Backtrader定量化プラットフォームのチュートリアル - ブログ（XI）の著者

 巨大な牛の人工知能のコースにつまずいたが、誰にでも助けることが共有できませんでした。チュートリアルは、フィクションを見ているよう、唯一のゼロベース、ユーザーフレンドリーな、と非常にユーモラスではありません！私は他の人に、あまりにも悪いと思います。チュートリアルリンク：https://www.cbedai.net/qtlyx            

       

        彼のブログ上Backtrader著者は、非常に興味深い記事を書きました。CSDNはbacktraderコード上からこの男を見つけ、それは読みやすさを向上させるために書き直し、私はそれがとても面白いと思います。

      このような元のコードの何か：

def __init__(self):
    ...
    self.ma1 = bt.indicators.SMA(self.datas[0],
                                   period=self.p.period
                                  )
    self.ma2 = bt.indicators.SMA(self.datas[1],
                                   period=self.p.period
                                  )

       これは、平均的な戦略を動かし、おそらく1ペアを見て、初期化セクション、です。その後、我々は、ビジネス・ロジックを見て：

if (self.ma1[0]-self.ma1[-1])/self.ma1[-1]>(self.ma2[0]-self.ma2[-1])/self.ma2[-1]:
if (self.ma1[0]-self.ma1[-1])/self.ma1[-1]<=(self.ma2[0]-self.ma2[-1])/self.ma2[-1]:

        ここでは、ビットの平均を見つけました。戦略は、価格の平均移動する2つの大きさを比較することです。実際には、例、平均ダブルウェア上の性質は、トレンド以下の戦略が何であるかは差を身に着けていません。もちろん、backreader作者の意図は間違いなく研究戦略ではなく、コードを改善する方法。

        本当に、私は本当に賞賛backtraderアーキテクチャ、ほとんどの戦略を書いている時点でbacktraderが提供する、と考えることができますまた、このインターフェースのライターに提供されていない場合、その農家はコード分析であることを任意でよいです。

        Backtraderの作者は少しプログラミングの習慣を嫌い、その後、独自の同等の文言を与えます：

def __init__(self):
    ...

    # Let's create the moving averages as before
    ma1 = bt.ind.SMA(self.data0, period=self.p.period)
    ma2 = bt.ind.SMA(self.data1, period=self.p.period)

    # Use line delay notation (-x) to get a ref to the -1 point
    ma1_pct = ma1 / ma1(-1) - 1.0  # The ma1 percentage part
    ma2_pct = ma2 / ma2(-1) - 1.0  # The ma2 percentage part

    self.buy_sig = ma1_pct > ma2_pct  # buy signal
    self.sell_sig = ma1_pct <= ma2_pct  # sell signal

def next(self):
    ...
    # Not yet ... we MIGHT BUY if ...
    if self.buy_sig:
    ...

    ...
    # Already in the market ... we might sell
    if self.sell_sig:
    ...

        実際には、ここにあなたの考え方や遅延演算子（）役割の行に良いショーのbacktraderを得ました。実際には、initメソッドの内部プログラミングにおいて、FPGAは感じ、平行ウェルの感覚のビットをプログラミングします。