Data Feeds

数据源 #

Backtrader 提供了一组数据源解析器（在撰写本文时都是基于 CSV 的）以便从不同来源加载数据。

Yahoo（在线或已保存到文件）
VisualChart（参见 www.visualchart.com）
Backtrader CSV（自定义格式用于测试）
通用 CSV 支持

从快速入门指南中可以清楚地看到，您可以将数据源添加到 Cerebro 实例中。这些数据源稍后将在策略中可用：

self.datas 数组（按插入顺序）
数组对象的别名：
- self.data 和 self.data0 指向第一个元素
- self.dataX 指向数组中索引为 X 的元素

以下是插入方式的快速提醒：

import backtrader as bt
import backtrader.feeds as btfeeds

data = btfeeds.YahooFinanceCSVData(dataname='wheremydatacsvis.csv')

cerebro = bt.Cerebro()
cerebro.adddata(data)  # 可以传递一个 'name' 参数用于绘图

数据源通用参数 #

这个数据源可以直接从 Yahoo 下载数据并将其输入系统。

Backtrader 数据源常用参数：

参数名	默认值	描述
`dataname`	`None`	必须提供。其含义因数据源类型而异，例如文件路径、股票代码等。
`name`	`''`	用于绘图时的装饰性名称。如果未指定，可能会从 `dataname` 派生（例如：文件路径的最后一部分）。
`fromdate`	`mindate`	Python `datetime` 对象，表示应忽略此日期之前的任何数据。
`todate`	`maxdate`	Python `datetime` 对象，表示应忽略此日期之后的任何数据。
`timeframe`	`TimeFrame.Days`	时间框架。可能的值包括：`Ticks`、`Seconds`、`Minutes`、`Days`、`Weeks`、`Months` 和 `Years`。
`compression`	`1`	每个实际条形图的条形数。仅在数据重采样/重放中有效。
`sessionstart`	`None`	数据会话的开始时间。可用于重采样等目的。
`sessionend`	`None`	数据会话的结束时间。可用于重采样等目的。

CSV 数据源通用参数 #

参数（除了通用参数外）：

参数名	默认值	描述
`headers`	`True`	指示传递的数据是否具有初始标题行。
`separator`	`','`	分隔符，用于标记 CSV 每行中的各个字段。

`GenericCSVData` #

此类公开了一个通用接口，允许解析几乎所有的 CSV 文件格式。

根据参数定义的顺序和字段存在情况解析 CSV 文件。

特定参数（或特定含义）：

参数名	默认值	描述
`dataname`	必须提供	要解析的文件名或类似文件的对象。
`datetime`	`0`	包含日期（或日期时间）字段的列索引。
`time`	`-1`	如果与日期时间字段分开，则包含时间字段的列索引（`-1` 表示不存在）。
`open`	`1`	包含开盘价字段的列索引。
`high`	`2`	包含最高价字段的列索引。
`low`	`3`	包含最低价字段的列索引。
`close`	`4`	包含收盘价字段的列索引。
`volume`	`5`	包含成交量字段的列索引。
`openinterest`	`6`	包含未平仓合约数字段的列索引。
`nullvalue`	`float('NaN')`	如果缺少应有的值（CSV 字段为空），将使用的值。
`dtformat`	`'%Y-%m-%d %H:%M:%S'`	用于解析日期时间 CSV 字段的格式。
`tmformat`	`'%H:%M:%S'`	如果存在，用于解析时间 CSV 字段的格式（默认情况下时间 CSV 字段不存在）。

这些参数允许用户根据其 CSV 文件的结构自定义数据解析方式，以便正确加载数据进行回测。

示例使用 #

满足以下要求的示例用法：

限制输入年份为 2000
HLOC 顺序而不是 OHLC
将缺失值替换为零（0.0）
提供日线数据，日期时间只是格式为 YYYY-MM-DD 的日期
没有 openinterest 列

代码如下：

import datetime
import backtrader as bt
import backtrader.feeds as btfeeds

...
...

data = btfeeds.GenericCSVData(
    dataname='mydata.csv',

    fromdate=datetime.datetime(2000, 1, 1),
    todate=datetime.datetime(2000, 12, 31),

    nullvalue=0.0,

    dtformat=('%Y-%m-%d'),

    datetime=0,
    high=1,
    low=2,
    open=3,
    close=4,
    volume=5,
    openinterest=-1
)
...

略微修改后的要求：

限制输入年份为 2000
HLOC 顺序而不是 OHLC
将缺失值替换为零（0.0）
提供日内数据，带有单独的日期和时间列
日期格式为 YYYY-MM-DD
时间格式为 HH.MM.SS（而不是通常的 HH:MM:SS）
没有 openinterest 列

代码如下：

import datetime
import backtrader as bt
import backtrader.feeds as btfeeds

...
...

data = btfeeds.GenericCSVData(
    dataname='mydata.csv',

    fromdate=datetime.datetime(2000, 1, 1),
    todate=datetime.datetime(2000, 12, 31),

    nullvalue=0.0,

    dtformat=('%Y-%m-%d'),
    tmformat=('%H.%M.%S'),

    datetime=0,
    time=1,
    high=2,
    low=3,
    open=4,
    close=5,
    volume=6,
    openinterest=-1
)

这也可以通过子类化永久保存：

import datetime
import backtrader.feeds as btfeeds

class MyHLOC(btfeeds.GenericCSVData):

  params = (
    ('fromdate', datetime.datetime(2000, 1, 1)),
    ('todate', datetime.datetime(2000, 12, 31)),
    ('nullvalue', 0.0),
    ('dtformat', ('%Y-%m-%d')),
    ('tmformat', ('%H.%M.%S')),

    ('datetime', 0),
    ('time', 1),
    ('high', 2),
    ('low', 3),
    ('open', 4),
    ('close', 5),
    ('volume', 6),
    ('openinterest', -1)
)

现在可以通过提供 dataname 重用此新类：

data = btfeeds.MyHLOC(dataname='mydata.csv')

数据源 #

数据源通用参数 #

CSV 数据源通用参数 #

GenericCSVData #

示例使用 #

`GenericCSVData` #