量化交易学习（四十一）backtrader文档——日期时间管理

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今天这篇是backtrader文档的学习笔记。主要介绍了日期时间管理。

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

日期时间管理

在1.5.0版本之前，backtrader使用直接的时间管理方法，因为数据源计算的任何日期时间都只是按表面值使用。

这对于任何用户输入参数都是一样的，比如可以给任何数据源的fromdate（或sessionstart）参数。

对于可以直接用于回测的固定数据源，该方法很好。很容易假设输入日期时间在进入系统之前就已经得到处理。

但在 1.5.0 版本之后，支持实时数据源，这迫使我们考虑日期时间管理。如果以下情况始终为真，则不需要此类管理：

  • 纽约的一位交易员交易 ES-Mini。两者都使用相同的US/Eastern 时区

  • 柏林的一名交易员正在交易 DAX 期货。在这种情况下，两者都使用相同的CET（或Europe/Berling）时区。

上面的情况下直接输入输出日期时间方法是可行的，因为交易者（例如在柏林）总是可以执行如下操作：

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class Strategy(bt.Strategy):

    def next(self):

        # The DAX future opens at 08:00 CET
        if self.data.datetime.time() < datetime.time(8, 30):
            # don't operate until the market has been running 30 minutes
            return  #

当柏林的同一交易者决定交易 ES-Mini时，直接的日期管理方法的问题就显现出来了。因为夏令时的更改发生在一年中的不同时间点，这会导致一年中的几周时差不同步。以下代码并不总是有效：

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class Strategy(bt.Strategy):

    def next(self):

        # The SPX opens at 09:30 US/Eastern all year long
        # This is most of the year 15:30 CET
        # But it is sometimes 16:30 CET or 14:30 CET if a DST switch on-off
        # has happened in the USA and not in Europe

        # That's why the code below is unreliable

        if self.data.datetime.time() < datetime.time(16, 0):
            # don't operate until the market has been running 30 minutes
            return  #

处理时区

为了解决上述情况并仍然与直接输入输出时间方法兼容，backtrader为最终用户提供以下功能

Datetime Input

  • 默认情况下，平台不会处理数据源提供的日期时间

    • 最终用户可以通过以下方式覆盖输入的日期时间：

      • 向数据源提供tzinput参数。这必须是与接口兼容的datetime.tzinfo对象。用户很可能会提供一个pytz.timezone实例

    这样处理后，backtrader内部使用的时间被认为是UTC-like格式的，即：

    • 如果数据源已经以UTC格式存储

    • 经过tzinput转换

    • 这不是真的UTC，但它是用户的参考，因此称为UTC-like

Datetime output

  • 如果数据源可以自动确定输出的时区，则这将是默认值

    这在实时数据源的情况下是有意义的，尤其是在类似于在柏林（CET时区）的交易者使用US/Eastern时区进行交易的情况下。

    因为交易者总是能获得正确的时间，并且在上面的示例中，开盘时间保持恒定为09:30 US/Eastern，而不是在一年中的大部分时间为15:30 CET，但有时候在16:30 CET，有时候在14:30 CET。

  • 如果无法确定时区，则输出将是在输入（UTC-like）时确定的

  • 最终用户可以覆盖并指定实际输出的时区

    • 向数据源提供tz参数。这必须是与datetime.tzinfo接口兼容的对象。用户很可能会提供一个pytz.timezone实例

注意：

来自用户的输入例如参数fromdate或sessionstart期望与实际的tz同步，无论是由数据源自动计算、由用户提供还是保留为默认值（None，这意味着日期时间的直接输入输出）

考虑到所有这些，让我们回想一下柏林交易员，在US/Eastern时区交易的例子：

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import pytz

import bt

data = bt.feeds.MyFeed('ES-Mini', tz=pytz.timezone('US/Eastern'))

class Strategy(bt.Strategy):

    def next(self):

        # This will work all year round.
        # The data source will return in the frame of the 'US/Eastern' time
        # zone and the user is quoting '10:00' as reference time
        # Because in the 'US/Eastern' timezone the SPX index always starts
        # trading at 09:30, this will always work

        if self.data.datetime.time() < datetime.time(10, 0):
            # don't operate until the market has been running 30 minutes
            return  #

对于可以自动确定输出时区的数据源：

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import bt

data = bt.feeds.MyFeedAutoTZ('ES-Mini')

class Strategy(bt.Strategy):

    def next(self):

        # This will work all year round.
        # The data source will return in the frame of the 'US/Eastern' time
        # zone and the user is quoting '10:00' as reference time
        # Because in the 'US/Eastern' timezone the SPX index always starts
        # trading at 09:30, this will always work

        if self.data.datetime.time() < datetime.time(10, 0):
            # don't operate until the market has been running 30 minutes
            return  #

甚至比上面的工作还要少。

显然，在上面的示例中，MyFeed和MyFeedAuto只是虚拟名称。

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江达小记