Backtrader交易基礎

查看賬戶情況：

class TestStrategy(bt.Strategy):def next(self):print('當前可用資金', self.broker.getcash())print('當前總資產', self.broker.getvalue())print('當前持倉量', self.broker.getposition(self.data).size)print('當前持倉成本', self.broker.getposition(self.data).price)# 也可以直接獲取持倉print('當前持倉量', self.getposition(self.data).size)print('當前持倉成本', self.getposition(self.data).price)# 注：getposition() 需要指定具體的標的數據集

滑點設置：

# 方式1：通過 BackBroker 類中的 slip_perc 參數設置百分比滑點
cerebro.broker = bt.brokers.BackBroker(slip_perc=0.0001)
# 方式2：通過調用 brokers 的 set_slippage_perc 方法設置百分比滑點
cerebro.broker.set_slippage_perc(perc=0.0001)# 方式1：通過 BackBroker 類中的 slip_fixed 參數設置固定滑點
cerebro.broker = bt.brokers.BackBroker(slip_fixed=0.001)
# 方式2：通過調用 brokers 的 set_slippage_fixed 方法設置固定滑點
cerebro.broker = cerebro.broker.set_slippage_fixed(fixed=0.001)

參數說明：

有關滑點的其他設置
slip_open：是否對開盤價做滑點處理，該參數在 BackBroker() 類中默認為 False，在 set_slippage_perc 和set_slippage_fixed 方法中默認為 True；
slip_match：是否將滑點處理后的新成交價與成交當天的價格區間 low ~ high 做匹配，如果為 True，則根據新成交價重新匹配調整價格區間，確保訂單能被執行；如果為 False，則不會與價格區間做匹配，訂單不會執行，但會在下一日執行一個空訂單；默認取值為 True；
slip_out：如果新成交價高于最高價或低于最高價，是否以超出的價格成交，如果為 True，則允許以超出的價格成交；如果為 False，實際成交價將被限制在價格區間內 ?low ~ high；默認取值為 False；
slip_limit：是否對限價單執行滑點，如果為 True，即使 slip_match 為Fasle，也會對價格做匹配，確保訂單被執行；如果為 False，則不做價格匹配；默認取值為 True。

# 情況1：
set_slippage_fixed(fixed=0.35,slip_open=False,slip_match=True,slip_out=False)
# 由于 slip_open=False ，不會對開盤價做滑點處理，所以仍然以原始開盤價 32.63307367 成交# 情況2：
set_slippage_fixed(fixed=0.35,slip_open=True,slip_match=True,slip_out=False)# 情況3：
set_slippage_fixed(fixed=0.35,slip_open=True,slip_match=True,slip_out=True)
# 滑點調整的新成交價為 32.63307367+0.35 = 32.98307367，超出了當天最高價 32.94151482
# 允許做價格匹配 slip_match=True, 而且運行以超出價格區間的新成交價執行 slip_out=True
# 最終以新成交價 32.98307367 成交# 情況4：
set_slippage_fixed(fixed=0.35,slip_open=True,slip_match=False,slip_out=True)
# 滑點調整的新成交價為 32.63307367+0.35 = 32.98307367，超出了當天最高價 32.94151482
# 由于不進行價格匹配 slip_match=False，新成交價超出價格區間無法成交
# 2019-01-17 這一天訂單不會執行，但會在下一日 2019-01-18 執行一個空訂單
# 再往后的 2019-07-02，也未執行訂單，下一日 2019-07-03 執行空訂單
# 即使 2019-07-03的 open 39.96627412+0.35 < high 42.0866713 滿足成交條件，也不會補充成交

交易稅費管理

股票：目前 A 股的交易費用分為 2 部分：傭金和印花稅，
其中傭金雙邊征收，不同證券公司收取的傭金各不相同，一般在 0.02%-0.03% 左右，單筆傭金不少于 5 元；
印花稅只在賣出時收取，稅率為 0.1%。


期貨：期貨交易費用包括交易所收取手續費和期貨公司收取傭金 2 部分，交易所手續費較為固定，
不同期貨公司傭金不一致，而且不同期貨品種的收取方式不相同，有的按照固定費用收取，有的按成交金額的固定百分比收取：
合約現價*合約乘數*手續費費率。除了交易費用外，期貨交易時還需上交一定比例的保證金 。

Backtrader 也提供了多種交易費設置方式，既可以簡單的通過參數進行設置，也可以結合交易條件自定義費用函數：

根據交易品種的不同，Backtrader 將交易費用分為 股票 Stock-like 模式和期貨 Futures-like 種模式；
根據計算方式的不同，Backtrader 將交易費用分為 PERC 百分比費用模式 和 FIXED 固定費用模式 ；

Stock-like 模式與 PERC 百分比費用模式對應，期貨 Futures-like 與 FIXED 固定費用模式對應；

在設置交易費用時，最常涉及如下 3 個參數：

commission：手續費 / 傭金；

mult：乘數；

margin：保證金 / 保證金比率 。

雙邊征收：買入和賣出操作都要收取相同的交易費用 。

cerebro.broker.setcommission(# 交易手續費，根據margin取值情況區分是百分比手續費還是固定手續費commission=0.0,# 期貨保證金，決定著交易費用的類型,只有在stocklike=False時起作用margin=None,# 乘數，盈虧會按該乘數進行放大mult=1.0,# 交易費用計算方式，取值有：# 1.CommInfoBase.COMM_PERC 百分比費用# 2.CommInfoBase.COMM_FIXED 固定費用# 3.None 根據 margin 取值來確定類型commtype=None,# 當交易費用處于百分比模式下時，commission 是否為 % 形式# True，表示不以 % 為單位，0.XX 形式；False，表示以 % 為單位，XX% 形式percabs=True,# 是否為股票模式，該模式通常由margin和commtype參數決定# margin=None或COMM_PERC模式時，就會stocklike=True，對應股票手續費；# margin設置了取值或COMM_FIXED模式時,就會stocklike=False，對應期貨手續費stocklike=False,# 計算持有的空頭頭寸的年化利息# days * price * abs(size) * (interest / 365)interest=0.0,# 計算持有的多頭頭寸的年化利息interest_long=False,# 杠桿比率，交易時按該杠桿調整所需現金leverage=1.0,# 自動計算保證金# 如果False,則通過margin參數確定保證金# 如果automargin<0,通過mult*price確定保證金# 如果automargin>0,如果automargin*price確定保證金automargin=False,# 交易費用設置作用的數據集(也就是作用的標的)# 如果取值為None，則默認作用于所有數據集(也就是作用于所有assets)name=None)

從上述各參數的含義和作用可知，margin 、commtype、stocklike 存在 2 種默認的配置規則：股票百分比費用、期貨固定費用，具體如下：
第 1 條規則：未設置 margin（即 margin 為 0 / None / False）→ commtype 會指向 COMM_PERC 百分比費用 → 底層的 _stocklike 屬性會設置為 True → 對應的是“股票百分比費用”。
所以如果想為股票設置交易費用，就令 margin = 0 / None / False，或者令 stocklike=True；

第 2 條規則：為 margin 設置了取值 → ? commtype 會指向 COMM_FIXED 固定費用 → 底層的 _stocklike 屬性會設置為 False → 對應的是“期貨固定費用”，因為只有期貨才會涉及保證金。
所以如果想為期貨設置交易費用，就需要設置 margin，此外還需令 stocklike=True，margin 參數才會起作用 。

自定義交易費用的例子

# 自定義期貨百分比費用
class CommInfo_Fut_Perc_Mult(bt.CommInfoBase):params = (('stocklike', False), # 指定為期貨模式('commtype', bt.CommInfoBase.COMM_PERC), # 使用百分比費用('percabs', False), # commission 以 % 為單位)def _getcommission(self, size, price, pseudoexec):# 計算交易費用return (abs(size) * price) * (self.p.commission/100) * self.p.mult# pseudoexec 用于提示當前是否在真實統計交易費用# 如果只是試算費用，pseudoexec=False# 如果是真實的統計費用，pseudoexec=Truecomminfo = CommInfo_Fut_Perc_Mult(commission=0.1, # 0.1%mult=10,margin=2000) # 實例化
cerebro.broker.addcommissioninfo(comminfo)# 上述自定義函數，也可以通過 setcommission 來實現
cerebro.broker.setcommission(commission=0.1, #0.1%mult=10,margin=2000,percabs=False,commtype=bt.CommInfoBase.COMM_PERC,stocklike=False)

下面是考慮傭金和印花稅的股票百分比費用：

class StockCommission(bt.CommInfoBase):params = (('stocklike', True), # 指定為期貨模式('commtype', bt.CommInfoBase.COMM_PERC), # 使用百分比費用模式('percabs', True), # commission 不以 % 為單位('stamp_duty', 0.001),) # 印花稅默認為 0.1%# 自定義費用計算公式def _getcommission(self, size, price, pseudoexec):if size > 0: # 買入時，只考慮傭金return abs(size) * price * self.p.commissionelif size < 0: # 賣出時，同時考慮傭金和印花稅return abs(size) * price * (self.p.commission + self.p.stamp_duty)else:return 0

成交量限制管理

形式1：bt.broker.fillers.FixedSize(size)?

通過 FixedSize() 方法設置最大的固定成交量：size，該種模式下的成交量限制規則如下：

訂單實際成交量的確定規則：取（size、訂單執行那天的 volume 、訂單中要求的成交數量）中的最小者；

訂單執行那天，如果訂單中要求的成交數量無法全部滿足，則只成交部分數量。第二天不會補單。

# 通過 BackBroker() 類直接設置
cerebro = Cerebro()
filler = bt.broker.fillers.FixedSize(size=xxx)
newbroker = bt.broker.BrokerBack(filler=filler)
cerebro.broker = newbroker# 通過 set_filler 方法設置
cerebro = Cerebro()
cerebro.broker.set_filler(bt.broker.fillers.FixedSize(size=xxx))# self.order = self.buy(size=2000) # 每次買入 2000 股
# cerebro.broker.set_filler(bt.broker.fillers.FixedSize(size=3000)) # 固定最大成交量

形式2：bt.broker.fillers.FixedBarPerc(perc)

通過 FixedBarPerc(perc) 將 訂單執行當天 bar 的總成交量 volume 的 perc % 設置為最大的固定成交量，該模式的成交量限制規則如下：

訂單實際成交量的確定規則：取 （volume * perc /100、訂單中要求的成交數量） 的 最小者；
訂單執行那天，如果訂單中要求的成交數量無法全部滿足，則只成交部分數量。

# 通過 BackBroker() 類直接設置
cerebro = Cerebro()
filler = bt.broker.fillers.FixedBarPerc(perc=xxx)
newbroker = bt.broker.BrokerBack(filler=filler)
cerebro.broker = newbroker# 通過 set_filler 方法設置
cerebro = Cerebro()
cerebro.broker.set_filler(bt.broker.fillers.FixedBarPerc(perc=xxx))
# perc 以 % 為單位，取值范圍為[0.0,100.0]# self.order = self.buy(size=2000) # 以下一日開盤價買入2000股
# cerebro.broker.set_filler(bt.broker.fillers.FixedBarPerc(perc=50))

形式3：bt.broker.fillers.BarPointPerc(minmov=0.01，perc=100.0)

BarPointPerc() 在考慮了價格區間的基礎上確定成交量，在訂單執行當天，成交量確定規則為：

通過 minmov 將 當天 bar 的價格區間 low ~ high 進行均勻劃分，得到劃分的份數：

part = ?(high -low +minmov) ?// minmov ?（向下取整）

再對當天 bar 的總成交量 volume 也劃分成相同的份數 part ，這樣就能得到每份的平均成交量：

volume_per = volume // part?

最終，volume_per * （perc / 100）就是允許的最大成交量，實際成交時，對比訂單中要求的成交量，就可以得到最終實際成交量

實際成交量 = min ( volume_per * （perc / 100）, 訂單中要求的成交數量 )

# 通過 BackBroker() 類直接設置
cerebro = Cerebro()
filler = bt.broker.fillers.BarPointPerc(minmov=0.01，perc=100.0)
newbroker = bt.broker.BrokerBack(filler=filler)
cerebro.broker = newbroker# 通過 set_filler 方法設置
cerebro = Cerebro()
cerebro.broker.set_filler(bt.broker.fillers.BarPointPerc(minmov=0.01，perc=100.0))
# perc 以 % 為單位，取值范圍為[0.0,100.0]# self.order = self.buy(size=2000) # 以下一日開盤價買入2000股# cerebro.broker.set_filler(bt.broker.fillers.BarPointPerc(minmov=0.1, perc=50)) # 表示 50%

交易時機管理
對于交易訂單生成和執行時間，Backtrader 默認是 “當日收盤后下單，次日以開盤價成交”，這種模式在回測過程中能有效避免使用未來數據。
但對于一些特殊的交易場景，比如“all_in”情況下，當日所下訂單中的數量是用當日收盤價計算的（總資金 / 當日收盤價），次日以開盤價執行訂單時，
如果開盤價比昨天的收盤價提高了，就會出現可用資金不足的情況。
為了應對一些特殊交易場景，Backtrader 還提供了一些 cheating 式的交易時機模式：Cheat-On-Open 和 Cheat-On-Close。

Cheat-On-Open

Cheat-On-Open 是“當日下單，當日以開盤價成交”模式，在該模式下，Strategy 中的交易邏輯不再寫在 next() 方法里，而是寫在特定的 next_open()、nextstart_open() 、prenext_open() 函數中，具體設置可參考如下案例：

方式1：bt.Cerebro(cheat_on_open=True)；
方式2：cerebro.broker.set_coo(True)；
方式3：BackBroker(coo=True)。

Cheat-On-Close

Cheat-On-Close 是“當日下單，當日以收盤價成交”模式，在該模式下，Strategy 中的交易邏輯仍寫在 next() 中，具體設置如下：

方式1：cerebro.broker.set_coc(True)；
方式2：BackBroker(coc=True)

class TestStrategy(bt.Strategy):......def next(self):# 取消之前未執行的訂單if self.order:self.cancel(self.order)# 檢查是否有持倉if not self.position:# 10日均線上穿5日均線，買入if self.crossover > 0:print('{} Send Buy, open {}'.format(self.data.datetime.date(),self.data.open[0]))self.order = self.buy(size=100) # 以下一日開盤價買入100股# # 10日均線下穿5日均線，賣出elif self.crossover < 0:self.order = self.close() # 平倉，以下一日開盤價賣出......# 實例化大腦
cerebro= bt.Cerebro()
.......
# 當日下單，當日收盤價成交
cerebro.broker.set_coc(True)

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