Backtrader 文档学习-Strategy

Backtrader 文档学习-Strategy

策略通过方法的形式体现生命周期。
是BackTrader的核心模块，需要好好研读。

1.Strategy

• （1）怀胎
  在init中创建indicator和需要的属性值
• （2）出生
  start方法，策略启动，start默认是空方法
• （3）儿童
  prenext方法，indicator 在init初始化的时候设置了成熟期的时间，称为最小周期。上面在 __init__创建了一个周期=15的SimpleMovingAverage。
• （4）成人
  next方法，一旦系统生成15个bar，SMA缓存了足够的用于启动的数据，策略就可以真正执行。
  nextstart方法执行一次，是从prenext切换到next的标志，nextstart默认执行是调用next方法。
• （5）生育
  策略中并没有真正的生育，但是从某种意义上来说是存在的，因为如果优化用不同的参数的话，系统会实例化多次。算是生育吧
• （6）死亡
  stop方法，系统通知策略重启，恢复所有设置，默认是空方法。

策略就像现实世界中的交易员一样，会在事件发生时得到通知。实际上在每一个next循环在回测过程中 ：

• 通过notify_order(order)获得订单状态变化的通知
• 通过notify_trade(trade)通知所有开仓/更新/平仓交易
• 通过notify_cashvalue(cash，value)通知在broker中当前现金和投资组合
• 通过notify_fund(cash，value，fundvalue，shares)跟踪broker中当前现金和投资组合，以及基金价值和份额
• 通过notify_store(msg，*args，**kwargs)实现特定事件 ，请参见Cerebro的关于store的说明。event将被传递给策略，即使已经被传递给cerebro实例(通过重写notify_store方法或通过回调)

策略像交易者有机会在市场期间通过next方法试图实现获利

• buy方法 是做多或减少/平仓空头的头寸
• sell方法 是做空或减少/平仓多头的头寸
• close方法 是平仓存在的仓位
• cancel方法 是取消尚未执行的订单

2. How to Buy/Sell/Close

order常用的方法是Buy和Sell方法。当被调用时，它们返回一个订单(或子类)实例作参考。该订单具有唯一的参考标识符，可用于对比。

order的参数：

• data（默认:无） 必须为其创建订单的数据。如果没有，则将使用系统中的第一个数据，即self.datas[0]或self.data0（也称为self.data）
• size（默认值:无） 用于订单的数据单位的大小（正值）。 如果没有，将使用通过getsizer检索的sizer来确定大小。
• price（默认值:无） 如要设置的价格（实时broker会对其进行限制，如果格式不符合最小报价单位要求）
  None对market订单和close订单是有效（市价决定价格）
  对于limit限价单、stop止损单和stoplimit单，该值price决定是否触发，（在限价单limit的情况下，触发点显然是订单应该匹配price）
• exectype(默认值：None) 执行订单的类型：
  • Order.Market or None，市价单将以next可用价格执行。回测中，next使用第二天的开盘价执行订单。
  • Order.Limit，只能以给定价格或更低（好）价格执行的订单
  • Order.Stop，止损价格被触发，和订单一样执行。
  • Order.StopLimit，以价格触发的订单，隐含限价订单执行，价格由pricelimit执行，理解应该是止损单的止损价格。
  • numeric value: 如果是一个与matplotlib编码中的日期时间相对应的值(backtrader使用的日期时间)，就是该数字能转换成正确的日期，可以生成一个在该时间(截止日期)之前有效的订单。

如果backtrader直接支持的4种订单执行类型还不够用，例如在交互时broker，可以将作为kwargs传递:

orderType='LIT', lmtPrice=10.0, auxPrice=9.8

将重写backtrader创建的设置，并生成一个触及限价单，触及价格为9.8，限价为10.0。

3.Information Bits

策略的长度总是等于主数据(datas[0])的长度，可以用len(self) 。
如果正在replay数据或正载入数据，并且新tick正在到达相同的时间点，调用next而不改变长度 。（没有理解 ？）

4.Member Attributes

未完待续