量化交易学习（三十七）backtrader文档——观察者（2）

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今天这篇是backtrader文档的学习笔记。主要介绍了观察者。

官方文档链接：https://www.backtrader.com/docu/observers-and-statistics/observers-and-statistics/#developing-observers

开发观察者

Broker观察者的实现如上一篇文中所示。为了创建有意义的观察者，实现需要使用以下信息：

  • self._owner当前正在执行的策略

这样，观察者可以获取策略中的任何内容

  • 策略中可能有用的默认内部事物：

    • broker -> 属性提供对策略创建订单所依据的经纪商实例的访问权限。

    如Broker中所示，现金和投资组合价值是通过调用getcash方法和getvalue方法获取的。

    • _orderspending -> 列出由策略创建且经纪商已向策略通知事件的订单。

    BuySell观察者遍历列表查找已执行（全部或部分）的订单，以创建给定时间点（索引 0）的平均执行价格

    • _tradespending -> 交易列表（一组已完成的买入/卖出或卖出/买入对），由买入/卖出订单编制而成

观察者显然可以通过self._owner.stats访问其他观察者。

自定义订单观察者

标准的BuySell观察者只关心已执行的操作。我们可以创建一个观察者，显示订单何时创建以及是否过期。

为了保证可见性，图像不会沿着价格绘制，而是在单独的轴上绘制。

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from __future__ import (absolute_import, division, print_function,
                        unicode_literals)

import math

import backtrader as bt


class OrderObserver(bt.observer.Observer):
    lines = ('created', 'expired',)

    plotinfo = dict(plot=True, subplot=True, plotlinelabels=True)

    plotlines = dict(
        created=dict(marker='*', markersize=8.0, color='lime', fillstyle='full'),
        expired=dict(marker='s', markersize=8.0, color='red', fillstyle='full')
    )

    def next(self):
        for order in self._owner._orderspending:
            if order.data is not self.data:
                continue

            if not order.isbuy():
                continue

            # Only interested in "buy" orders, because the sell orders
            # in the strategy are Market orders and will be immediately
            # executed

            if order.status in [bt.Order.Accepted, bt.Order.Submitted]:
                self.lines.created[0] = order.created.price

            elif order.status in [bt.Order.Expired]:
                self.lines.expired[0] = order.created.price

自定义观察者只关心买入订单，因为这是一种仅买入以试图获利的策略。卖单是市价单，将立即执行。

Close-SMA CrossOver 策略更改为：

  • 创建一个当信号发出时，价格低于收盘价 1.0% 的限价订单

  • 有效期为 7（日历）天

由此产生的图表。

0d26047b8415c6ce2629c3d0a6f3b437.png

从新的子图（红色方块）中可以看出，有几个订单已经过期，我们还可以看出，“创建”和“执行”之间恰好有几天的时间。

最后是应用新观察者的策略的代码：

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from __future__ import (absolute_import, division, print_function,
                        unicode_literals)

import datetime

import backtrader as bt
import backtrader.feeds as btfeeds
import backtrader.indicators as btind

from orderobserver import OrderObserver


class MyStrategy(bt.Strategy):
    params = (
        ('smaperiod', 15),
        ('limitperc', 1.0),
        ('valid', 7),
    )

    def log(self, txt, dt=None):
        ''' Logging function fot this strategy'''
        dt = dt or self.data.datetime[0]
        if isinstance(dt, float):
            dt = bt.num2date(dt)
        print('%s, %s' % (dt.isoformat(), txt))

    def notify_order(self, order):
        if order.status in [order.Submitted, order.Accepted]:
            # Buy/Sell order submitted/accepted to/by broker - Nothing to do
            self.log('ORDER ACCEPTED/SUBMITTED', dt=order.created.dt)
            self.order = order
            return

        if order.status in [order.Expired]:
            self.log('BUY EXPIRED')

        elif order.status in [order.Completed]:
            if order.isbuy():
                self.log(
                    'BUY EXECUTED, Price: %.2f, Cost: %.2f, Comm %.2f' %
                    (order.executed.price,
                     order.executed.value,
                     order.executed.comm))

            else:  # Sell
                self.log('SELL EXECUTED, Price: %.2f, Cost: %.2f, Comm %.2f' %
                         (order.executed.price,
                          order.executed.value,
                          order.executed.comm))

        # Sentinel to None: new orders allowed
        self.order = None

    def __init__(self):
        # SimpleMovingAverage on main data
        # Equivalent to -> sma = btind.SMA(self.data, period=self.p.smaperiod)
        sma = btind.SMA(period=self.p.smaperiod)

        # CrossOver (1: up, -1: down) close / sma
        self.buysell = btind.CrossOver(self.data.close, sma, plot=True)

        # Sentinel to None: new ordersa allowed
        self.order = None

    def next(self):
        if self.order:
            # pending order ... do nothing
            return

        # Check if we are in the market
        if self.position:
            if self.buysell < 0:
                self.log('SELL CREATE, %.2f' % self.data.close[0])
                self.sell()

        elif self.buysell > 0:
            plimit = self.data.close[0] * (1.0 - self.p.limitperc / 100.0)
            valid = self.data.datetime.date(0) + \
                datetime.timedelta(days=self.p.valid)
            self.log('BUY CREATE, %.2f' % plimit)
            self.buy(exectype=bt.Order.Limit, price=plimit, valid=valid)


def runstrat():
    cerebro = bt.Cerebro()

    data = bt.feeds.BacktraderCSVData(dataname='../../datas/2006-day-001.txt')
    cerebro.adddata(data)

    cerebro.addobserver(OrderObserver)

    cerebro.addstrategy(MyStrategy)
    cerebro.run()

    cerebro.plot()


if __name__ == '__main__':
    runstrat()

保存/保留统计数据

截至目前，backtrader尚未实现任何机制来跟踪将观察者的值存储到文件中。最好的方法是：

  • 在策略的start方法中打开文件
  • 在策略的next方法中将值记录下来

考虑到DrawDown观察者，可以这样做：

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class MyStrategy(bt.Strategy):

    def start(self):

        self.mystats = open('mystats.csv', 'wb')
        self.mystats.write('datetime,drawdown, maxdrawdown\n')

    def next(self):
        self.mystats.write(self.data.datetime.date(0).strftime('%Y-%m-%d'))
        self.mystats.write(',%.2f' % self.stats.drawdown.drawdown[-1])
        self.mystats.write(',%.2f' % self.stats.drawdown.maxdrawdown-1])
        self.mystats.write('\n')

要保存索引 0 的值，当处理完所有观察者后，可以将写入文件的自定义观察者添加为系统的最后一个观察者，以将值保存到 csv 文件。

注意：Writer 方法可以自动执行此任务。

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