tushareバックトレーダーローカルCSVストレージと同時マルチシェアバックテスト

はじめに：
バックトレーダーマルチシェアバックテストでは、一般的な機能は、移動平均を使用してバックテストしながらtushareストックデータをダウンロードすることです。現在、Aシェアには4000を超えるストックがあると推定されています。これは、1つのワードで実行が遅く、ストック選択スクリーニングがありません。 、すべてのストックをバックテストし、コードを最初にリリースして記録し、後で最適化して速度を加速できるかどうかを確認する戦略です。

from __future__ import (absolute_import, division, print_function,
                        unicode_literals)
import os
import datetime
import pandas as pd
import backtrader as bt
import tushare as ts
import numpy as np

os.chdir('D:/stock_backtrader//')
# 创建策略类
class TestStrategy(bt.Strategy):
    # 设置简单均线周期，以备后面调用
    params = (
        ('maperiod21', 21),
        ('maperiod55', 55)
    )

    def log(self, txt, dt=None):
        # 日记记录输出
        dt = dt or self.datas[0].datetime.date(0)
        print('%s, %s' % (dt.isoformat(), txt))

    def __init__(self):
        # 初始化数据参数
        # 设置当前收盘价为dataclose
        self.dataclose = self.datas[0].close

        self.order = None
        self.buyprice = None
        self.buycomm = None

        # 添加简单均线
        self.sma21 = bt.indicators.SimpleMovingAverage(
            self.datas[0], period=self.params.maperiod21)
        self.sma55 = bt.indicators.SimpleMovingAverage(
            self.datas[0], period=self.params.maperiod55)

        bt.indicators.ExponentialMovingAverage(self.datas[0], period=25)
        bt.indicators.WeightedMovingAverage(self.datas[0], period=25,
                                            subplot=True)
        bt.indicators.StochasticSlow(self.datas[0])
        bt.indicators.MACDHisto(self.datas[0])
        rsi = bt.indicators.RSI(self.datas[0])
        bt.indicators.SmoothedMovingAverage(rsi, period=10)
        bt.indicators.ATR(self.datas[0], plot=True)

    def notify_order(self, order):
        if order.status in [order.Submitted, order.Accepted]:
            # 如果有订单提交或者已经接受的订单，返回退出
            return
        # 主要是检查有没有成交的订单，如果有则日志记录输出价格，金额，手续费。注意，如果资金不足是不会成交订单的
        if 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))

                self.buyprice = order.executed.price
                self.buycomm = order.executed.comm
            else:  # Sell
                self.log('SELL EXECUTED, Price: %.2f, Cost: %.2f, Comm %.2f' %
                         (order.executed.price,
                          order.executed.value,
                          order.executed.comm))
            # len(self)是指获取截至当前数据一共有多少根bar
            # 以下代码就是指当交易发生时立刻记录下了当天有多少根bar
            # 如果要表示当成交后过了5天卖，则可以这样写 if len(self) >= (self.bar_executed + 5):
            self.bar_executed = len(self)

        elif order.status in [order.Canceled, order.Margin, order.Rejected]:
            self.log('Order Canceled/Margin/Rejected')

        self.order = None

    def notify_trade(self, trade):
        if not trade.isclosed:  # 如果交易还没有关闭，则退出不输出显示盈利跟手续费
            return
        self.log('OPERATION PROFIT, GROSS %.2f, NET %.2f' %
                 (trade.pnl, trade.pnlcomm))

    def next(self):
        # 输出显示收盘价
        self.log('Close, %.2f' % self.dataclose[0])

        # 检查是否有订单发送当中，如果有则不再发送第二个订单
        if self.order:
            return

        # 检查是否已经有仓位
        if not self.position:
            # 如果没有则可以执行一下策略了
            if self.sma21[0] > self.sma55[0]:
                # 记录输出买入价格
                self.log('BUY CREATE, %.2f' % self.dataclose[0])
                # 跟踪已经创建好的订单避免重复第二次交易
                self.order = self.buy()

        else:
            if self.sma21[0] < self.sma55[0]:
                self.log('SELL CREATE, %.2f' % self.dataclose[0])
                self.order = self.sell()


if __name__ == '__main__':
    # 创建策略容器
    cerebro = bt.Cerebro()
    # 添加自定义的策略TestStrategy
    cerebro.addstrategy(TestStrategy)

    pro = ts.pro_api('要到tushare官网注册个账户然后将token复制到这里,可以的话请帮个忙用文章末我分享的链接注册，谢谢')
    df = pro.daily(start_date='20190101', end_date='20200828')
    stock_list = df.ts_code.values
    for i in stock_list:
        df = pro.daily(ts_code=i, start_date='20160101', end_date='20200901')
        df['trade_date'] = pd.to_datetime(df['trade_date'])
        df = df.drop(['change', 'pre_close', 'pct_chg', 'amount'], axis=1)
        df = df.rename(columns={
    
    'vol': 'volume'})
        df.set_index('trade_date', inplace=True)  # 设置索引覆盖原来的数据
        df = df.sort_index(ascending=True)  # 将时间顺序升序，符合时间序列
        df.to_csv(str(i) + '.csv', index=True, encoding='gbk')
        dataframe = df

        for stock in os.listdir():
            dataframe = pd.read_csv(stock, index_col=0, parse_dates=True)
            dataframe['openinterest'] = 0
            data = bt.feeds.PandasData(dataname=dataframe,
                                       fromdate=datetime.datetime(2019, 1, 1),
                                       todate=datetime.datetime(2020, 8, 20)
                                       )
            # 添加数据
            cerebro.adddata(data)
            # 设置资金
            cerebro.broker.setcash(10000.0)
            # 设置每笔交易交易的股票数量
            cerebro.addsizer(bt.sizers.FixedSize, stake=100)
            # 设置手续费
            cerebro.broker.setcommission(commission=0.01)
            # 输出初始资金
            print('Starting Portfolio Value: %.2f' % cerebro.broker.getvalue())
            cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.SharpeRatio, _name='SharpeRatio')
            cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.DrawDown, _name='DW')
            thestrats = cerebro.run()
            thestrat = thestrats[0]
            print('夏普比率:', thestrat.analyzers.SharpeRatio.get_analysis())
            print('回撤指标:', thestrat.analyzers.DW.get_analysis())
            # 运行策略
            # cerebro.run()
            # 输出结果
            print('Final Portfolio Value: %.2f' % cerebro.broker.getvalue())
            #cerebro.plot()

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