事實(shí)上，backtrader雖然沒(méi)有直接提供接口給我們做這樣的優(yōu)化，但是我們可以通過(guò)繼承DataBase基類重寫DataFeed實(shí)現(xiàn)目的。下面就給大家演示一下如何從MySQL中提取數(shù)據(jù)并增加換手率指標(biāo)進(jìn)行回測(cè)。

本文完整源代碼和數(shù)據(jù)均在開源代碼倉(cāng)庫(kù)中：
https://github.com/Ckend/pythondict-quant

1.準(zhǔn)備

開始之前，你要確保Python和pip已經(jīng)成功安裝在電腦上，如果沒(méi)有，請(qǐng)?jiān)L問(wèn)這篇文章：超詳細(xì)Python安裝指南 進(jìn)行安裝。如果你用Python的目的是數(shù)據(jù)分析，可以直接安裝Anaconda：Python數(shù)據(jù)分析與挖掘好幫手—Anaconda，它內(nèi)置了Python和pip.

此外，推薦大家用VSCode編輯器，因?yàn)樗梢栽诰庉嬈飨路降慕K端運(yùn)行命令安裝依賴模塊：Python 編程的最好搭檔—VSCode 詳細(xì)指南。

Windows環(huán)境下打開 Cmd (開始-運(yùn)行-CMD)，蘋果系統(tǒng)環(huán)境下請(qǐng)打開 Terminal (command+空格輸入Terminal)，準(zhǔn)備開始輸入命令安裝依賴。

在終端輸入以下命令安裝我們所需要的依賴模塊:

pip install backtrader
pip install numpy
pip install matplotlib

看到 Successfully installed xxx 則說(shuō)明安裝成功。

2.自定義DataFeed

何為DataFeed？DataFeed 即 backtrader 中的“數(shù)據(jù)源”，任何數(shù)據(jù)進(jìn)入策略回測(cè)前都要通過(guò)DataFeed，而DataFeed中會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，使得策略可以高效地進(jìn)行計(jì)算。

我們今天要做的，就是增加一個(gè)基于MySQL的DataFeed，使得整個(gè)流程變得更加自動(dòng)化。

首先，需要定義一個(gè)類，使其繼承與backtrader的數(shù)據(jù)基類 DataBase:

from backtrader.feed import DataBase
from backtrader import date2num


class MySQLData(DataBase):
  pass

如果需要從外部傳入所需股票數(shù)據(jù)的代碼和其一定范圍內(nèi)的K線數(shù)據(jù)，需要提前定義params. 此外，如果你有除了：datetime(時(shí)間)、open(開盤價(jià))、close(收盤價(jià))、high(最高價(jià))、low(最低價(jià))、volume(成交量) 之外的指標(biāo)。需要提前定義lines，如下所示：

從上圖可見，在lines中我增加了兩個(gè)自定義指標(biāo)：turnover(成交額) 和 turnover_rate(換手率)。

接下來(lái)，編寫一個(gè)函數(shù)根據(jù)params參數(shù)從MySQL中獲取數(shù)據(jù)：

代碼本身沒(méi)有什么可說(shuō)的，記得替換你本地的mysql配置，值得注意的是最后一行，拿到mysql數(shù)據(jù)后需要轉(zhuǎn)化為迭代器。

在類初始化的時(shí)候，需要定義相關(guān)的數(shù)據(jù)存放變量并調(diào)用上述函數(shù)獲取數(shù)據(jù)：

接下來(lái)到了關(guān)鍵的步驟，在調(diào)用回測(cè)策略前，cerebro會(huì)遍歷Datafeed的所有數(shù)據(jù)，此時(shí)會(huì)調(diào)用_load函數(shù), 因此我們需要在這里，將數(shù)據(jù)庫(kù)中提取的每列數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)到lines上：

如果你完整地看完了我的上述分析，那么理解下面整個(gè)DataFeed，甚至自己寫一個(gè)DataFeed，是非常容易的。

3.使用自定義數(shù)據(jù)流進(jìn)行回測(cè)

接下來(lái)，讓我們嘗試使用這個(gè)自定義數(shù)據(jù)流輸入數(shù)據(jù)，采用第二章的macd策略輔助增加換手率指標(biāo)進(jìn)行回測(cè)。

這里當(dāng)然需要你先讀懂第二章的內(nèi)容，如果有點(diǎn)忘記了，可以回頭閱讀一下，非常簡(jiǎn)單：

Python 量化投資實(shí)戰(zhàn)教程(2) —MACD策略

首先，在回測(cè)模塊及next函數(shù)中，引入換手率指標(biāo)：

next函數(shù)買入時(shí)增加判斷換手率必須小于3%的條件：

最后，引入我們剛剛編寫完成的MySQLData Feed，傳入相關(guān)參數(shù)讀取股票為603520.SH的數(shù)據(jù)流，取2017年1月1日至2020年4月12日的數(shù)據(jù)，并調(diào)用回測(cè)函數(shù)：