1.backtraderԴ?源码????
2.扫地僧AI量化平台Qlib给力教程系列一：核心篇 正式发布
3.Backtrader-系列教程-01-介绍
4.Backtrader 简概
5.BackTrader 中文文档（二十八·二）
6.2022·合辑Python量化从入门到精通

backtraderԴ?????

       这篇文章提供了一个深入的量化回测指南，尤其以backtrader为例，分析旨在帮助那些寻求在量化交易领域取得成功的源码人。

       backtrader是分析一个开源的回测框架，其源代码可在GitHub上获取，源码进行深入学习。分析vmall华为商城 源码首要步骤是源码准备行情数据，无论是分析付费还是免费资源，这将对后续步骤产生影响，源码但在此处我们暂且不讨论。分析

       对于初学者，源码如果你的分析目标是学习回测框架的编写，可以直接从GitHub下载源码进行实践。源码回测的分析主要目的是检验和优化交易策略，backtrader因其知名度而广受关注，源码网络上有许多相关教程。

       然而，作者强烈建议避免使用现有的回测框架，因为它们往往功能受限，无法提供基本的交易功能，导致测试结果不准确。除非你的策略简单，否则这些框架可能无法提供有用的数据。为了获得精确有效的结果，你可能需要从零开始自己编写框架，或者借助少数成熟量化基金内部的专属工具。

       接下来，作者通过实例解释了为什么选择一个强大的回测框架至关重要。例如，一个好的框架应能支持用户在任何可行的价格点下单，无论历史K线走势如何。此外，作者列举了几个场景，展示了现有框架在处理交易策略中的局限性，如订单执行、跳空等情况，这些都揭示了现有工具的不足。

       最后，作者指出，回测的微小误差可能对最终结果产生重大影响，而现有的回测框架往往无法准确模拟交易细节，导致策略测试结果偏差。尽管有人可能觉得自己有能力自建框架，但在数据处理阶段，在线拔站源码仍可能遇到各种挑战，这表明完全掌握量化回测并非易事。

扫地僧AI量化平台Qlib给力教程系列一：核心篇 正式发布

       扫地僧AI量化平台Qlib的全新核心教程“给力教程系列一”已正式发布，专为解决最新版Qlib学习中的疑难问题而设计，适合那些想要深入理解和应用Qlib的用户，特别是对机器学习应用于量化研究感兴趣的人士。课程内容覆盖了Qlib的安装、数据准备、模型训练与预测、回测流程，以及与backtrader的整合等多个关键环节。

       课程内容详尽，包括：

       课程附件：提供了视频课程目录、源码、安装包、数据集和必要的工具软件。

       Qlib安装与数据准备：从基础的Qlib简介、安装步骤到行情数据的获取、处理和股票池定义，都有详细教程。

       训练与预测工作流：介绍了如何设置模型参数、执行训练、预测和回测，以及如何利用mlflow进行实验管理。

       数据预处理和自定义因子库：探讨了数据预处理的核心逻辑、特征处理原则，以及如何创建自定义因子类。

       模型应用扩展：展示了如何使用QLib内置模型，以及如何封装外部模型，如LSTM和XGBoost。

       与backtrader结合：展示了如何将Qlib的预测结果与backtrader结合，形成完整的交易策略。

       数据解决方案：推荐了一个第三方提供的自动化更新的A股数据集，简化数据准备工作。

       常见错误处理：提供了解决安装、数据下载和运行过程中可能遇到问题的解决方法。

       立即开始学习，提升您的Qlib技能，为机器学习量化研究打下坚实基础！敬请期待系列二：高级篇的发布。

Backtrader-系列教程--介绍

       Backtrader是一个由Daniel Rodriguez在年1月日在GitHub上开源的Python框架，主要支持股票、期货、桃源码头景区期权和加密货币等资产的量化回测与实盘交易，主要用于国外市场，国内用户可能需要定制化支持。Backtrader的第一个正式版本1.0.0.于年6月3日发布，至今已更新至1.9..版本，指标数量从最初的个增长到个，结合TA-Lib等第三方库，其指标计算能力非常强大。

       Backtrader的成功源于作者的项目设计和持久努力，以及详实的文档支持和活跃的社区。官网backtrader.com提供了详细的文档和讨论区community.backtrader.com，供用户交流使用经验和量化策略。选择量化框架时，开源性、文档、社区活跃度和适应个人水平是关键，通过学习框架可以提升交易和编程理解。

       对于量化投资爱好者，Backtrader是入门工具，从数据获取、清洗到策略编写和模拟交易，都能体验量化投资流程。但其源码复杂，涉及到元类和Python 2/3兼容性，以及代码风格问题。此外，由于开发者主要在国外，其一些功能设计可能与国内用户习惯不符，比如K线颜色的设置。对于新手，中文资源可能不够完整，笔者将通过AKShare和公众号数据科学实战提供Backtrader使用教程，结合AKShare数据接口实现策略，还会在知识星球数据科学家进行视频直播，欢迎关注和参与。

       下面是一个利用AKShare数据和Backtrader进行回测的示例代码，更多内容将在后续文章中逐步介绍，包括面向对象编程、多股票回测、多时间粒度分析等内容，以及自定义指标和订单编写等深度讲解。

Backtrader 简概

       Backtrader，这个年开源的波段股票源码Python量化回测框架，因其功能全面、灵活性高而备受青睐。它以Python为开发基础，利用pandas的高效矢量运算，提供了快速处理金融数据的能力。内置的Ta-lib金融指标库，使得策略分析更为精确。此外，Backtrader还支持可视化展示，拥有活跃的社区支持和详尽的文档资源，显著节省策略开发时间。

       官方文档深入介绍了各个模块，便于用户理解和使用，可以从[1]链接获取详细信息。源码开源，开发者可以根据需求自由修改，地址在[2]。通过这个强大的工具，你可以逐步探索和掌握回测的奥秘，Backtrader堪称回测领域的神器。

       如果你对Backtrader感兴趣，可以按照文档的模块划分进行学习，逐步掌握其使用方法。如果你正在寻找一个既强大又灵活的量化工具，Backtrader无疑是一个值得考虑的选择。

       发布于年9月日::

       mdnice发布

BackTrader 中文文档（二十八·二）

       调用 1:

       在BackTrader中，仅针对较小时间框架（如日线）使用简单移动平均值。

       调用 2:

       同时针对多个时间框架（日线和周线）使用简单移动平均值。

       结论:

       在BackTrader中，多时间框架数据无需特殊处理即可使用。仅需先添加较小的时间框架，然后应用所需时间线的分析。

       数据重新取样:

       BackTrader通过DataResampler过滤器对象支持数据重新取样。此功能允许从一个时间跨度（如日线）转换到另一个（如周线）。

       重新取样示例:

       为从日线更改为周线并应用压缩，可以编写自动化脚本。结果示例展示了转换过程，从原始数据减少到所需的时间跨度。

       Pandas DataFeed支持:

       BackTrader已集成Pandas Dataframe支持，通过增强和调整以更好地适应Python 2.6。这允许直接从Pandas Dataframe加载数据进行分析。

       自动化回测:

       Backtrader的bt-run.py脚本自动化了大部分任务，简化了使用回测平台进行算法交易的ai指标源码源流程。用户可通过此脚本自动运行策略、添加分析器等。

       策略执行:

       示例策略简单介绍了如何执行策略回测，包括策略代码、参数设置和输出展示。回测结果通过图表和控制台输出展示。

       观察者与统计:

       Backtrader内部默认包含观察者用于收集统计信息。这些观察者在策略执行期间自动运行，无需用户额外声明，用于评估策略性能。

       自定义观察者实现:

       观察者实现遵循指标实现模式，从收集信息到添加自定义功能。示例展示了如何创建自定义观察者，如OrderObserver，以监控订单状态。

       统计信息保存:

       虽然Backtrader目前没有内置机制保存统计信息，但可以使用第三方库如pandas将观察者值保存至文件，用于进一步分析。

       数据源开发:

       Backtrader提供CSV数据源开发框架，通过CSVDataBase基类简化了自定义数据源的创建过程。此框架同样适用于其他非CSV格式数据源的开发。

       二进制数据源:

       Backtrader支持从二进制文件加载数据，如用于VisualChart的二进制文件。开发自定义二进制数据源遵循类似模式，可灵活加载不同格式的数据。

       完整代码:

       完整的数据源代码在底部提供，包括初始化、开始、停止和数据加载等关键步骤，以及实现二进制数据源的具体示例。

·合辑Python量化从入门到精通

       引言

       公众号“Python金融量化”历经四年，累计万+关注，依然坚持文字输出，这背后离不开广大读者的支持，特别是知识星球圈友的贡献，累计付费人数已达+。公众号以原创内容为动力，今年的一大成就在于基于公众号沉淀和网上资源开发了qstock量化分析包，包括数据获取、可视化、选股和量化回测四大模块。qstock面向读者开源，直接通过“pip install qstock”进行安装，或通过“pip install –upgrade qstock”进行更新，部分策略功能仅对知识星球会员开放。

       学习是一个逐步积累的过程，通过梳理过去四年发布的多篇原创文章，形成四大框架：Python入门篇、金融数据篇、量化分析篇和策略回测篇。以下将详细介绍各部分内容。

       Python入门篇

       这一部分主要围绕Python金融量化入门学习路径、量化资源，以及numpy、pandas、matplotlib等量化常用库的入门和应用。推荐使用Anaconda作为编译软件，内置Jupyter notebook和Spyder，其中Jupyter在交互式编程与数据分析上功能强大。公众号文章皆基于Jupyter编写。

       1.1 Python金融量化入门

       1.2 Python量化资源大合集

       1.3 NumPy入门与应用

       1.4 Pandas数据处理详解

       1.5 Matplotlib与Seaborn可视化

       1.6 Sklearn机器学习基础

       1.7 Pyecharts股票可视化分析

       金融数据篇

       本部分涉及使用Python获取股票行情、上市公司基本面、宏观经济以及财经新闻等数据，进行可视化分析。使用Postgresql搭建本地量化分析数据库，介绍qstock免费开源库在线获取行情数据、板块资金流数据、宏观基本面和财经新闻数据。

       2.1 Python获取交易数据

       2.2 上市公司数据概览

       2.3 Python量化选股初探

       2.4 财经十大关键词解析

       2.5 Python财经数据可视化

       2.6 文本挖掘与财经分析

       2.7 Python量化财经新闻分析

       2.8 自建量化分析数据库

       2.9 Python面向对象编程与股票数据管理

       量化分析篇

       本部分深入探讨A股市场分析、金融统计、蒙特卡洛模拟、时间序列建模、TA-Lib技术分析、投资组合、多因子模型、基本面量化分析等。内容涵盖数据探索性分析、时间序列专题、技术分析、投资组合分析、多因子模型、债券与期权分析、比特币量化、基本面量化等。

       3.1 股票分析入门

       3.2 A股指数图谱分析

       3.3 A股沉浮启示录

       3.4 股市趋势与拐点研究

       3.5 A股数据挖掘案例

       3.6 机器学习分析股票市场结构

       3.7 股票涨停板探索性分析

       3.8 时间序列日期处理

       3.9 时间序列自相关性与平稳性

       3. 金融时间序列模型

       3. ARCH与GARCH模型应用

       3. 机器学习预测效果与非平稳性

       3. Markov区制转换模型分析

       3. 统计套利量化

       3. 股市牛熊分析

       3. TA-Lib技术分析

       3. TA-Lib技术分析案例

       3. 量价关系分析

       3. Python量化股票情绪指标

       3. 动量指标量化回测

       3. Python量化强势股寻找

       3. Python量价形态选股

       3. 牛股价量分析

       3. Heikin Ashi蜡烛图可视化

       3. 趋势预测方法

       3. 价格噪音量化应用

       3. 交易系统与市场分析

       3. 多因子量化选股模型

       3. 单因子测试框架

       3. 量化回测

       3. 固定收益与衍生品分析

       3. 债券与期权定价分析

       3. 比特币交易者分析

       3. 股票财务指标打分系统

       3. 高管增持股价影响

       3. 领涨板块与题材龙头股

       策略回测篇

       本部分聚焦于量化策略的评价指标、指数定投、机器学习、海龟交易法、均值回归策略等，以及backtrader回测系统的运用和qstock量化回测。

       4.1 量化投资方法论

       4.2 量化策略评价与风险指标

       4.3 证券收益分析

       4.4 事件驱动量化回测

       4.5 Pyfolio量化回测图表

       4.6 指数定投策略分析

       4.7 如何实现基金定投收益最大化

       4.8 使用Logistic回归预测指数涨跌

       4.9 RNN深度学习预测股票价格

       4. 均值回归策略回测

       4. 海龟交易法则应用

       4. 月份效应与A股择时策略

       4. 北向资金预测大盘涨跌

       4. ADX和MACD趋势策略回测

       4. 龙虎榜个股交易策略

       4. qstock量化回测应用

       4. 均线排列价格动量策略

       4. 价格动量策略回测

       4. 机器学习预测交易信号

       4. 神经网络构建量化交易策略

       4. backtrader入门与使用

       4. backtrader进阶指南

       4. backtrader高级应用

       4. 回测股票因子数据

       4. 股票组合量化回测

       4. 海龟交易策略回测

       4. 回测技术指标自定义

       4. Ichimoku云图策略回测

       4. 隔夜持仓与日内交易比较

       结语

       回顾过去，展望未来，曾国藩的“物来顺应，未来不迎，当时不杂，既过不恋”作为结语，寄予读者以智慧与启示。公众号“Python金融量化”致力于分享Python金融量化应用知识，提供丰富资源、视频资料、PDF文档、文章源码以及与博主交流的平台。加入知识星球，获取更多内容，与作者互动交流。

Backtrader来啦：可视化篇（重构）

       量化投资与机器学习公众号为全网读者带来的Backtrader系列，深受欢迎，我们致力于提供免费、最清晰的Bt教程。QIML官方Github已上线，相关数据、代码一并同步，欢迎大家关注和星标。公众号希望为国内量化投资圈贡献一份力量，影响更多人了解和学习量化投资，找到适合自己的道路。如需分享内容，欢迎在评论区留言。

       今天的《可视化篇》将介绍Backtrader观测器模块observers与自带的绘图函数plot()。我们将通过修改图形样式，基于回测返回的收益序列TimeReturn，结合pyfolio和matplotlib工具，自定义可视化图形。获取完整代码+数据，见文末链接。

       observers模块用于统计回测信息，并在plot()的帮助下实现可视化展示。最常用的观测器包括：

       - Broker观测器：记录经纪商中各时间点的可用资金和总资产。可视化时，会同时展示cash和values曲线，若需单独展示，可分别使用Cash和Value观测器。

       - BuySell观测器：记录回测过程中的买入和卖出信号。可视化时，会在价格曲线上标注买卖点。

       - Trades观测器：记录回测过程中每次交易的盈亏。可视化时，会绘制盈亏点。

       - TimeReturn观测器：记录回测过程中的收益序列。可视化时，会绘制收益曲线。

       - DrawDown观测器：记录回测过程的回撤序列。可视化时，绘制回撤曲线。

       - Benchmark观测器：记录业绩基准的收益序列，必须事先通过数据添加函数添加至大脑cerebro中。可视化时，同时绘制策略本身的收益序列和业绩基准的收益曲线。

       如何添加观测器？observers通过addobserver()添加给大脑cerebro，参数obscls对应观测器类，args和kwargs对应观测器支持的设置参数。

       如何读取观测器数据？观测器属于lines对象，可以通过self.stats对象在Strategy中读取数据。观测器的数据在所有指标计算完后、执行Strategy的next方法后运行并统计数据，因此读取的最新数据[0]相对与next的当前时刻晚一天。

       如何自定义观测器？自定义观测器遵循继承bt.observer.Observer类，指定要统计的数据为相应的line，随着回测进行依次存入数据。作为Lines对象的Observers和Indicator类，内部都有plotinfo和plotlines属性，用于回测结束后通过cerebro.plot()方法进行可视化展示。

       plot()图形绘制支持回测的三大内容：Data Feeds、Indicators和Observers。Data Feeds在回测开始前导入大脑，Indicators有的与Data Feeds一起绘制在主图上，有的以子图形式绘制，Observers通常绘制在子图上。

       plot()中的参数用于系统性配置图形，如修改图形样式、主题颜色等。若需系统性修改图形样式，可以重新定义PlotScheme类，或直接在plot()中修改参数。关于主题颜色，Backtrader提供多种主题色，可通过复制源码中定义的颜色并结合tab_index进行修改。

       局部绘图参数设置通过类内部的plotinfo和plotlines属性控制，plotinfo主要对图形整体布局进行设置，plotlines主要对具体line的样式进行设置。

       基于收益序列进行可视化，Backtrader自带的绘图工具方便实用。此外，结合pyfolio和matplotlib，根据回测返回的分析器TimeReturn、pyfolio、matplotlib可以得到可视化图形。不同主题下绘制效果也有所不同。

       关于回测结果的可视化，需求不同对应不同的可视化内容。Backtrader回测框架提供了友好的绘图接口，对于额外数据，可结合Backtrader分析器Analyzers返回的指标，选用Python绘图工具如Matplotlib、Seaborn、Plotly等进行可视化展示。

       量化投资与机器学习微信公众号专注于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域，是业内主流自媒体，拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业W+关注者，曾荣获AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续4年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。公众号致力于提供专业、全面的内容，帮助读者深入学习量化投资知识和技能。

量化投资之工具篇：Backtrader从入门到精通（3）Cerebro代码详解

       在深入理解backtrader的工具使用中，Cerebro作为核心控制器，其代码详解至关重要。它负责整个系统的协调和管理，虽然看似复杂，但实质上是将任务分发给其他组件如策略、数据源和分析器。让我们通过源代码解析来逐步揭示其工作原理。

       首先，Cerebro的初始化主要设置公共属性，并接受一系列参数，这些参数在元类中统一处理，通过**kwargs传递。初始化过程中，实际上并未做太多工作，而是为后续操作准备了基础结构。

       数据源的添加是通过cerebro.adddata方法，它可以处理普通数据和resample/replay数据，这个过程涉及对数据源的筛选和处理后加入到Cerebro的datas列表中。

       策略的添加同样简单，只是将策略类及参数存储在strats容器中，策略会在run时实例化。

       Cerebro的run函数是整个流程的驱动器，它根据传入的参数，按照时间驱动数据运行，同时协调策略、分析器和观察者等组件协同工作。run函数的代码复杂，但关键在于它如何管理和调度各个组件。

       最后，Cerebro通过plot方法实现可视化输出，其自身并不直接进行绘图，而是调用plotter模块来完成。

       总的来说，虽然Cerebro的代码看起来复杂，但实际上它的作用是连接各个组件，提供一个框架让策略和数据处理得以高效执行。理解Cerebro的工作原理后，后续理解其他部件如data feeds的运作就更为顺畅了。下文我们将转向数据类的解析，进一步探讨数据的管理与驱动机制。