Python量化交易学习笔记（33） |
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Python量化交易学习笔记（33）
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本文将对backtrader的仓位管理进行介绍，具体以同时回测交易3只股票为例，查看每日仓位情况。 策略买入条件：5日线金叉60日线 卖出条件：5日线死叉60日线 示例仓位信息输出的核心代码位于策略类的next的方法中： def next(self): for i, d in enumerate(self.datas): dt, dn = self.datetime.date(), d._name # 获取时间及股票代码 pos = self.getposition(d) if not len(pos): # 不在场内，则可以买入 if self.inds[d]['cross'] > 0: # 如果金叉 self.buy(data = d, size = self.p.pstake) # 买买买 elif self.inds[d]['cross'] 0: if self.p.poneplot: d.plotinfo.plotmaster = self.datas[0] def next(self): for i, d in enumerate(self.datas): dt, dn = self.datetime.date(), d._name # 获取时间及股票代码 pos = self.getposition(d) if not len(pos): # 不在场内，则可以买入 if self.inds[d]['cross'] > 0: # 如果金叉 self.buy(data = d, size = self.p.pstake) # 买买买 elif self.inds[d]['cross'] stk_pools.shape[0]: print('股票数目不能大于%d' % stk_pools.shape[0]) exit() for i in range(stk_num): stk_code = stk_pools['code'][stk_pools.index[i]] stk_code = '%06d' % stk_code # 读入数据 datapath = '../TQDat/day/stk/' + stk_code + '.csv' # 创建价格数据 data = bt.feeds.GenericCSVData( dataname = datapath, fromdate = datetime.datetime(2019, 1, 1), todate = datetime.datetime(2019, 12, 31), nullvalue = 0.0, dtformat = ('%Y-%m-%d'), datetime = 0, open = 1, high = 2, low = 3, close = 4, volume = 5, openinterest = -1 ) # 在Cerebro中添加股票数据 cerebro.adddata(data, name = stk_code) # 设置启动资金 cerebro.broker.setcash(100000.0) # 设置佣金为零 cerebro.broker.setcommission(commission=0.00) cerebro.addstrategy(SmaCross, poneplot = False) # 添加策略 cerebro.run() # 遍历所有数据 # 打印最后结果 print('Final Portfolio Value: %.2f' % cerebro.broker.getvalue()) cerebro.plot(style = "candlestick") # 绘图博客内容只用于交流学习，不构成投资建议，盈亏自负！ 个人博客：http://coderx.com.cn/（优先更新） 项目最新代码：https://gitee.com/sl/quant_from_scratch 欢迎大家转发、留言。有微信群用于学习交流，感兴趣的读者请扫码加微信！ 如果认为博客对您有帮助，可以扫码进行捐赠，感谢！ 微信二维码微信捐赠二维码 
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