back trader

想学习一下back trader，请问大家手里有木有常见的回测策略，可以直接运行的，可以有偿购买，有兴趣的加我v：tianyue888

https://www.backtrader.com/

官网就挺好

我这有一个例子你看一下吧

from __future__ import (absolute_import, division, print_function,
                        unicode_literals)

import datetime
import backtrader as bt

class SimpleMovingAverageStrategy(bt.Strategy):
    params = (
        ("fast", 10),
        ("slow", 30)
    )

    def __init__(self):
        self.fast_sma = bt.indicators.SimpleMovingAverage(self.data.close, period=self.params.fast)
        self.slow_sma = bt.indicators.SimpleMovingAverage(self.data.close, period=self.params.slow)
        self.crossover = bt.indicators.CrossOver(self.fast_sma, self.slow_sma)

    def next(self):
        if self.crossover > 0:
            self.buy()
        elif self.crossover < 0:
            self.sell()

if __name__ == "__main__":
    cerebro = bt.Cerebro()
    
    # 加载数据
    data = bt.feeds.YahooFinanceData(dataname="AAPL",
                                    fromdate=datetime.datetime(2010, 1, 1),
                                    todate=datetime.datetime(2020, 12, 31))
    cerebro.adddata(data)
    
    # 添加策略
    cerebro.addstrategy(SimpleMovingAverageStrategy)
    
    # 设置初始现金
    cerebro.broker.set_cash(100000.0)
    
    # 设置交易手续费
    cerebro.broker.setcommission(commission=0.001)
    
    # 运行回测
    print("Starting Portfolio Value: %.2f" % cerebro.broker.getvalue())
    cerebro.run()
    print("Ending Portfolio Value: %.2f" % cerebro.broker.getvalue())

参考gpt：
结合自己分析给你如下建议：
有很多网上的教程和示例可以帮助您学习backtrader的使用方法，例如：
【手把手教你】入门量化回测最强神器backtrader（一）：这篇文章介绍了backtrader的基本概念和组成部分，并以一个简单的单均线策略为例，展示了回测系统的编程和运行。
backtrader教程（三）- 单（多）股票策略篇：这篇文章介绍了如何用backtrader进行单只股票和多只股票的回测，以及如何处理数据对齐和股票剔除等问题。
量化回测框架BackTrader【6】-开发策略：这篇文章介绍了backtrader的运行机制和策略开发的步骤，以及如何使用参数、指标、订单和分析器等功能。
backtrader学习之一-经典sma金叉策略回测：这篇文章介绍了如何用backtrader实现一个经典的sma金叉策略，并对工商银行进行了回测。
backtrader量化回测，基础篇，附MACD交易回测代码5：这篇文章介绍了backtrader的安装和基本配置，并提供了一个MACD交易回测的代码。

backtrader教程（三）- 单（多）股票策略篇 - 知乎 backtrader是基于Python的量化框架平台，内置了talib指标库、analyzer分析库等功能，具有回测速度快、易用性高以及扩展性好等特点。相较于网上已有教程，本教程从数据至分析进行了全面的介绍，着重阐述了数据清洗…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/402559960

backtrader量化回测，基础篇，附MACD交易回测代码_backtrader macd_qq_50882340的博客-CSDN博客 backtrader由德国工程师开发，拥有股票的回测，检测交易策略，支持期货实时交易，对于股票交易还在完善，我尝试了pylagotrade,vn.py，发现backtrader功能强大，交易策略全面，一直想用zipline写交易策略，但是一直安装不上，很多地方需要改，目前在研究，但是我们也很幸运，很多量化平台都是建立在zipline上的比如聚宽，掘金等，还有一个微软开发的机器学习量化库qlib，我有空去研究研究，分享给大家。我们看一下如何安装backtrader,我们wind安装按win+r，输入cmd_backtrader macd

https://blog.csdn.net/qq_50882340/article/details/124641531

ChatGPT: 当然可以！Backtrader 是一个流行的 Python 库，用于开发、测试和执行量化交易策略。以下是一个简单的双均线策略的示例代码，你可以在 Backtrader 上运行它：

import backtrader as bt

class DualMovingAverageStrategy(bt.Strategy):
    params = (
        ('fast', 50),
        ('slow', 200),
    )
    
    def __init__(self):
        self.fast_ma = bt.indicators.SimpleMovingAverage(
            self.data.close, period=self.params.fast, plotname='50 SMA'
        )
        self.slow_ma = bt.indicators.SimpleMovingAverage(
            self.data.close, period=self.params.slow, plotname='200 SMA'
        )
        
    def next(self):
        if self.fast_ma > self.slow_ma and not self.position:
            self.buy()
        elif self.fast_ma < self.slow_ma and self.position:
            self.sell()

if __name__ == '__main__':
    cerebro = bt.Cerebro()
    data = bt.feeds.YahooFinanceData(dataname='AAPL', fromdate=datetime(2010, 1, 1), todate=datetime(2020, 12, 31))
    cerebro.adddata(data)
    cerebro.addstrategy(DualMovingAverageStrategy)
    cerebro.run()

这个示例展示了一个双均线策略，当快速移动均线（SMA50）穿过慢速移动均线（SMA200）时买入，反之卖出。你可以将其中的 AAPL 替换为你感兴趣的股票代码，并根据需要进行其他设置。在运行这个示例之前，确保你已经安装了 Backtrader 库。

记得在实际交易前进行充分的策略测试和风险管理。你可以在 Backtrader 的官方文档和示例中找到更多有关策略开发和使用的信息。

python量化分析库 Backtrader入门之一

可以参考下

python量化分析库 Backtrader入门之一_data_amateur的博客-CSDN博客 Bactrader是python中用来做单机量化分析的一个库，使用该库不用借助量化平台就可以进行股市的量化分析和回测。框架的使用首先理解使用backtrader的过程中大致一下解释2个基本概念。一、 Line价格数据（Data Feeds）、技术指标（Indicators）和策略（Strategies）都是Line。“Line” 是由一系列的点组成的。典型的价格数据，通常由以下类别的数据组成：Open, High, Low, Close, Volume, OpenInterest.

https://blog.csdn.net/lost0910/article/details/107047921/

Python量化交易学习笔记（33）——backtrader仓位管理_51CTO博客_backtrader量化交易案例图解 Python量化交易学习笔记（33）——backtrader仓位管理，本文将对backtrader的仓位管理进行介绍，具体以同时回测交易3只股票为例，查看每日仓位情况。策略买入条件：5日线金叉60日线卖出条件：5日线死叉60日线示例仓位信息输出的核心代码位于策略类的next的方法中：defnext(self):fori,dinenumerate(self.datas):dt,dn=self.dateti

https://blog.51cto.com/u_15477697/4927547

均值回归策略，动量策略，均线策略，反转策略，套利策略

参考官方网站，有提供算法的使用示例：
https://www.backtrader.com/home/helloalgotrading/

【backtrader的信号策略——基于python环境】_python backtrader_马尔可夫宽的博客-CSDN博客前言backtrader回测的一些学习经验分享一、backtrader回测框架backtrader进行回测的大致流程（框架）import backtrader as bt # 导入 Backtraderimport backtrader.indicators as btind # 导入策略分析模块import backtrader.feeds as btfeeds # 导入数据模块# 创建策略class TestStrategy(bt.Strategy): # 可选，设置回测的可变_python backtrader

https://blog.csdn.net/xiaowu1997/article/details/122640780?ops_request_misc=&request_id=&biz_id=102&utm_term=back%20trader%20%C2%A515%20python%20%E6%83%B3%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%80%E4%B8%8Bba&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~sobaiduweb~default-0-122640780.142^v93^insert_down1&spm=1018.2226.3001.4187

参考官网的就可以了

你可以在开源平台搜一下相关代码

官网或者开源平台有