backtrader进行多股票策略参数优化时出现了程序一直跑的不出结果的现象，加载数据用的是GenericCSVData，cerebro.run()进行过单线程和多线程的调整都不行。代码没有问题，是在参数固定跑程序成功的前提下加入的参数优化
用addstrategy跑程序没问题，用optstrategy进行优化参数的时候就出现了上述一直跑不出问题的情况
参考GPT和自己的思路：
非常抱歉，由于提供的信息不够详细，我可能无法给出完全准确的答案。然而，针对您的问题猜测有以下可能原因：
数据格式问题：请确保您使用的GenericCSVData数据格式与参数设置是一致的，并且数据格式是标准的OHLCV格式。
参数设置问题：请确保您的策略参数设置是有效的，如果设置不合理，将会导致程序陷入无限循环。
计算资源问题：如果您的计算机资源不足，可能会导致程序陷入无限循环，建议您使用更高性能的计算资源或者减少股票数量。
代码问题：检查您的代码是否存在死循环或者其他问题。
如果以上方法都不起作用，请尝试将更多信息提供给我，以方便我了解问题的具体原因并给出更好的建议。
参考GPT和自己的思路：
您好，关于您的问题，我可以给出以下几个可能的解决方案：
1.检查优化的策略是否有无限循环的情况，如果存在无限循环，那么程序会一直运行而不会给出结果。可以通过添加适当的退出条件来解决这个问题。
2.检查数据加载的过程是否正确，确保数据正确加载，且格式正确。如果数据加载出错，那么也会导致程序一直运行而不会给出结果。可以参照官方文档或者其他资料进行检查和调试。
3.检查当前系统环境是否存在兼容性问题或者其他相关问题，例如内存过小或者CPU负载过高等等。可以考虑对计算机进行优化或者升级等操作。
希望以上回答对您有所帮助！
参考GPT和自己的思路：你好，backtrader进行多股票策略参数优化时出现程序一直运行而不出结果的问题可能是由于以下原因之一：
1 数据加载问题：检查数据是否正确加载，并确保数据没有空值或NaN值。
2 策略代码问题：确保你的策略代码没有死循环或其他无限循环问题。你可以将策略的代码放在一个try-except块中，并使用traceback模块捕获异常来查找问题。
3 优化参数设置问题：确保你已正确设置优化参数，例如优化的参数范围和步长。使用较小的参数范围和步长可以减少计算时间并帮助找到最优解。
4 优化运行设置问题：确认你是否正确设置优化运行的最大CPU数量，如果不正确设置可能会导致程序运行缓慢甚至无法结束。
如果你确认以上问题均不存在，建议尝试使用更高效的数据加载方式（例如PandasData）和优化算法（例如遗传算法）。此外，你可以使用Backtrader内置的日志记录功能来调试程序并查找问题。
如果您已经确认程序没有问题，但是在添加多参数优化后程序一直在跑而不出结果，可能是由于参数空间过大导致的。您可以尝试减小参数空间来缩小优化范围。
另外，您也可以尝试将参数优化的步骤分解开来，逐步增加参数进行优化，以便更好地了解哪些参数对程序性能的影响最大，从而更好地控制优化范围。
最后，建议您检查一下backtrader的日志或错误信息，以便更好地了解程序在运行时的具体情况，从而更好地解决问题。
希望这些提示能帮到你解决问题。
每一步都加上输出，看看是不是哪里死循环了
看看cpu是否占用很高
参考GPT和自己的思路，这种情况可能是因为参数优化的组合太多，使得Backtrader无法在合理的时间内运行完毕。
以下是几个可能的解决方案：
1.减少参数组合的数量：可以限制参数的范围，或者减少参数的数量，以减少组合的数量。这可以通过手动选择一些常用的参数值来实现，或者使用一些工具来自动缩小参数范围，例如Hyperopt或GridSearchCV。
2.优化算法：如果你的优化算法不够高效，也可能导致程序无法运行。你可以尝试使用更高效的算法，例如Bayesian Optimization或Particle Swarm Optimization等。
3.增加计算资源：如果你的计算机配置较低，也可能导致程序无法运行。你可以尝试增加计算资源，例如使用更高性能的计算机或者云计算服务。
4.优化代码：如果你的代码存在效率问题，也可能导致程序无法运行。你可以尝试优化代码，例如使用更高效的数据结构或者算法，以减少程序运行的时间。
总的来说，要解决这个问题，需要从多个方面入手，例如限制参数范围、优化算法、增加计算资源、优化代码等，以提高程序的效率和稳定性。
以下答案由GPT-3.5大模型与博主波罗歌共同编写：
在进行多股票策略参数优化时，程序运行缓慢或者不出结果，可以从以下几个方面入手进行优化：
在使用 GenericCSVData 加载数据时，需要注意数据格式和数据的大小。如果数据过大，可以尝试对数据进行采样，降低数据量；另外，如果数据的格式没有按照 backtrader 所要求的格式处理，也可能会导致程序运行缓慢或者出现错误。因此，在调试数据加载过程时，建议先对单个股票的数据进行测试，确保数据的正确性和可用性，再进行多个股票的参数优化。
在参数优化时，需要在代码中实现某些循环和变量的迭代。这些迭代可能会导致代码的效率降低。所以，建议对代码中的迭代进行优化，比如使用 Numpy 和 Pandas 等高效的包来优化代码。
在调用策略时，可以考虑使用 backtrader 内置的 bt.feeds.PandasData 进行数据的加载，这样可以使用 Pandas 对数据进行更灵活的管理。此外，可以通过 bt.Strategy.params 来设置策略中的参数值，从而避免在代码里写死参数值时出现的问题。
以下是一个简单的多股票策略参数优化的实现，大家可以参考一下：
import backtrader as bt
import backtrader.feeds as btfeeds
import backtrader.indicators as btind
import pandas as pd
class MyStrategy(bt.Strategy):
params = (
('sma_period', 20),
)
def __init__(self):
self.sma = btind.SMA(period=self.params.sma_period)
def next(self):
for i, d in enumerate(self.datas):
if i == 0:
continue
if self.sma[i] > d.close[0]:
self.sell(data=d)
elif self.sma[i] < d.close[0]:
self.buy(data=d)
def runstrat(params):
cerebro = bt.Cerebro()
cerebro.addstrategy(MyStrategy, **params)
data_list = []
for ticker in ['AAPL', 'IBM', 'GOOG']:
data = btfeeds.GenericCSVData(dataname='{}.csv'.format(ticker),
dtformat=('%Y-%m-%d'),
timeframe=bt.TimeFrame.Days,
openinterest=-1,
fromdate=pd.Timestamp(2010, 1, 1),
todate=pd.Timestamp(2015, 1, 1))
data_list.append(data)
for data in data_list:
cerebro.adddata(data)
cerebro.run()
return cerebro.broker.get_value()
if __name__ == '__main__':
param_list = [{'sma_period': p} for p in range(10, 30, 5)]
results = []
for params in param_list:
result = runstrat(params)
results.append(result)
print(params, result)
best_params = param_list[results.index(max(results))]
print(best_params)
如果我的回答解决了您的问题，请采纳！
不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话: