Backtrader交易基础

查看账户情况：

class TestStrategy(bt.Strategy):def next(self):print('当前可用资金', self.broker.getcash())print('当前总资产', self.broker.getvalue())print('当前持仓量', self.broker.getposition(self.data).size)print('当前持仓成本', self.broker.getposition(self.data).price)# 也可以直接获取持仓print('当前持仓量', self.getposition(self.data).size)print('当前持仓成本', self.getposition(self.data).price)# 注：getposition() 需要指定具体的标的数据集

滑点设置：

# 方式1：通过 BackBroker 类中的 slip_perc 参数设置百分比滑点
cerebro.broker = bt.brokers.BackBroker(slip_perc=0.0001)
# 方式2：通过调用 brokers 的 set_slippage_perc 方法设置百分比滑点
cerebro.broker.set_slippage_perc(perc=0.0001)# 方式1：通过 BackBroker 类中的 slip_fixed 参数设置固定滑点
cerebro.broker = bt.brokers.BackBroker(slip_fixed=0.001)
# 方式2：通过调用 brokers 的 set_slippage_fixed 方法设置固定滑点
cerebro.broker = cerebro.broker.set_slippage_fixed(fixed=0.001)

参数说明：

有关滑点的其他设置
slip_open：是否对开盘价做滑点处理，该参数在 BackBroker() 类中默认为 False，在 set_slippage_perc 和set_slippage_fixed 方法中默认为 True；
slip_match：是否将滑点处理后的新成交价与成交当天的价格区间 low ~ high 做匹配，如果为 True，则根据新成交价重新匹配调整价格区间，确保订单能被执行；如果为 False，则不会与价格区间做匹配，订单不会执行，但会在下一日执行一个空订单；默认取值为 True；
slip_out：如果新成交价高于最高价或低于最高价，是否以超出的价格成交，如果为 True，则允许以超出的价格成交；如果为 False，实际成交价将被限制在价格区间内  low ~ high；默认取值为 False；
slip_limit：是否对限价单执行滑点，如果为 True，即使 slip_match 为Fasle，也会对价格做匹配，确保订单被执行；如果为 False，则不做价格匹配；默认取值为 True。

# 情况1：
set_slippage_fixed(fixed=0.35,slip_open=False,slip_match=True,slip_out=False)
# 由于 slip_open=False ，不会对开盘价做滑点处理，所以仍然以原始开盘价 32.63307367 成交# 情况2：
set_slippage_fixed(fixed=0.35,slip_open=True,slip_match=True,slip_out=False)# 情况3：
set_slippage_fixed(fixed=0.35,slip_open=True,slip_match=True,slip_out=True)
# 滑点调整的新成交价为 32.63307367+0.35 = 32.98307367，超出了当天最高价 32.94151482
# 允许做价格匹配 slip_match=True, 而且运行以超出价格区间的新成交价执行 slip_out=True
# 最终以新成交价 32.98307367 成交# 情况4：
set_slippage_fixed(fixed=0.35,slip_open=True,slip_match=False,slip_out=True)
# 滑点调整的新成交价为 32.63307367+0.35 = 32.98307367，超出了当天最高价 32.94151482
# 由于不进行价格匹配 slip_match=False，新成交价超出价格区间无法成交
# 2019-01-17 这一天订单不会执行，但会在下一日 2019-01-18 执行一个空订单
# 再往后的 2019-07-02，也未执行订单，下一日 2019-07-03 执行空订单
# 即使 2019-07-03的 open 39.96627412+0.35 < high 42.0866713 满足成交条件，也不会补充成交

交易税费管理

股票：目前 A 股的交易费用分为 2 部分：佣金和印花税，
其中佣金双边征收，不同证券公司收取的佣金各不相同，一般在 0.02%-0.03% 左右，单笔佣金不少于 5 元；
印花税只在卖出时收取，税率为 0.1%。


期货：期货交易费用包括交易所收取手续费和期货公司收取佣金 2 部分，交易所手续费较为固定，
不同期货公司佣金不一致，而且不同期货品种的收取方式不相同，有的按照固定费用收取，有的按成交金额的固定百分比收取：
合约现价*合约乘数*手续费费率。除了交易费用外，期货交易时还需上交一定比例的保证金 。

Backtrader 也提供了多种交易费设置方式，既可以简单的通过参数进行设置，也可以结合交易条件自定义费用函数：

根据交易品种的不同，Backtrader 将交易费用分为 股票 Stock-like 模式和期货 Futures-like 种模式；
根据计算方式的不同，Backtrader 将交易费用分为 PERC 百分比费用模式 和 FIXED 固定费用模式 ；

Stock-like 模式与 PERC 百分比费用模式对应，期货 Futures-like 与 FIXED 固定费用模式对应；

在设置交易费用时，最常涉及如下 3 个参数：

commission：手续费 / 佣金；

mult：乘数；

margin：保证金 / 保证金比率 。

双边征收：买入和卖出操作都要收取相同的交易费用 。

cerebro.broker.setcommission(# 交易手续费，根据margin取值情况区分是百分比手续费还是固定手续费commission=0.0,# 期货保证金，决定着交易费用的类型,只有在stocklike=False时起作用margin=None,# 乘数，盈亏会按该乘数进行放大mult=1.0,# 交易费用计算方式，取值有：# 1.CommInfoBase.COMM_PERC 百分比费用# 2.CommInfoBase.COMM_FIXED 固定费用# 3.None 根据 margin 取值来确定类型commtype=None,# 当交易费用处于百分比模式下时，commission 是否为 % 形式# True，表示不以 % 为单位，0.XX 形式；False，表示以 % 为单位，XX% 形式percabs=True,# 是否为股票模式，该模式通常由margin和commtype参数决定# margin=None或COMM_PERC模式时，就会stocklike=True，对应股票手续费；# margin设置了取值或COMM_FIXED模式时,就会stocklike=False，对应期货手续费stocklike=False,# 计算持有的空头头寸的年化利息# days * price * abs(size) * (interest / 365)interest=0.0,# 计算持有的多头头寸的年化利息interest_long=False,# 杠杆比率，交易时按该杠杆调整所需现金leverage=1.0,# 自动计算保证金# 如果False,则通过margin参数确定保证金# 如果automargin<0,通过mult*price确定保证金# 如果automargin>0,如果automargin*price确定保证金automargin=False,# 交易费用设置作用的数据集(也就是作用的标的)# 如果取值为None，则默认作用于所有数据集(也就是作用于所有assets)name=None)

从上述各参数的含义和作用可知，margin 、commtype、stocklike 存在 2 种默认的配置规则：股票百分比费用、期货固定费用，具体如下：
第 1 条规则：未设置 margin（即 margin 为 0 / None / False）→ commtype 会指向 COMM_PERC 百分比费用 → 底层的 _stocklike 属性会设置为 True → 对应的是“股票百分比费用”。
所以如果想为股票设置交易费用，就令 margin = 0 / None / False，或者令 stocklike=True；

第 2 条规则：为 margin 设置了取值 →   commtype 会指向 COMM_FIXED 固定费用 → 底层的 _stocklike 属性会设置为 False → 对应的是“期货固定费用”，因为只有期货才会涉及保证金。
所以如果想为期货设置交易费用，就需要设置 margin，此外还需令 stocklike=True，margin 参数才会起作用 。

自定义交易费用的例子

# 自定义期货百分比费用
class CommInfo_Fut_Perc_Mult(bt.CommInfoBase):params = (('stocklike', False), # 指定为期货模式('commtype', bt.CommInfoBase.COMM_PERC), # 使用百分比费用('percabs', False), # commission 以 % 为单位)def _getcommission(self, size, price, pseudoexec):# 计算交易费用return (abs(size) * price) * (self.p.commission/100) * self.p.mult# pseudoexec 用于提示当前是否在真实统计交易费用# 如果只是试算费用，pseudoexec=False# 如果是真实的统计费用，pseudoexec=Truecomminfo = CommInfo_Fut_Perc_Mult(commission=0.1, # 0.1%mult=10,margin=2000) # 实例化
cerebro.broker.addcommissioninfo(comminfo)# 上述自定义函数，也可以通过 setcommission 来实现
cerebro.broker.setcommission(commission=0.1, #0.1%mult=10,margin=2000,percabs=False,commtype=bt.CommInfoBase.COMM_PERC,stocklike=False)

下面是考虑佣金和印花税的股票百分比费用：

class StockCommission(bt.CommInfoBase):params = (('stocklike', True), # 指定为期货模式('commtype', bt.CommInfoBase.COMM_PERC), # 使用百分比费用模式('percabs', True), # commission 不以 % 为单位('stamp_duty', 0.001),) # 印花税默认为 0.1%# 自定义费用计算公式def _getcommission(self, size, price, pseudoexec):if size > 0: # 买入时，只考虑佣金return abs(size) * price * self.p.commissionelif size < 0: # 卖出时，同时考虑佣金和印花税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) 

通过 FixedSize() 方法设置最大的固定成交量：size，该种模式下的成交量限制规则如下：

订单实际成交量的确定规则：取（size、订单执行那天的 volume 、订单中要求的成交数量）中的最小者；

订单执行那天，如果订单中要求的成交数量无法全部满足，则只成交部分数量。第二天不会补单。

# 通过 BackBroker() 类直接设置
cerebro = Cerebro()
filler = bt.broker.fillers.FixedSize(size=xxx)
newbroker = bt.broker.BrokerBack(filler=filler)
cerebro.broker = newbroker# 通过 set_filler 方法设置
cerebro = Cerebro()
cerebro.broker.set_filler(bt.broker.fillers.FixedSize(size=xxx))# self.order = self.buy(size=2000) # 每次买入 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)

通过 FixedBarPerc(perc) 将 订单执行当天 bar 的总成交量 volume 的 perc % 设置为最大的固定成交量，该模式的成交量限制规则如下：

订单实际成交量的确定规则：取 （volume * perc /100、订单中要求的成交数量） 的 最小者；
订单执行那天，如果订单中要求的成交数量无法全部满足，则只成交部分数量。

# 通过 BackBroker() 类直接设置
cerebro = Cerebro()
filler = bt.broker.fillers.FixedBarPerc(perc=xxx)
newbroker = bt.broker.BrokerBack(filler=filler)
cerebro.broker = newbroker# 通过 set_filler 方法设置
cerebro = Cerebro()
cerebro.broker.set_filler(bt.broker.fillers.FixedBarPerc(perc=xxx))
# perc 以 % 为单位，取值范围为[0.0,100.0]# self.order = self.buy(size=2000) # 以下一日开盘价买入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() 在考虑了价格区间的基础上确定成交量，在订单执行当天，成交量确定规则为：

通过 minmov 将 当天 bar 的价格区间 low ~ high 进行均匀划分，得到划分的份数：

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

再对当天 bar 的总成交量 volume 也划分成相同的份数 part ，这样就能得到每份的平均成交量：

volume_per = volume // part 

最终，volume_per * （perc / 100）就是允许的最大成交量，实际成交时，对比订单中要求的成交量，就可以得到最终实际成交量

实际成交量 = min ( volume_per * （perc / 100）, 订单中要求的成交数量 )

# 通过 BackBroker() 类直接设置
cerebro = Cerebro()
filler = bt.broker.fillers.BarPointPerc(minmov=0.01，perc=100.0)
newbroker = bt.broker.BrokerBack(filler=filler)
cerebro.broker = newbroker# 通过 set_filler 方法设置
cerebro = Cerebro()
cerebro.broker.set_filler(bt.broker.fillers.BarPointPerc(minmov=0.01，perc=100.0))
# perc 以 % 为单位，取值范围为[0.0,100.0]# self.order = self.buy(size=2000) # 以下一日开盘价买入2000股# cerebro.broker.set_filler(bt.broker.fillers.BarPointPerc(minmov=0.1, perc=50)) # 表示 50%

交易时机管理
对于交易订单生成和执行时间，Backtrader 默认是 “当日收盘后下单，次日以开盘价成交”，这种模式在回测过程中能有效避免使用未来数据。
但对于一些特殊的交易场景，比如“all_in”情况下，当日所下订单中的数量是用当日收盘价计算的（总资金 / 当日收盘价），次日以开盘价执行订单时，
如果开盘价比昨天的收盘价提高了，就会出现可用资金不足的情况。
为了应对一些特殊交易场景，Backtrader 还提供了一些 cheating 式的交易时机模式：Cheat-On-Open 和 Cheat-On-Close。

Cheat-On-Open

Cheat-On-Open 是“当日下单，当日以开盘价成交”模式，在该模式下，Strategy 中的交易逻辑不再写在 next() 方法里，而是写在特定的 next_open()、nextstart_open() 、prenext_open() 函数中，具体设置可参考如下案例：

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“当日下单，当日以收盘价成交”模式，在该模式下，Strategy 中的交易逻辑仍写在 next() 中，具体设置如下：

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

class TestStrategy(bt.Strategy):......def next(self):# 取消之前未执行的订单if self.order:self.cancel(self.order)# 检查是否有持仓if not self.position:# 10日均线上穿5日均线，买入if self.crossover > 0:print('{} Send Buy, open {}'.format(self.data.datetime.date(),self.data.open[0]))self.order = self.buy(size=100) # 以下一日开盘价买入100股# # 10日均线下穿5日均线，卖出elif self.crossover < 0:self.order = self.close() # 平仓，以下一日开盘价卖出......# 实例化大脑
cerebro= bt.Cerebro()
.......
# 当日下单，当日收盘价成交
cerebro.broker.set_coc(True)

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