Backtrader 量化回测实践(7)——在jupyter中执行bt的samples
Backtrader 量化回测实践(7)——在jupyter中执行bt的samples
Backtrader提供了大量的测试用例,在samples目录下,测试程序主要都是用argparse解析参数,但是不能在jupyter中直接执行。
找到一个解决方法,可以方便在jupyter中执行samples中的示例。
把datas目录上传到ipython的当前路径,以calmar-test.py程序为例,简单修改程序如下:
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8; py-indent-offset:4 -*-
###############################################################################
#
# Copyright (C) 2015-2023 Daniel Rodriguez
#
# This program is free software: you can redistribute it and/or modify
# it under the terms of the GNU General Public License as published by
# the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or
# (at your option) any later version.
#
# This program is distributed in the hope that it will be useful,
# but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
# MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the
# GNU General Public License for more details.
#
# You should have received a copy of the GNU General Public License
# along with this program. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.
#
###############################################################################
from __future__ import (absolute_import, division, print_function,unicode_literals)import argparse
import datetimeimport backtrader as bt%matplotlib inlineclass St(bt.SignalStrategy):params = ()def __init__(self):ma1, ma2, = bt.ind.SMA(period=15), bt.ind.SMA(period=50)self.signal_add(bt.signal.SIGNAL_LONG, bt.ind.CrossOver(ma1, ma2))def next2(self):passdef runstrat(args=None):args = parse_args(args)cerebro = bt.Cerebro()# Data feed kwargskwargs = dict()# Parse from/to-datedtfmt, tmfmt = '%Y-%m-%d', 'T%H:%M:%S'for a, d in ((getattr(args, x), x) for x in ['fromdate', 'todate']):if a:strpfmt = dtfmt + tmfmt * ('T' in a)kwargs[d] = datetime.datetime.strptime(a, strpfmt)# Data feeddata0 = bt.feeds.YahooFinanceCSVData(dataname=args.data0, **kwargs)cerebro.adddata(data0)# Brokercerebro.broker = bt.brokers.BackBroker(**eval('dict(' + args.broker + ')'))cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.Calmar)# Sizercerebro.addsizer(bt.sizers.FixedSize, **eval('dict(' + args.sizer + ')'))# Strategycerebro.addstrategy(St, **eval('dict(' + args.strat + ')'))# Executest0 = cerebro.run(**eval('dict(' + args.cerebro + ')'))[0]i = 1for k, v in st0.analyzers.calmar.get_analysis().items():print(i, ': '.join((str(k), str(v))))i += 1if args.plot: # Plot if requested to#cerebro.plot(**eval('dict(' + args.plot + ')'))cerebro.plot(iplot=False)def parse_args(pargs=None):parser = argparse.ArgumentParser(formatter_class=argparse.ArgumentDefaultsHelpFormatter,description=('Sample Skeleton'))parser.add_argument('--data0', default='./datas/orcl-1995-2014.txt',required=False, help='Data to read in')# Defaults for datesparser.add_argument('--fromdate', required=False, default='',help='Date[time] in YYYY-MM-DD[THH:MM:SS] format')parser.add_argument('--todate', required=False, default='',help='Date[time] in YYYY-MM-DD[THH:MM:SS] format')parser.add_argument('--cerebro', required=False, default='',metavar='kwargs', help='kwargs in key=value format')parser.add_argument('--broker', required=False, default='',metavar='kwargs', help='kwargs in key=value format')parser.add_argument('--sizer', required=False, default='',metavar='kwargs', help='kwargs in key=value format')parser.add_argument('--strat', required=False, default='',metavar='kwargs', help='kwargs in key=value format')parser.add_argument('--plot', required=False, default='',nargs='?', const='{}',metavar='kwargs', help='kwargs in key=value format')return parser.parse_args(pargs)if __name__ == '__main__':#runstrat()#runstrat('--plot'.split())runstrat('--plot --fromdate=1998-01-01 --todate=2000-01-01'.split())
修改点如下:
-
- jupyter环境:在import 后增加 %matplotlib inline
-
- 调整数据导入路径,因为在当前路径
parser.add_argument('--data0', default='./datas/orcl-1995-2014.txt',required=False, help='Data to read in')
- 3.绘图参数:
在jupyter中绘图参数
#cerebro.plot(**eval('dict(' + args.plot + ')'))
cerebro.plot(iplot=False)`
- 4.调用参数
通过split方法,带入调用参数。
#runstrat()runstrat('--plot --fromdate=1998-01-01 --todate=2000-01-01'.split())
修改以上内容后,就可以直接在jupyter中执行Backtrader的示例了。
相关文章:
Backtrader 量化回测实践(7)——在jupyter中执行bt的samples
Backtrader 量化回测实践(7)——在jupyter中执行bt的samples Backtrader提供了大量的测试用例,在samples目录下,测试程序主要都是用argparse解析参数,但是不能在jupyter中直接执行。 找到一个解决方法,可…...
npm vs. pnpm vs. Yarn: 三者之间的区别与比较
在现代前端开发中,包管理工具是必不可少的一环。npm、pnpm和Yarn是三个常用的包管理工具,它们各有特点,适用于不同的场景。本文将深入讨论这三者的基本概念、特点、优势和劣势,并对比分析它们之间的主要区别,包括功能、…...

Learning Feature Sparse Principal Subspace 论文阅读
1 Abstract: 这篇论文提出了新的算法来解决特征稀疏约束的主成分分析问题(FSPCA),该问题同时执行特征选择和PCA。现有的FSPCA优化方法需要对数据分布做出假设,并且缺乏全局收敛性的保证。尽管一般的FSPCA问题是NP难问题ÿ…...
Hibernate入门经典与注解式开发大全
本博文主要讲解介绍Hibernate框架,ORM的概念和Hibernate入门,相信你们看了就会使用Hibernate了! 什么是Hibernate框架? Hibernate是一种ORM框架,全称为 Object_Relative DateBase-Mapping,在Java对象与关系数据库之间建…...
蓝桥杯之注意事项
1.特殊求解的地方 2.一些数学公式 比如二叉树求全深度数值那道题 3.掌握有关库函数 #include<algorithm> 包含sort()函数【排列函数】C sort()排序详解-CSDN博客,next_permutation()函数【求解全排列问题】求解数组大小sizeof(arr…...

ES6 全详解 let 、 const 、解构赋值、剩余运算符、函数默认参数、扩展运算符、箭头函数、新增方法,promise、Set、class等等
目录 ES6概念ECMAScript6简介ECMAScript 和 JavaScript 的关系ES6 与 ECMAScript 2015 的关系 1、let 、 const 、var 区别2、变量解构赋值1、数组解构赋值2、对象解构赋值3、字符串的解构赋值 3、展开剩余运算符1、**展开运算符(...)**2、**剩余运算符(...)** 4、函数的拓展函…...

c++ - 类的默认成员函数
文章目录 前言一、构造函数二、析构函数三、拷贝构造函数四、重载赋值操作符五、取地址及const取地址操作符重载 前言 默认成员函数是编译器自动生成的,也可以自己重写,自己重写之后编译器就不再生成,下面是深入了解这些成员函数。 一、构造…...
Java哈希查找(含面试大厂题和源码)
哈希查找(Hash Search)是一种基于哈希表(Hash Table)的数据查找方法。哈希表通过使用哈希函数将键(Key)映射到表中的位置来存储数据,从而实现快速的数据访问。哈希查找的效率通常取决于哈希函数…...

c++中常用库函数
大小写转换 islower/isupper函数 char ch1 A; char ch2 b;//使用islower函数判断字符是否为小写字母 if(islower(ch1)){cout << ch1 << "is a lowercase letter." << end1; } else{cout << ch1 << "is not a lowercase lette…...

Scrapy框架 进阶
Scrapy框架基础Scrapy框架进阶 【五】持久化存储 命令行:json、csv等管道:什么数据类型都可以 【1】命令行简单存储 (1)语法 Json格式 scrapy crawl 自定义爬虫程序文件名 -o 文件名.jsonCSV格式 scrapy crawl 自定义爬虫程…...

ubuntu22安装snipaste
Ubuntu 22.04 一、Snipaste 介绍和下载 Snipaste 官网下载链接: Snipaste Downloads 二、安装并使用 Snipaste # 1、进入Snipaste-2.8.9-Beta-x86_64.AppImage 目录(根据自己下载目录) cd /home/jack/Downloads/softwares/AppImage# 2、Snipaste-2.8.9-…...

spring-cloud微服务openfeign
Spring Cloud openfeign对Feign进行了增强,使其支持Spring MVC注解,另外还整合了Ribbon和Nacos,从而使得Feign的使用更加方便 优势,openfeign可以做到使用HTTP请求远程服务时就像洞用本地方法一样的体验,开发者完全感…...

小程序变更主体需要多久?
小程序迁移变更主体有什么作用?小程序迁移变更主体的好处有很多哦!比如可以获得更多权限功能、公司变更或注销时可以保证账号的正常使用、收购账号后可以改变归属权或使用权等等。小程序迁移变更主体的条件有哪些?1、新主体必须是企业主体&am…...

19 Games101 - 笔记 - 相机与透镜
**19 ** 相机与透镜 目录 摘要一 照相机主要部分二 小孔成像与视场(FOV)三 曝光(Exposure)四 景深(Depth of Field)总结 摘要 虽说照相机与透镜属于相对独立的话题,但它们的确是计算机图形学当中的一部分知识。在过往的十多篇笔记中,我们学习的都是如…...

Flink入门学习 | 大数据技术
⭐简单说两句⭐ ✨ 正在努力的小新~ 💖 超级爱分享,分享各种有趣干货! 👩💻 提供:模拟面试 | 简历诊断 | 独家简历模板 🌈 感谢关注,关注了你就是我的超级粉丝啦! &…...

Arthas实战教程:定位Java应用CPU过高与线程死锁
引言 在Java应用开发中,我们可能会遇到CPU占用过高和线程死锁的问题。本文将介绍如何使用Arthas工具快速定位这些问题。 准备工作 首先,我们创建一个简单的Java应用,模拟CPU过高和线程死锁的情况。在这个示例中,我们将编写一个…...

HTML制作跳动的心形网页
作为一名码农 也有自己浪漫的小心思嗷~ 该网页 代码整体难度不大 操作性较强 祝大家都幸福hhhhh 效果成品: 全部代码: <!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.0 Transitional//EN"> <HTML><HEAD><TITLE> 一个…...

如何在Odoo 17 销售应用中使用产品目录添加产品
Odoo,作为一个知名的开源ERP系统,发布了其第17版,新增了多项功能和特性。Odoo 17包中的一些操作简化了,生产力提高了,用户体验也有了显著改善。为了为其用户提供新的和改进的功能,Odoo不断进行改进和增加新…...
为什么pdf拆分出几页之后大小几乎没有变化
PDF 文件的大小在拆分出几页之后几乎没有变化可能有几个原因: 图像压缩: 如果 PDF 文件中包含图像,而这些图像已经被压缩过,拆分后的页面依然会保留这些压缩设置,因此文件大小可能不会显著变化。 文本和矢量图形: PDF 文件中的文…...

如何在 VM 虚拟机中安装 OpenEuler 操作系统保姆级教程(附链接)
一、VMware Workstation 虚拟机 若没有安装虚拟机的可以参考下篇文章进行安装: 博客链接https://eclecticism.blog.csdn.net/article/details/135713915 二、OpenEuler 镜像 点击链接前往官网 官网 选择第一个即可 三、安装 OpenEuler 打开虚拟机安装 Ctrl …...
前端倒计时误差!
提示:记录工作中遇到的需求及解决办法 文章目录 前言一、误差从何而来?二、五大解决方案1. 动态校准法(基础版)2. Web Worker 计时3. 服务器时间同步4. Performance API 高精度计时5. 页面可见性API优化三、生产环境最佳实践四、终极解决方案架构前言 前几天听说公司某个项…...

高频面试之3Zookeeper
高频面试之3Zookeeper 文章目录 高频面试之3Zookeeper3.1 常用命令3.2 选举机制3.3 Zookeeper符合法则中哪两个?3.4 Zookeeper脑裂3.5 Zookeeper用来干嘛了 3.1 常用命令 ls、get、create、delete、deleteall3.2 选举机制 半数机制(过半机制࿰…...
渲染学进阶内容——模型
最近在写模组的时候发现渲染器里面离不开模型的定义,在渲染的第二篇文章中简单的讲解了一下关于模型部分的内容,其实不管是方块还是方块实体,都离不开模型的内容 🧱 一、CubeListBuilder 功能解析 CubeListBuilder 是 Minecraft Java 版模型系统的核心构建器,用于动态创…...

涂鸦T5AI手搓语音、emoji、otto机器人从入门到实战
“🤖手搓TuyaAI语音指令 😍秒变表情包大师,让萌系Otto机器人🔥玩出智能新花样!开整!” 🤖 Otto机器人 → 直接点明主体 手搓TuyaAI语音 → 强调 自主编程/自定义 语音控制(TuyaAI…...
在鸿蒙HarmonyOS 5中使用DevEco Studio实现录音机应用
1. 项目配置与权限设置 1.1 配置module.json5 {"module": {"requestPermissions": [{"name": "ohos.permission.MICROPHONE","reason": "录音需要麦克风权限"},{"name": "ohos.permission.WRITE…...

vue3+vite项目中使用.env文件环境变量方法
vue3vite项目中使用.env文件环境变量方法 .env文件作用命名规则常用的配置项示例使用方法注意事项在vite.config.js文件中读取环境变量方法 .env文件作用 .env 文件用于定义环境变量,这些变量可以在项目中通过 import.meta.env 进行访问。Vite 会自动加载这些环境变…...

HDFS分布式存储 zookeeper
hadoop介绍 狭义上hadoop是指apache的一款开源软件 用java语言实现开源框架,允许使用简单的变成模型跨计算机对大型集群进行分布式处理(1.海量的数据存储 2.海量数据的计算)Hadoop核心组件 hdfs(分布式文件存储系统)&a…...

[免费]微信小程序问卷调查系统(SpringBoot后端+Vue管理端)【论文+源码+SQL脚本】
大家好,我是java1234_小锋老师,看到一个不错的微信小程序问卷调查系统(SpringBoot后端Vue管理端)【论文源码SQL脚本】,分享下哈。 项目视频演示 【免费】微信小程序问卷调查系统(SpringBoot后端Vue管理端) Java毕业设计_哔哩哔哩_bilibili 项…...
上位机开发过程中的设计模式体会(1):工厂方法模式、单例模式和生成器模式
简介 在我的 QT/C 开发工作中,合理运用设计模式极大地提高了代码的可维护性和可扩展性。本文将分享我在实际项目中应用的三种创造型模式:工厂方法模式、单例模式和生成器模式。 1. 工厂模式 (Factory Pattern) 应用场景 在我的 QT 项目中曾经有一个需…...
Modbus RTU与Modbus TCP详解指南
目录 1. Modbus协议基础 1.1 什么是Modbus? 1.2 Modbus协议历史 1.3 Modbus协议族 1.4 Modbus通信模型 🎭 主从架构 🔄 请求响应模式 2. Modbus RTU详解 2.1 RTU是什么? 2.2 RTU物理层 🔌 连接方式 ⚡ 通信参数 2.3 RTU数据帧格式 📦 帧结构详解 🔍…...