量化交易学习（三十）backtrader文档——策略类（1）

发表于 2024-03-01 分类于量化

今天这篇是backtrader文档的学习笔记。主要介绍了策略类的概念。

官方文档链接：https://www.backtrader.com/docu/strategy/

对于backtrader来说，Cerebro就像是跳动心脏和控制它的大脑。对于用户来说，Strategy类也起到这样的作用。

策略的生命周期

策略在方法中表达的生命周期

注意：策略在启动期间可以通过抛出backtrader.errors模块中StrategySkipError异常来中断策略的运行。

这将避免在回测期间运行该策略。参见文档的Exceptions部分

1、__init__概念

在实例化期间调用：indicators以及其他所需的属性将在此处创建。例如：

1 2	def __init__(self): self.sma = btind.SimpleMovingAverage(period=15)

2、出生：start

世界 ( cerebro) 告诉策略是时候开始行动了。默认为空方法。

3、童年：prenext

在__init__方法中声明的indicators将对策略需要成熟的时间施加限制：这称为minimum period。上面__init__创建了一个带有period=15的SimpleMovingAverage 指标。

只要系统看到小于15根柱线，prenext就会被调用（默认实现是无操作）

4、成年期：next

一旦系统看到15根柱线并且SimpleMovingAverage有足够大的缓冲区可以开始产生值，该策略就足够成熟，可以真正执行。

有一个只调用一次的nextstart方法，用于标记从 prenext方法切换到next方法。默认的实现是nextstart方法简单地调用next方法

5、再生产：None

好吧，策略并不能真正重现。但从某种意义上说，它们确实如此，因为如果运行策略优化（使用不同的参数），系统会多次实例化它们

6、死亡：stop

系统告诉策略进行重置并让一切恢复正常的时间已经到来。默认为空方法。

策略类的使用

在大多数情况下，像下面这样定义策略类：

class MyStrategy(bt.Strategy):

    def __init__(self):
        self.sma = btind.SimpleMovingAverage(period=15)

    def next(self):
        if self.sma > self.data.close:
            # Do something
            pass

        elif self.sma < self.data.close:
            # Do something else
            pass