time aligment。查看数据 – 不同的时间周期，数据重采样 – Resampling`和数据 – 重播sections.

  3. AddStrategies

    不像datas feeds这已经是一个类的实例，cerebro采取直接的Strategy<>34<>in an optimization scenario the class
    will be instantiated several times and passed different arguments

    <>35<>optimization<>36<>

    cerebro.addstrategy(MyStrategy, myparam1=value1, myparam2=value2)

    <>37<><>38<><>39<><>40<><>41<>

    cerebro.optstrategy(MyStrategy, myparam1=range(10, 20))

    <>42<>MyStrategy<>43<>myparam1取值从10到19（还记得范围在Python是半开放和20不会到达）

  4. 其他elements

    还有可以添加，以提高其他一些元素回溯测试经验。请参阅相关章节吧。方法分别是：

    • addwriter
    • addanalyzer
    • addobserver（或addobservermulti）
  5. 更改broker

    Cerebro将使用默认的经纪人backtrader，但是这可能是重写：

    broker = MyBroker()
cerebro.broker = broker  # property using getbroker/setbroker methods
  6. 接收notifications

    Ifdata feeds和/或brokers发送通知（或store提供商它创建它们），他们将通过接收Cerebro.notify_store方法。有三（3）的方式一起工作这些notifications

    • Add一个callback的cerebro通过实例addnotifycallback(callback)调用。回调有支持此签名：
    callback(msg, *args, **kwargs)

    实际的msg, *args和**kwargs收到有定义实现（上完全取决于data/broker/store），但一般来说，不要指望他们是printable允许接收和experimentation.

    • Override在notify_store子类中的Strategy方法，其被添加到cerebroinstance.

    The签名：notify_store(self, msg, *args, **kwargs)

    • 子类Cerebro和覆盖notify_store（相同的签名中该Strategy）

    这应该是最不优选method

执行backtesting

There是做一个单一的方法，但它支持多种选项（可也指定实例化时）来决定如何运行：

result = cerebro.run(**kwargs)

见下面reerence了解哪些参数是available.

Standard Observers

cerebro（除非另有说明）自动实例化three标准observers

  • ABroker观察这使cash和value（组合）的轨道
  • 了Trades观察者应显示各行业如何有效有been
  • 一个Buy/Sell观察者时操作executed

Should一个清洁剂，应记录绘制只是希望用stdstats=False

返还results

cerebro其返回期间创建的策略的情况下，回溯测试。这使得分析他们做了什么，因为在所有元素策略是可访问的：

result = cerebro.run(**kwargs)

`的result<>96<>run<>97<>optimization<>98<>strategy与optstrategy）补充说：

  • 添加了addstrategy

    result将是一个list在backtesting

  • 1期间运行实例的`所有策略或者用optstrategy

    result会添加更多的策略了list的list`。每个内部列表将包含后`每个优化run

Note

The默认行为策略optimization改为只回报在analyzers存在于系统中，以使消息传递跨计算机核心lighter.

If了一套完整的策略是希望为返回值，设置参数optreturn到False

给予访问密谋facilities

As一个额外的，如果matplotlib安装，该策略可绘制。与通常的图案是：

cerebro.plot()

用于参考和事物的流的部分Plotting

Backtesting logic

Brief轮廓见下文：

  1. 交付任何商店notifications
  2. Ask数据馈送传送下一组蜱/ bars

    Versionchanged：改变在1.9.0.99版本：New Behavior

    数据馈送通过在偷看同步的datetime这是会要通过现有的数据提要未来提供。订阅哪些没有在新的时期成交仍然提供旧的数据点，而数据提要其中有新的数据可供认购的发售这一个（与一起指标计算）

    Old Behavior（当使用oldsync=True与Cerebro保留）

    的1st数据插入系统是datamaster和系统将等待能够为客户提供tick

    The其他数据源是，或多或少，奴隶了datamaster和：

     * If the next tick to deliver is newer (datetime-wise) than the one
   delivered by the `datamaster` it will not be delivered

 * May return without delivering a new tick for a number of reasons

    的逻辑被设计为容易地同步多个数据馈送和不同timeframes

  3. Notify数据输入有关订单的排队经纪人通知的策略，交易现金/ value
  4. Tell代理接受排队命令和执行挂单新data
  5. Call战略next方法让战略评估新数据（这是在经纪人排队，也许发号施令）

    根据不同的阶段，可能是prenext或nextstart前战略/指标最低期限要求met

    Internally策略也会踢observers,
    indicators, analyzers等活性elements

  6. Tell任何writers写数据到其target

Important考虑到：

Note

In步骤1以上时data feeds提供新的设定酒吧，这些酒吧closed。这意味着数据已经happened.

As例如，orders在步骤策略发出4不能executed与来自步骤数据1.

这意味着，命令将与x +
1的概念来执行。凡x是执行该命令的那一刻吧和x + 1下一个，这是最早的时刻了一个可能的顺序execution

Reference

class backtrader.Cerebro（）

PARAMS：

  • preload（默认值：True）

是否预装不同的data feeds传递到脑的在Strategies

  • runonce（默认：True）

运行Indicators<>172<>

  • live<>173<>False<>174<>

<>175<>live<>176<>islive<>177<>live<>178<>

这将同时禁止preload和runonce。它将对存储器中保存schemes.

RunIndicators<>183<>

  • maxcpus<>184<>

    多少个内核同时使用optimization

  • stdstats（默认：True）

如果真默认观察员将被添加：经纪（现金和价值），贸易和BuySell

  • oldbuysell（默认：False）

如果stdstats是True和观察员将自动获得加入，该开关控制的主要行为BuySellobserver

  • False：用现代行为在其中购买/卖出信号绘制下面/上面的低/高价格分别以避免弄乱plot
  • True：使用已弃用的行为，其中买入/卖出信号绘制，其中平均价格顺序执行的的在给定的时间时刻。当然，这可能是在一个OHLC条顶部或对克洛条线路，difficulting的plot.
  • oldtrades（默认：False）

如果stdstats是True和观察员将自动获得加入，该开关控制的主要行为Tradesobserver

  • False<>203<>
  • True<>204<>
  • exactbars<>205<>False<>206<>

<>207<>

<>208<>

* `True` or `1`: all “lines” objects reduce memory usage to the
  automatically calculated minimum period.

  If a Simple Moving Average has a period of 30, the underlying data
  will have always a running buffer of 30 bars to allow the
  calculation of the Simple Moving Average

  * This setting will deactivate `preload` and `runonce`

  * Using this setting also deactivates **plotting**

* `-1`: datafreeds and indicators/operations at strategy level will
  keep all data in memory.

  For example: a `RSI` internally uses the indicator `UpDay` to
  make calculations. This subindicator will not keep all data in
  memory

  * This allows to keep `plotting` and `preloading` active.

  * `runonce` will be deactivated

* `-2`: data feeds and indicators kept as attributes of the
  strategy will keep all points in memory.

  For example: a `RSI` internally uses the indicator `UpDay` to
  make calculations. This subindicator will not keep all data in
  memory

  If in the `__init__` something like
  `a = self.data.close - self.data.high` is defined, then `a`
  will not keep all data in memory

  * This allows to keep `plotting` and `preloading` active.

  * `runonce` will be deactivated
  • objcache<>209<>False<>210<>

<>211<>

bp = self.data.close - TrueLow(self.data)
tr = TrueRange(self.data)  # -> creates another TrueLow(self.data)

<>212<>True<>213<><>214<> TrueLow(self.data)<>215<>TrueRange<>216<>bp<>217<>

<>218<>

  • writer<>219<>False<>220<>

<>221<>True默认WriterFile将创建这将打印到标准输出。它将被添加到策略（除了任何由用户代码添加其他作家）

  • tradehistory（默认值：False）

如果设置为True下，会激活更新事件记录在各个行业所有的策略。这也可以在每个策略实现基础与战略方法set_tradehistory

  • optdatas（默认：True）

如果True和优化（并且系统可以preload和使用runonce，数据预载将只有一次的主要工序完成为了节省时间和resources.

The测试表明近似20%加速从样品移动执行中83秒的66

  • optreturn（默认：True）

如果True优化结果不会是完整的Strategy对象（和所有datas, indicators, observers<>241<>Strategy<>242<>

* `params` (or `p`) the strategy had for the execution

* `analyzers` the strategy has executed

<>243<>analyzers<>244<>params<>245<>indicators<>246<>

<>247<>13% - 15%<>248<>optdatas<>249<>32%<>250<>

  • oldsync<>251<>False<>252<>

<>253<>

<>254<>

  • tz<>255<>None<>256<>

<>257<>tz可以be

* `None`: in this case the datetime displayed by strategies will be
  in UTC, which has been always the standard behavior

* `pytz` instance. It will be used as such to convert UTC times to
  the chosen timezone

* `string`. Instantiating a `pytz` instance will be attempted.

* `integer`. Use, for the strategy, the same timezone as the
  corresponding `data` in the `self.datas` iterable (`0` would
  use the timezone from `data0`)
  • cheat_on_open（默认：False）

该next_open策略方法将被调用。有时候是这样的之前next和前经纪人有机会评估命令。该指标尚未重新计算。这允许发出奥德其中考虑到先前的指标一天，但使用了open价格为股权calculations

对于cheat_on_open订单执行，还需要使叫cerebro.broker.set_coo(True)或instantite与经纪人BackBroker(coo=True)（其中，coo代表骗上打开）或集该broker_coo参数True<>270<>

  • broker_coo<>271<>True<>272<>

<>273<>set_coo<>274<>True<>275<>cheat_on_open<>276<>cheat_on_open<>277<>True

  • quicknotify<>278<>False<>279<>

<>280<>next<>281<>True<>282<>qcheck<>283<>

<>284<>False<>285<>True

<>286<>

<>287<>

<>288<>

  • callback(msg, *args, **kwargs)

<>289<>msg, *args<>290<>**kwargs<>291<>data/broker/store<>292<>printable<>293<>

<>294<>

<>295<>

<>296<>Cerebro<>297<>

实际的msg, *args和**kwargs收到的是定义实现（完全取决于data/broker/store），但一般来说，不要指望他们是printable允许接待和experimentation.

adddatacb（回调）

添加一个回调以获取这将被处理的消息notify_data回调method

The签名必须支持以下内容：

  • 回调（数据，状态，* ARGS，** kwargs）

实际的*args<>308<>**kwargs<>309<>data/broker/store<>310<>printable允许接收和experimentation.

notify_data（数据，状态，*指定参数时，** kwargs）

在接收数据cerebro

这种方法可以在Cerebrosubclasses

实际的*args<>317<>**kwargs收到的是定义实现（上完全取决于data/broker/store），但一般来说，不要指望他们是printable允许接收和experimentation.

adddata（数据，姓名=无）

添加了Data Feed实例的mix.

Ifname是不是没有它会被放入data._name这是意味着装饰/绘制purposes.

resampledata（数据名，名=无，** kwargs）

添加一个Data Feed由system

Ifname可以重新取样`是不是没有它会被放入data._name这是意味着装饰/绘图purposes.

Any其他kwargs像timeframe, compression, todate<>334<>

<>335<>

<>336<>Data Feed<>337<>

<>338<>name是不是无它会被放入data._name这是意味着装饰/绘图purposes.

Any其他kwargs像timeframe, compression, todate这通过重播过滤器的支持将传递transparently

<>343<>

<>344<>

<>345<>name<>346<>data._name<>347<>

<>348<>None<>349<><>350<><>351<>

<>352<>

<>353<>

<>354<>name<>355<>data._name<>356<>

<>357<>None<>358<><>359<><>360<>

<>361<>

<>362<>

<>363<>Strategy<>364<>run<>365<>

<>366<>

<>367<>

<>368<>

<>369<>Strategy<>370<>run<>371<>

<>372<>

<>373<>period<>374<>optstrategy<>375<>

  • cerebro.optstrategy（MyStrategy，周期=（15，25））

这将执行一个优化值15和25 Whereas

  • cerebro.optstrategy（MyStrategy，周期=范围（15，25））

<>379<>period<>380<>

<>381<>

  • <>382<>

<>383<>period<>384<>

backtrader<>385<>

  • cerebro.optstrategy（MyStrategy，周期= 15）

和如果possible

optcallback（CB）

添加一个callback到回调的名单将与被称为优化时，每个策略一直run

The签名：CB（策略）

addindicator（indcls，* ARGS，** kwargs）

添加一个Indicator类的组合。实例将在完成run的时间在传递strategies

addobserver（obscls，*指定参数时，** kwargs）

添加一个Observer类的组合。实例将在完成runtime

addobservermulti（obscls，*指定参数时，** kwargs）

添加一个Observer类的组合。实例将在完成runtime

这将每一次的“数据”在系统中添加。用例是一个买/卖观察者观察其个人datas.

A反例是CashValue，其中观察系统范围values

<>406<>

<>407<>Analyzer<>408<>runtime

addwriter（wrtcls，* ARGS，** kwargs）

添加一个Writer类的组合。实例将在完成run时间cerebro

运行（** kwargs）

核心方法来执行回溯测试。任何kwargs传递给它会影响到标准参数的值Cerebro是实例化with.

如果cerebro有没有DATAS方法会立即保释out.

它有不同的返回值：

  • 对于没有优化：列表contanining战略的实例加入班级，addstrategy
  • 对于优化：包含的实例列表的列表添加策略类与addstrategy

RUNSTOP（）

如果从策略中调用或其他任何地方，包括其他线程的执行，就立即停止为possible.

setbroker（经纪人）

设置一个特定的broker实例，该策略，更换一个从cerebro.

getbroker继承（）

返回经纪人instance.

This也可作为一个property用名称broker

图（绘图仪=无，numfigs = 1，IPLOT =真，开始=无，结束=无，宽度= 16，高度= 9，DPI = 300，紧=真，采用=无，** kwargs）

地块内cerebro

If策略plotter是没有默认的Plot实例被创建和kwargsinstantiation.

numfigs期间传递给它在图表的指定数目的分割积减少图表密度如果wished

iplot：如果True和在运行notebook的图表将显示inline

use：它设置为所需matplotlib后端的名称。它会优先于iplot

start：一个索引到策略或一个的日期时间线阵列datetime.date, datetime.datetime实例表示开始索引的策略或一个的日期时间线阵列：所述plot

end的datetime.date, datetime.datetime实例表示端在保存figure

width英寸：在保存figure

height英寸：质量点每保存figure

dpi英寸的plot

tight的`：仅保存实际内容和figure

addsizer的不是框架（sizercls，*指定参数时，** kwargs）

添加一个Sizer类（和args），其是默认的分级机对任何策略添加到cerebro

addsizer_byidx（IDX，sizercls，*指定参数时，** kwargs）

由IDX添加一个Sizer类。这IDX是一个参考兼容在一个由addstrategy返回。只有战略，引用idx将收到此size

add_signal（sigtype，sigcls，* sigargs，** sigkwargs）

添加一个信号，以将在后面加入到系统SignalStrategy

signal_concurrent（ONOFF）

如果信号被加入到该系统和concurrent值设置为True，并发订单将被allowed

signal_accumulate（ONOFF）

如果信号被添加到系统和accumulate值设置为True，在市场进入市场的时候已经，将允许增加一个position

signal_strategy（stratcls，* ARGS，** kwargs）

添加一个SignalStrategy子类可以接受signals

addcalendar（CAL）

增加了全球贸易日历系统。个人数据供稿可能有单独的日历，其覆盖全局one

cal可以的TradingCalendar一个字符串或的pandas_market_calendars。一个字符串会会实例的PandasMarketCalendar（这需要模块pandas_market_calendar安装在system.

如果TradingCalendarBase的子类传递（不是实例），它将instantiated

addtz（TZ）

这也可以使用参数做tz

增加了对战略的全球时区。该参数tz可以be

  • None：在这种情况下，通过策略显示的日期时间将是在UTC，这一直是他们的标准behavior
  • pytz实例。它将被用作这样为UTC时间转换到所选择的timezone
  • string。实例化一个pytz实例将被attempted.
  • integer。使用，对于策略，同时区的在对应data的self.datas可迭代（0将使用时区从data0）

add_timer（何时，偏移= datetime.timedelta（0），则重复= datetime.timedelta（0），平日= []，weekcarry =假，monthdays =[]，monthcarry =真，允许=无，的tzdata =无，strats =假，欺骗=假，*指定参数时，** kwargs）

时刻表的计时器来调用notify_timer

  • Parameters

    when（–） – 可以be

    • datetime.time实例（见下文tzdata）
    • bt.timer.SESSION_START引用会话开始
    • bt.timer.SESSION_END引用其必须为一个会话end
    • offset一个datetime.timedeltainstance

    Used抵消值when。它以一种有意义的使用与SESSION_START和SESSION_END，以组合来表示事情就像一个被称为计时器15 minutes在会议结束后start.

    • repeat必须是datetime.timedeltainstance

      Indicates如果1st电话后，进一步的调用将被安排在同一会话中定repeatdelta

      Once定时器越过会议结束时就被复位到用于when

    • weekdays原始值：一个sorted迭代与指示对整数这天（ISO代码，星期一是1，星期日是7）定时器可以实际上是不invoked

      If规定，定时器将在所有days

    • weekcarry有效（默认：False）。如果True和平日是没有看到（例如：交易假期），定时器会在执行第二天（即使在新的一周）
    • monthdays：一sorted迭代的用于指示整数其中一个定时器，必须执行该月的日子。例如总是在一天15不指定month

      If，定时器将在所有days

    • monthcarry有效（默认：True）。如果一天中没有发现有（周末，假期交易），定时器将在接下来的执行可day.
    • allow（默认：None）。其接收的回调datetime.date`实例，并返回True如果日期允许定时器或否则返回False
    • tzdata其可以是None（默认值），一个pytz实例或data feedinstance.

      None：when的表面价值被解释（这相当于以处理它，如果它在那里UTC即使它不是）

      pytz比如：when将被解释为指定由时区instance.

      data feed实例指定的本地时间：when会被解释为在通过的tz参数指定的本地时间规定数据馈送instance.

      Note

      Ifwhen是要么SESSION_START或SESSION_END和tzdata是None，在系统中的1st data feed（又名self.data0）将用作参考，找出会议times.

    • strats（默认：False）调用也是notify_timer的strategies
    • cheat（默认False）如果True定时器将被称为代理之前，有机会评估订单。这将打开根据开盘价例如合适的机会来发布命令会议starts
    • *args前：任何额外的参数将被传递给notify_timer
    • **kwargs：任何额外kwargs将被传递给notify_timer

返回值：

  • 创建的计时器

notify_timer（计时器的时候，*指定参数时，** kwargs）

接收计时器通知其中timer是这是计时器通过返回add_timer和when就是通话时间。args和kwargs是传递给add_timer

实际的when时间可以以后任何额外的参数，但系统可能不会能之前调用定时器。该值是定时器值和无系统time.

add_order_history（订单，通知= TRUE）

添加到在经纪人直接执行订单的历史性能evaluation

  • orders：是一个可迭代（例如：列表，元组，迭代器，发电机）在其中每个元素也将是一个可迭代（长度）与以下子元素（2种格式是可能的）

    [datetime, size, price]或[datetime, size, price, data]

    Note

    it必须进行排序（或产生已排序的元素）由日期时间ascending

    其中：

    • datetime是一个pythondate/datetime实例或串与格式YYYY-MM-DD [THH：MM：SS [页面没有自动跳转]]其中在元件中括号内是optional
    • size是一个整数（正到buy，负到sell）
    • price是浮点值/ integer
    • data如果存在可以采用任何以下values
      • None的 – 的1st数据馈送将被用作target
      • integer – 数据与该索引（插入为了在Cerebro）将被used
      • string – 具有该名称的数据，分配给例如具有cerebro.addata(data, name=value)，将是target
  • notify（默认：True）

    如果True的1st战略插入系统将创建人工订单的通知后的信息从在orders

Note

隐在说明是需要添加一个数据馈送这是命令的目标。这例如通过在需要分析仪，其跟踪例如returns