Backtrader 文档学习- Broker - Cheat-On-Open

news2024/11/24 8:55:11

Backtrader 文档学习- Broker - Cheat-On-Open

1.概述

V1.9.44.116增加了Cheat On Open的支持。对于全押的人来说,这似乎是一个必需的功能,用bar的收盘价后进行计算,希望与开盘价相匹配。
当开盘价差距(上涨或下跌,取决于买入或卖出是否有效)以及现金不足,进行全仓操作时,这种情况下就会失败。迫使broker 退回操作。
尽管人们可以尝试用积极正向的指数方法来预测未来,需要预先加载数据,而数据并不总是可用的。

使用模式:

cerebro = bt.Cerebro(cheat_on_open=True)

  • 在系统中激活一个额外的循环,该循环调用策略中的方法next_open、nextstart_open和prenext_open。
    需要增加一组新的定价方法,明确区分常规定价方法和cheat定价方法,常规定价方法是在被检查价格不再可用且未来不可知的情况下运作的。
    这也避免了对常规next方法进行2次调用。
    当在xxx_open方法内部时,以下内容是正确的:
  • 指标尚未重新计算,并保留了在等效的xxx常规方法中上次循环中得到的值。
  • broker尚未评估新循环的挂单,可以引入新订单,如果可能将对其进行评估。
    请注意:
  • Cerebro还有一个broker_coo(默认值:True)参数,告诉cerebro如果激活了作弊模式,则在可能的情况下也应尝试在broker中激活它。
    模拟broker有一个名为:coo的参数和一个名为set_coo的方法。

2.尝试开盘作弊

(1)核心代码
    # 买入卖出点操作
    def operate(self, fromopen):
        # 如有挂起的订单,返回,无操作
        if self.order is not None:
            return
        
        # 如有仓位
        if self.position:
            # 信号点小于0 ,平仓
            if self.signal < 0:
                self.order = self.close()
        
        # 信号点大于0
        elif self.signal > 0:
            print('{} Send Buy, fromopen {}, close {}'.format(
                self.data.datetime.date(),
                fromopen, self.data.close[0])
            )
            # 买入
            self.order = self.buy()

    # 正常交易 cheat-on-open = False
    def next(self):
        print('{} next, open {} close {}'.format(
            self.data.datetime.date(),
            self.data.open[0], self.data.close[0])
        )

        if self.cheating:
            return
        self.operate(fromopen=False)

    # 作弊交易 cheat-on-open = True
    def next_open(self):
        if not self.cheating:
            return
        self.operate(fromopen=True)

(2)cheat_on_open=False

常规执行:

python ./cheat-on-open.py --cerebro cheat_on_open=False
2005-02-14 next, open 3079.93 close 3075.76
2005-02-15 next, open 3075.2 close 3086.95
2005-02-16 next, open 3087.3 close 3068.55
2005-02-17 next, open 3068.79 close 3067.34
2005-02-18 next, open 3067.26 close 3072.04
2005-02-21 next, open 3072.31 close 3063.64
2005-02-22 next, open 3062.99 close 3045.24
2005-02-23 next, open 3042.65 close 3028.08
2005-02-24 next, open 3030.17 close 3024.8
2005-02-25 next, open 3029.07 close 3062.72
2005-02-28 next, open 3063.85 close 3058.35
2005-03-01 next, open 3056.45 close 3078.44
2005-03-02 next, open 3078.89 close 3082.71
2005-03-03 next, open 3080.71 close 3078.11
2005-03-04 next, open 3079.93 close 3106.86
2005-03-07 next, open 3106.98 close 3114.54
2005-03-08 next, open 3113.82 close 3097.34
2005-03-09 next, open 3098.91 close 3081.99
2005-03-10 next, open 3079.01 close 3053.62
2005-03-11 next, open 3058.37 close 3060.36
2005-03-14 next, open 3060.06 close 3060.72
2005-03-15 next, open 3062.77 close 3083.73
2005-03-16 next, open 3083.33 close 3032.13
2005-03-17 next, open 3032.84 close 3039.8
2005-03-18 next, open 3040.38 close 3053.54
2005-03-21 next, open 3052.39 close 3038.14
2005-03-22 next, open 3040.55 close 3050.44
2005-03-23 next, open 3040.66 close 3036.85
2005-03-24 next, open 3039.55 close 3060.67
2005-03-29 next, open 3060.02 close 3068.49
2005-03-30 next, open 3067.3 close 3056.21
2005-03-31 next, open 3059.1 close 3055.73
2005-04-01 next, open 3055.18 close 3061.11
2005-04-04 next, open 3060.0 close 3042.17
2005-04-05 next, open 3046.56 close 3064.07
2005-04-06 next, open 3066.05 close 3076.23
2005-04-07 next, open 3073.4 close 3090.72
2005-04-08 next, open 3092.07 close 3088.92
2005-04-08 Send Buy, fromopen False, close 3088.92
2005-04-11 Buy Executed at price 3088.47
2005-04-11 next, open 3088.47 close 3080.6

订单:

  • 在2005-04-08收盘后,以3088.92收盘价发布订单
  • 在2005-04-11以3088.47的开盘价执行订单
    看一下当时数据:

2005-04-07,3073.40,3092.99,3070.02,3090.72,0,0
2005-04-08,3092.07,3100.72,3083.87,3088.92,0,0
2005-04-11,3088.47,3088.47,3073.75,3080.60,0,0

图示:
在这里插入图片描述

(3)cheat_on_open=True

作弊执行:

python ./cheat-on-open.py --cerebro cheat_on_open=True
2005-02-14 next, open 3079.93 close 3075.76
2005-02-15 next, open 3075.2 close 3086.95
2005-02-16 next, open 3087.3 close 3068.55
2005-02-17 next, open 3068.79 close 3067.34
2005-02-18 next, open 3067.26 close 3072.04
2005-02-21 next, open 3072.31 close 3063.64
2005-02-22 next, open 3062.99 close 3045.24
2005-02-23 next, open 3042.65 close 3028.08
2005-02-24 next, open 3030.17 close 3024.8
2005-02-25 next, open 3029.07 close 3062.72
2005-02-28 next, open 3063.85 close 3058.35
2005-03-01 next, open 3056.45 close 3078.44
2005-03-02 next, open 3078.89 close 3082.71
2005-03-03 next, open 3080.71 close 3078.11
2005-03-04 next, open 3079.93 close 3106.86
2005-03-07 next, open 3106.98 close 3114.54
2005-03-08 next, open 3113.82 close 3097.34
2005-03-09 next, open 3098.91 close 3081.99
2005-03-10 next, open 3079.01 close 3053.62
2005-03-11 next, open 3058.37 close 3060.36
2005-03-14 next, open 3060.06 close 3060.72
2005-03-15 next, open 3062.77 close 3083.73
2005-03-16 next, open 3083.33 close 3032.13
2005-03-17 next, open 3032.84 close 3039.8
2005-03-18 next, open 3040.38 close 3053.54
2005-03-21 next, open 3052.39 close 3038.14
2005-03-22 next, open 3040.55 close 3050.44
2005-03-23 next, open 3040.66 close 3036.85
2005-03-24 next, open 3039.55 close 3060.67
2005-03-29 next, open 3060.02 close 3068.49
2005-03-30 next, open 3067.3 close 3056.21
2005-03-31 next, open 3059.1 close 3055.73
2005-04-01 next, open 3055.18 close 3061.11
2005-04-04 next, open 3060.0 close 3042.17
2005-04-05 next, open 3046.56 close 3064.07
2005-04-06 next, open 3066.05 close 3076.23
2005-04-07 next, open 3073.4 close 3090.72
2005-04-08 next, open 3092.07 close 3088.92
2005-04-11 Send Buy, fromopen True, close 3080.6
2005-04-11 Buy Executed at price 3088.47
2005-04-11 next, open 3088.47 close 3080.6

对比当时数据:

2005-04-07,3073.40,3092.99,3070.02,3090.72,0,0
2005-04-08,3092.07,3100.72,3083.87,3088.92,0,0
2005-04-11,3088.47,3088.47,3073.75,3080.60,0,0

  • 在2005-04-11开盘前发布
  • 在2005-04-11以3088.47的开盘价执行

注意区别:

  • 4月8日未触发订单
  • 4月11日触发订单,当天成交订单。
  • 对于交易结果是一样的。

图示:
在这里插入图片描述
结论:
开盘欺骗允许在开盘前发布订单,允许对全仓场景的所有投注进行精确计算。

4. 源码

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8; py-indent-offset:4 -*-
###############################################################################
#
# Copyright (C) 2015-2023 Daniel Rodriguez
#
# This program is free software: you can redistribute it and/or modify
# it under the terms of the GNU General Public License as published by
# the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or
# (at your option) any later version.
#
# This program is distributed in the hope that it will be useful,
# but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
# MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the
# GNU General Public License for more details.
#
# You should have received a copy of the GNU General Public License
# along with this program.  If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.
#
###############################################################################
from __future__ import (absolute_import, division, print_function,
                        unicode_literals)

import argparse
import datetime

import backtrader as bt


class St(bt.Strategy):
    params = dict(
        periods=[10, 30],
        matype=bt.ind.SMA,
    )

    def __init__(self):
        self.cheating = self.cerebro.p.cheat_on_open
        mas = [self.p.matype(period=x) for x in self.p.periods]
        self.signal = bt.ind.CrossOver(*mas)
        self.order = None

    def notify_order(self, order):
        if order.status != order.Completed:
            return

        self.order = None
        print('{} {} Executed at price {}'.format(
            bt.num2date(order.executed.dt).date(),
            'Buy' * order.isbuy() or 'Sell', order.executed.price)
        )

    def operate(self, fromopen):
        if self.order is not None:
            return
        if self.position:
            if self.signal < 0:
                self.order = self.close()
        elif self.signal > 0:
            print('{} Send Buy, fromopen {}, close {}'.format(
                self.data.datetime.date(),
                fromopen, self.data.close[0])
            )
            self.order = self.buy()

    def next(self):
        print('{} next, open {} close {}'.format(
            self.data.datetime.date(),
            self.data.open[0], self.data.close[0])
        )

        if self.cheating:
            return
        self.operate(fromopen=False)

    def next_open(self):
        if not self.cheating:
            return
        self.operate(fromopen=True)


def runstrat(args=None):
    args = parse_args(args)

    cerebro = bt.Cerebro()

    # Data feed kwargs
    kwargs = dict()

    # Parse from/to-date
    dtfmt, tmfmt = '%Y-%m-%d', 'T%H:%M:%S'
    for a, d in ((getattr(args, x), x) for x in ['fromdate', 'todate']):
        if a:
            strpfmt = dtfmt + tmfmt * ('T' in a)
            kwargs[d] = datetime.datetime.strptime(a, strpfmt)

    # Data feed
    data0 = bt.feeds.BacktraderCSVData(dataname=args.data0, **kwargs)
    cerebro.adddata(data0)

    # Broker
    cerebro.broker = bt.brokers.BackBroker(**eval('dict(' + args.broker + ')'))

    # Sizer
    cerebro.addsizer(bt.sizers.FixedSize, **eval('dict(' + args.sizer + ')'))

    # Strategy
    cerebro.addstrategy(St, **eval('dict(' + args.strat + ')'))

    # Execute
    cerebro.run(**eval('dict(' + args.cerebro + ')'))

    if args.plot:  # Plot if requested to
        cerebro.plot(**eval('dict(' + args.plot + ')'))


def parse_args(pargs=None):
    parser = argparse.ArgumentParser(
        formatter_class=argparse.ArgumentDefaultsHelpFormatter,
        description=(
            'Cheat-On-Open Sample'
        )
    )

    parser.add_argument('--data0', default='./datas/2005-2006-day-001.txt',
                        required=False, help='Data to read in')

    # Defaults for dates
    parser.add_argument('--fromdate', required=False, default='',
                        help='Date[time] in YYYY-MM-DD[THH:MM:SS] format')

    parser.add_argument('--todate', required=False, default='',
                        help='Date[time] in YYYY-MM-DD[THH:MM:SS] format')

    parser.add_argument('--cerebro', required=False, default='',
                        metavar='kwargs', help='kwargs in key=value format')

    parser.add_argument('--broker', required=False, default='',
                        metavar='kwargs', help='kwargs in key=value format')

    parser.add_argument('--sizer', required=False, default='',
                        metavar='kwargs', help='kwargs in key=value format')

    parser.add_argument('--strat', required=False, default='',
                        metavar='kwargs', help='kwargs in key=value format')

    parser.add_argument('--plot', required=False, default='',
                        nargs='?', const='{}',
                        metavar='kwargs', help='kwargs in key=value format')

    return parser.parse_args(pargs)


if __name__ == '__main__':
    runstrat()

5.Help

python ./cheat-on-open.py --help
usage: cheat-on-open.py [-h] [--data0 DATA0] [--fromdate FROMDATE]
                        [--todate TODATE] [--cerebro kwargs] [--broker kwargs]
                        [--sizer kwargs] [--strat kwargs] [--plot [kwargs]]

Cheat-On-Open Sample

optional arguments:
  -h, --help           show this help message and exit
  --data0 DATA0        Data to read in (default:
                       ./datas/2005-2006-day-001.txt)
  --fromdate FROMDATE  Date[time] in YYYY-MM-DD[THH:MM:SS] format (default: )
  --todate TODATE      Date[time] in YYYY-MM-DD[THH:MM:SS] format (default: )
  --cerebro kwargs     kwargs in key=value format (default: )
  --broker kwargs      kwargs in key=value format (default: )
  --sizer kwargs       kwargs in key=value format (default: )
  --strat kwargs       kwargs in key=value format (default: )
  --plot [kwargs]      kwargs in key=value format (default: )

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对于热仿真&#xff0c;根据是否随时间变化&#xff0c;可分为稳态&#xff08;steady&#xff09;仿真和瞬态&#xff08;transient&#xff09;仿真两类。 从数学计算的角度&#xff0c;所谓稳态是指物理量不随时间变化的定常过程&#xff0c;即计算域中所有物理量均满足关系…

华章杂志华章杂志社华章编辑部2023年第11期目录

专题论文 强化人才队伍发展 推动法治唐山建设问题研究 (0003) 李彬 文化论坛《华章》投稿&#xff1a;cn7kantougao163.com 乡村振兴背景下非物质文化遗产传承与发展探究 ——以黔西南州传统蓝染文化为例 (0006) 董天丽;何华杰;韦永吉;王芳琳 思政课视角下高职学生保护和继…

Git系列---远程操作

&#x1f4d9; 作者简介 &#xff1a;RO-BERRY &#x1f4d7; 学习方向&#xff1a;致力于C、C、数据结构、TCP/IP、数据库等等一系列知识 &#x1f4d2; 日后方向 : 偏向于CPP开发以及大数据方向&#xff0c;欢迎各位关注&#xff0c;谢谢各位的支持 引用 1.理解分布式版本控制…

第九篇【传奇开心果系列】Python的OpenCV技术点案例示例:目标跟踪

传奇开心果短博文系列 系列短博文目录Python的OpenCV技术点案例示例系列 短博文目录前言二、常用的目标跟踪功能、高级功能和增强跟踪技术介绍三、常用的目标跟踪功能示例代码四、OpenCV高级功能示例代码五、OpenCV跟踪目标增强技术示例代码六、归纳总结 系列短博文目录 Pytho…

绝地求生:地铁逃生模式从哪里进入游戏模式的讲解

地铁逃生模式是绝地求生&#xff08;PUBG&#xff09;中的一种游戏模式&#xff0c;玩家需要在地铁车厢中寻找武器并战胜其他玩家。如果你还不知道在哪里进入地铁逃生模式&#xff0c;本文闲游盒将为您进行详细的讲解。 进入地铁逃生模式的步骤&#xff1a; 打开绝地求生游戏客…

C++关键词auto详解

顾得泉&#xff1a;个人主页 个人专栏&#xff1a;《Linux操作系统》 《C从入门到精通》 《LeedCode刷题》 键盘敲烂&#xff0c;年薪百万&#xff01; 一、小思考 随着我们对于C的不断学习&#xff0c;遇到的程序越来越复杂&#xff0c;程序中用到的类型也越来越复杂…

麒麟V10 mate-indicator进程占用内存过高问题

给客户新划的5台虚拟机&#xff0c;操作系统是麒麟V10&#xff0c;用户反映什么软件都没装系统内存占用就达到80%。 百度了一下是麒麟的bug&#xff0c;内存泄漏。官方分析报告。 解决方法&#xff1a;下载相应rpm包并安装即可解决。 1.确定麒麟版本 cat /etc/*release Ter…

npm淘宝镜像过期解决办法

npm淘宝镜像过期解决办法 因为npm 官方镜像&#xff08;registry.npmjs.org&#xff09;在国内访问很慢&#xff0c;我们基本上都会选择切换到国内的一些 npm 镜像&#xff08;淘宝镜像、腾讯云镜像等&#xff09;。由于淘宝原来的镜像&#xff08;registry.npm.taobao.org&am…

肉食食材大数据平台(附源码)

目录 一.需求分析 1.项目背景 2.用户简介 3.术语定义 4.功能概述 二.概要设计 1.概要设计流程图 2.流程图详细说明 三.数据库设计 1.软件名称 2.概念结构设计 2.1电商模块 2.2猪肉今日价格模块 2.3大屏展示模块 2.3.1舆论舆情 2.3.2 省均价模块 2.3.3进出口模块…