唐契安Channels class DonchianChannels(bt.Indicator): “”” Params Note: – `lookback` (default: -1) If `-1`, the bars to consider will start 1 bar in the past and the current high/low may break through the channel. If `0`, the current prices will be considered for the Donchian Channel. This means that the

提高随机Python的互联网研究Notes Every现在,然后,用backtrader代码样本中的弹出互联网。有几个在什么在我看来是中国人。最新的一个是在这里: 的https://blog.csdn.net/qq_26948675/article/details/80016633 The标题是:backtrader-学习笔记2,这显然(感谢谷歌)转换为backtrader- study notes 2。如果这些是学习笔记,让我们尝试提高代码那里有真的可以改善,我个人认为那里有backtrader洒在most. In的__init__学习笔记内部战略的方法,我们发现following def

开发一个递归指示器(含种子) 一的backtrader是最初的目标: 能够快速原型指标测试新ideas 这并不一定是一个完美的指标,但能够快速,轻松地开发他们确实帮助。为了确认设计是右击,第一个指标是在标准库backtrader是一个Exponential Moving Average(又名EMA),其通过定义是:recursive. Note 花絮:你可能想象1st曾经指标是一个SimpleMovingAverage 因为如何开发一个递归指标的问题已发布在该backtrader社区让我们建立一个快速的ExponentialMovingAverage喜欢the It indicators. A

策略选择Revisited The原来的战略选择方法使用两种策略,这是手动注册和简单的[0, 1]列表来决定这将是在strategy. Because的Python的目标提供了大量的instrospection可能性与元类,一个可能实际上自动化的方法。让我们从一个decorator做方法这可能是在这种情况下,侵入性最小的(不需要定义metaclass的策略) 现在再处理工厂factory The: 声明的strategies has空`前_STRATS类属性(它的策略返回前) 具有register类方法,其将被用作装饰和接受其将被添加到_STRATS 的参数`具有COUNT类方法将返回一个迭代

Python中的隐藏的力量(2) 让我们解决更多的是如何Python隐藏的权力在使用backtrader,这是如何实现的,力图实现的主要目标:?方便use What的是这些定义 例如指示器: import backtrader as bt class MyIndicator(bt.Indicator): lines = (“myline”,) params = ((“period”, 20),) … 任何能够读蟒会说: lines是tuple,实际上一个包含单个条目,一个string params也是tuple,含有另一种tuple与2 items But以后on Extending的例子

Python中的隐藏的权力(1) 这只是满足真实用户的时候backtrader当一个人可以,如果实现在该平台中使用抽象和Python的力量使sense. Without离开pythonic口号不谈,backtrader尝试给用户为最大程度地控制,而在同一时间通过简化使用投入动作hidden权力,Python的offers. The在此一series. Is的第一篇文章第一个例子它的阵列或者是什么 一个非常简单的例子: import backtrader as bt class MyStrategy(bt.Strategy): def __init__(self): self.hi_lo_avg

笔记本 – 自动线内Plotting Release 1.9.1.99添加了自动在线内运行时,绘图围绕backtrader示人的问题Jupyter Notebook. Some使用的平台里面Notebook和支持这一点,并使其成为默认行为应该把事情consistent. If以前的行为是希望和数字必须独立绘制,简单地做: import backtrader as bt … cerebro.run() … cerebro.plot(iplot=False) 当然,如果从脚本或交互,默认运行绘图后端的matplotlib会像以前一样使用,这将绘制图表在单独windows.

变异加权回报(或VWR) 下面讲的improvedSharpeRatio,backtrader有一些提示加入这个analyzer到其arsenal. The文献是: 的https://www.crystalbull.com/sharpe-ratio-better-with-log-returns/ 用对数收益的好处开始,并按照在侧具有的效果standard deviation中的分母SharpeRatio方程,文档开发式和期望这个analyzer. 一个最重要的特性可能是: A consistent value across timeframes `的SharpeRatio使用超额收益与风险的

在扩展GitHub的数据feed Issues实际上正在推动到整理文档的部分或帮助我了解,如果backtrader具有易用性和灵活性的我从第一时刻想到并沿way. In这种情况下做出的决定是问题#9. The问题似乎终于归结为: 灿最终用户轻松地扩展现有的机制,以增加额外的在线条的形式被沿着其他现有的价格传递的信息信息点像open, high等等 据我了解问题的答案是:Yes The海报似乎有这些要求(从问题#6): 正被解析成CSV format Using数据源GenericCSVData加载informationThis通用CSV支持是针对这一问题#6 An额外的字段,这显然包含了需要被

Introduction This节举办的Indicator实现这是不是一个集合该backtrader core. To的一部分使用它们: 将代码复制到正上方的strategy If复制到文件您选择的或文件,从file from myfile import TheIndicator And它导入您的strategy class MyStrategy(bt.Strategy): def __init__(self): self.myind = TheIndicator(self.data, param1=value1, …)