Backtrader 文档学习-Indicators- TA-Lib

1.概述

即使BT提供的内置指标数量已经很多，开发指标主要是定义输入、输出并以自然方式编写公式，还是希望使用TA-LIB。原因:

指标X在指标库中，而不在BT中
TA-LIB众所周知的，人们信任口碑好
应大家需要，BT提供了TA-LIB集成

安装前提：

用于TA-Lib的Python包装器
TA-LIB所需的任何依赖项（例如numpy），安装细节在GitHub中

2.使用ta-lib

使用BT中已内置的任何指标一样简单。简单移动平均线的示例:

import backtrader as btclass MyStrategy(bt.Strategy):params = (('period', 20),)def __init__(self):self.sma = bt.indicators.SMA(self.data, period=self.p.period)......

ta-lib示例：

import backtrader as btclass MyStrategy(bt.Strategy):params = (('period', 20),)def __init__(self):self.sma = bt.talib.SMA(self.data, timeperiod=self.p.period)......

ta-lib指标的参数是由库本身定义的，而不是由bt定义的。在这种情况下，ta-lib中的SMA采用一个名为timeperiod的参数来定义操作window的大小。
对于需要多个输入参数的指标，例如随机指标:

import backtrader as btclass MyStrategy(bt.Strategy):params = (('period', 20),)def __init__(self):self.stoc = bt.talib.STOCH(self.data.high, self.data.low, self.data.close,fastk_period=14, slowk_period=3, slowd_period=3)......

Notice how high, low and close have been individually passed. One could always pass open instead of low (or any other data series) and experiment.

The ta-lib indicator documentation is automatically parsed and added to the backtrader docs. You may also check the ta-lib source code/docs. Or adittionally do:
注意最高价、最低价和收盘价是作为参数分别传递的。总是传递开盘价，而不是最低价（或任何其他数据系列）。
ta-lib指标文档被自动解析并添加到bt文档中。可以查看ta-lib源代码/文档:

print(bt.talib.SMA.doc)

输出：

SMA([input_arrays], [timeperiod=30])Simple Moving Average (Overlap Studies)Inputs:price: (any ndarray)
Parameters:timeperiod: 30
Outputs:real

文档说明信息：

输入参数定义，（忽略“ndarray”注释，因为bt在后台管理转换）
有哪些参数，对应默认值
指标函数实际提供了哪些输出值

要为bt.talib.STOCH指标选择特定的移动平均线，可通过backtrader.talib.MA_Type访问标准ta-lib MA_Type ：

import backtrader as bt
print('SMA:', bt.talib.MA_Type.SMA)
print('T3:', bt.talib.MA_Type.T3)

结果：

SMA: 0
T3: 8

3.用ta-lib绘图

正如常规用法一样，绘制ta-lib指标并没有特别的操作。
注意：

输出蜡烛的指标（所有寻找烛台模式的指标）提供二进制输出:0或100。为了避免在图表中添加子图，有一个自动绘图转换功能，可以在模式被识别的时间点的数据上绘制子图。

（0）在jupyter中实现命令行代码功能

bt给出的示例都是在命令行的方式，通过命令行不同的参数，实现不同功能。找到一个不用修改代码，直接在jupyter中运行的方法：
代码：

#!/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 datetimeimport backtrader as bt
import backtrader.talib as tblclass TALibStrategy(bt.Strategy):#params = (('ind', 'sma'), ('doji', True),)params = (('ind', 'sma'), ('doji', False),)INDS = ['sma', 'ema', 'stoc', 'rsi', 'macd', 'bollinger', 'aroon','ultimate', 'trix', 'kama', 'adxr', 'dema', 'ppo', 'tema','roc', 'williamsr']def __init__(self):print(self.p.doji,self.p.ind)if self.p.doji:tbl.CDLDOJI(self.data.open, self.data.high,self.data.low, self.data.close)if self.p.ind == 'sma':tbl.SMA(self.data.close, timeperiod=25, plotname='TA_SMA')bt.indicators.SMA(self.data, period=25)elif self.p.ind == 'ema':tbl.EMA(timeperiod=25, plotname='TA_SMA')bt.indicators.EMA(period=25)elif self.p.ind == 'stoc':tbl.STOCH(self.data.high, self.data.low, self.data.close,fastk_period=14, slowk_period=3, slowd_period=3,plotname='TA_STOCH')bt.indicators.Stochastic(self.data)elif self.p.ind == 'macd':tbl.MACD(self.data, plotname='TA_MACD')bt.indicators.MACD(self.data)bt.indicators.MACDHisto(self.data)elif self.p.ind == 'bollinger':tbl.BBANDS(self.data, timeperiod=25,plotname='TA_BBANDS')bt.indicators.BBANDS(self.data, period=25) #BollingerBands BBANDSelif self.p.ind == 'rsi':tbl.RSI(self.data, plotname='TA_RSI')bt.indicators.RSI(self.data)elif self.p.ind == 'aroon':tbl.AROON(self.data.high, self.data.low, plotname='TA_AROON')bt.indicators.AroonIndicator(self.data)elif self.p.ind == 'ultimate':tbl.ULTOSC(self.data.high, self.data.low, self.data.close,plotname='TA_ULTOSC')bt.indicators.UltimateOscillator(self.data)elif self.p.ind == 'trix':tbl.TRIX(self.data, timeperiod=25,  plotname='TA_TRIX')bt.indicators.Trix(self.data, period=25)elif self.p.ind == 'adxr':tbl.ADXR(self.data.high, self.data.low, self.data.close,plotname='TA_ADXR')bt.indicators.ADXR(self.data)elif self.p.ind == 'kama':tbl.KAMA(self.data, timeperiod=25, plotname='TA_KAMA')bt.indicators.KAMA(self.data, period=25)elif self.p.ind == 'dema':tbl.DEMA(self.data, timeperiod=25, plotname='TA_DEMA')bt.indicators.DEMA(self.data, period=25)elif self.p.ind == 'ppo':tbl.PPO(self.data, plotname='TA_PPO')bt.indicators.PPO(self.data, _movav=bt.indicators.SMA)elif self.p.ind == 'tema':tbl.TEMA(self.data, timeperiod=25, plotname='TA_TEMA')bt.indicators.TEMA(self.data, period=25)elif self.p.ind == 'roc':tbl.ROC(self.data, timeperiod=12, plotname='TA_ROC')tbl.ROCP(self.data, timeperiod=12, plotname='TA_ROCP')tbl.ROCR(self.data, timeperiod=12, plotname='TA_ROCR')tbl.ROCR100(self.data, timeperiod=12, plotname='TA_ROCR100')bt.indicators.ROC(self.data, period=12)bt.indicators.Momentum(self.data, period=12)bt.indicators.MomentumOscillator(self.data, period=12)elif self.p.ind == 'williamsr':tbl.WILLR(self.data.high, self.data.low, self.data.close,plotname='TA_WILLR')bt.indicators.WilliamsR(self.data)def runstrat(args=None):args = parse_args(args)cerebro = bt.Cerebro()dkwargs = dict()if args.fromdate:fromdate = datetime.datetime.strptime(args.fromdate, '%Y-%m-%d')dkwargs['fromdate'] = fromdateif args.todate:todate = datetime.datetime.strptime(args.todate, '%Y-%m-%d')dkwargs['todate'] = todatedata0 = bt.feeds.YahooFinanceCSVData(dataname=args.data0, **dkwargs)cerebro.adddata(data0)cerebro.addstrategy(TALibStrategy, ind=args.ind, doji=not args.no_doji)cerebro.run(runcone=not args.use_next, stdstats=False)if args.plot:pkwargs = dict(style='candle')if args.plot is not True:  # evals to True but is not Truenpkwargs = eval('dict(' + args.plot + ')')  # args were passedpkwargs.update(npkwargs)#cerebro.plot(**pkwargs)cerebro.plot(iplot=False,**pkwargs)def parse_args(pargs=None):parser = argparse.ArgumentParser(formatter_class=argparse.ArgumentDefaultsHelpFormatter,description='Sample for sizer')parser.add_argument('--data0', required=False,default='./datas/yhoo-1996-2015.txt',help='Data to be read in')parser.add_argument('--fromdate', required=False,default='2005-01-01',help='Starting date in YYYY-MM-DD format')parser.add_argument('--todate', required=False,default='2006-12-31',help='Ending date in YYYY-MM-DD format')parser.add_argument('--ind', required=False, action='store',default=TALibStrategy.INDS[0],choices=TALibStrategy.INDS,help=('Which indicator pair to show together'))parser.add_argument('--no-doji', required=False, action='store_true',help=('Remove Doji CandleStick pattern checker'))parser.add_argument('--use-next', required=False, action='store_true',help=('Use next (step by step) ''instead of once (batch)'))# Plot optionsparser.add_argument('--plot', '-p', nargs='?', required=False,metavar='kwargs', const=True,help=('Plot the read data applying any kwargs passed\n''\n''For example (escape the quotes if needed):\n''\n''  --plot style="candle" (to plot candles)\n'))if pargs is not None:return parser.parse_args(pargs)return parser.parse_args()

修改部分：

绘图代码

cerebro.plot(iplot=False,**pkwargs)

不用main调用
用’–help’.split() ，传递不同的参数。

%matplotlib inline
runstrat('--help'.split())

执行结果：

usage: ipykernel_launcher.py [-h] [--data0 DATA0] [--fromdate FROMDATE][--todate TODATE][--ind {sma,ema,stoc,rsi,macd,bollinger,aroon,ultimate,trix,kama,adxr,dema,ppo,tema,roc,williamsr}][--no-doji] [--use-next] [--plot [kwargs]]Sample for sizeroptional arguments:-h, --help            show this help message and exit--data0 DATA0         Data to be read in (default:./datas/yhoo-1996-2015.txt)--fromdate FROMDATE   Starting date in YYYY-MM-DD format (default:2005-01-01)--todate TODATE       Ending date in YYYY-MM-DD format (default: 2006-12-31)--ind {sma,ema,stoc,rsi,macd,bollinger,aroon,ultimate,trix,kama,adxr,dema,ppo,tema,roc,williamsr}Which indicator pair to show together (default: sma)--no-doji             Remove Doji CandleStick pattern checker (default:False)--use-next            Use next (step by step) instead of once (batch)(default: False)--plot [kwargs], -p [kwargs]Plot the read data applying any kwargs passed Forexample (escape the quotes if needed): --plotstyle="candle" (to plot candles) (default: None)

（1）示例和对比

The following are plots comparing the outputs of some ta-lib indicators against the equivalent built-in indicators in backtrader. To consider:
ta-lib指标与bt中相应内置指标绘图对比，考虑:

ta-lib指示器在图上获得一个TA_前缀，示例专门完成的，以帮助用户识别是哪个指标来源，ta还是bt的。
移动平均线（如果两者的结果相同）将绘制在另一条现有移动平均线之上。如果这两个指标不能分开，测试通过。
所有示例都包括一个CDLDOJI指示器作为参考

（2）KAMA (Kaufman Moving Average

第一个示例，因为它是唯一有差异的（在bt和ta所有样本的直接比较中）:

样本的初始值不相同
某个时间点，值聚合在一起，两个KAMA实现具有相同的行为。
分析了ta-lib源代码之后:
ta-lib中的实现为KAMA的第一个值做出了非行业标准的选择。
这个不同的选择可以在ta源代码中找到（引用自源代码）,使用昨天的价格作为前期的KAMA。

bt做的选择例如从股票软件图表中选择一样

股票软件图表中的KAMA
需要一个初始值来开始计算，所以第一个KAMA只是一个简单的移动平均值
因此两者有所不同。此外:
ta-lib KAMA实现不允许为Kaufman定义的可伸缩常数的调整指定快速和慢速周期。

测试：

%matplotlib inline
runstrat('--plot --ind kama'.split())

图示：
在这里插入图片描述

（4）SMA

测试：

%matplotlib inline
runstrat('--plot --ind sma'.split())

图示：
在这里插入图片描述

（5）EMA

测试：

runstrat(‘–plot --ind ema’.split())

图示：
在这里插入图片描述

（6）Stochastic

测试：

runstrat(‘–plot --ind stoc’.split())

图示：
在这里插入图片描述

（7）RSI

测试：

runstrat(‘–plot --ind rsi’.split())

图示：
在这里插入图片描述

（8）MACD

测试：

runstrat(‘–plot --ind macd’.split())

图示：
在这里插入图片描述

（9）Bollinger Bands

测试：

runstrat(‘–plot --ind bollinger’.split())

报错，花了一些时间找问题。

TypeError: Invalid parameter value for nbdevup (expected float, got int)

源代码：

            bt.talib.BBANDS(self.data, timeperiod=25,plotname='TA_BBANDS')bt.indicators.BollingerBands(self.data, period=25)

修改为：

        elif self.p.ind == 'bollinger':tbl.BBANDS(self.data, timeperiod=25, nbdevup=2.0,nbdevdn=2.0, matype=0,plotname='TA_BBANDS')bt.indicators.BBands(self.data, period=25) #nbdevup=2,nbdevdn=2, matype=0

源代码两处问题：

参数应该是float ，调整接口默认是int，所以报错。直接指定浮点数：nbdevup=2.0,nbdevdn=2.0 。
bt.indicators.BBands 不是bt.indicators.BBANDS ，bt和ta两个的名字大小写不一样。

图示：
在这里插入图片描述

（10）AROON

注意：
ta-lib选择将下行线放在第一位，与backtrader内置指标相比，颜色是相反的。
测试：

runstrat(‘–plot --ind aroon’.split())

图示：
在这里插入图片描述

（11）Ultimate Oscillator

测试：

runstrat(‘–plot --ind ultimate’.split())

图示：
在这里插入图片描述

（12）Trix

测试：

runstrat(‘–plot --ind trix’.split())

图示：
在这里插入图片描述

（13）ADXR

测试：

runstrat(‘–plot --ind adxr’.split())

图示：
在这里插入图片描述

（14）DEMA

测试：

runstrat(‘–plot --ind dema’.split())

图示：
在这里插入图片描述

（15）TEMA

测试：

runstrat(‘–plot --ind tema’.split())

图示：
在这里插入图片描述

（16）PPO

backtrader不仅提供了ppo线，还提供传统的macd方法。
测试：

runstrat(‘–plot --ind ppo’.split())

图示：
在这里插入图片描述

（17）WilliamsR

测试：

runstrat(‘–plot --ind williamsr’.split())

图示：
在这里插入图片描述

（18）ROC

所有指标显示具有完全相同的形状，但跟踪动量或变化率有几种定义
测试：

runstrat(‘–plot --ind roc’.split())

图示：
在这里插入图片描述

（20）对比talib和bt.indicator

ind = []
tal = []
for i in dir(bt.indicators):if i[:1] != '_' :ind.append (i)for i in dir(bt.talib) :if i[:1] != '_' :tal.append (i)
print(len(ind)) # 410
print(len(tal)) # 181tal_notin_ind = []
tal_in_ind = []
for i in tal :if i in ind :#index = ind.index(i)tal_in_ind.append(i)else :#print(i,' not in ind.')tal_notin_ind.append(i)print('talib in bt indicator:')
print(tal_in_ind)        
print('talib not in bt indicator:')
print(tal_notin_ind)

输出结果：
bt indicator 有410属性方法
talib 只有181个属性方法

410
181
talib in bt indicator:
['ADX', 'ADXR', 'APO', 'ATR', 'CCI', 'DEMA', 'EMA', 'KAMA', 'MACD', 'PPO', 'ROC', 'RSI', 'SMA', 'TEMA', 'TRIX', 'WMA', 'absolute_import', 'bt', 'division', 'print_function', 'sys', 'unicode_literals', 'with_metaclass']
talib not in bt indicator:
['ACOS', 'AD', 'ADD', 'ADOSC', 'AROON', 'AROONOSC', 'ASIN', 'ATAN', 'AVGPRICE', 'BBANDS', 'BETA', 'BOP', 'CDL2CROWS', 'CDL3BLACKCROWS', 'CDL3INSIDE', 'CDL3LINESTRIKE', 'CDL3OUTSIDE', 'CDL3STARSINSOUTH', 'CDL3WHITESOLDIERS', 'CDLABANDONEDBABY', 'CDLADVANCEBLOCK', 'CDLBELTHOLD', 'CDLBREAKAWAY', 'CDLCLOSINGMARUBOZU', 'CDLCONCEALBABYSWALL', 'CDLCOUNTERATTACK', 'CDLDARKCLOUDCOVER', 'CDLDOJI', 'CDLDOJISTAR', 'CDLDRAGONFLYDOJI', 'CDLENGULFING', 'CDLEVENINGDOJISTAR', 'CDLEVENINGSTAR', 'CDLGAPSIDESIDEWHITE', 'CDLGRAVESTONEDOJI', 'CDLHAMMER', 'CDLHANGINGMAN', 'CDLHARAMI', 'CDLHARAMICROSS', 'CDLHIGHWAVE', 'CDLHIKKAKE', 'CDLHIKKAKEMOD', 'CDLHOMINGPIGEON', 'CDLIDENTICAL3CROWS', 'CDLINNECK', 'CDLINVERTEDHAMMER', 'CDLKICKING', 'CDLKICKINGBYLENGTH', 'CDLLADDERBOTTOM', 'CDLLONGLEGGEDDOJI', 'CDLLONGLINE', 'CDLMARUBOZU', 'CDLMATCHINGLOW', 'CDLMATHOLD', 'CDLMORNINGDOJISTAR', 'CDLMORNINGSTAR', 'CDLONNECK', 'CDLPIERCING', 'CDLRICKSHAWMAN', 'CDLRISEFALL3METHODS', 'CDLSEPARATINGLINES', 'CDLSHOOTINGSTAR', 'CDLSHORTLINE', 'CDLSPINNINGTOP', 'CDLSTALLEDPATTERN', 'CDLSTICKSANDWICH', 'CDLTAKURI', 'CDLTASUKIGAP', 'CDLTHRUSTING', 'CDLTRISTAR', 'CDLUNIQUE3RIVER', 'CDLUPSIDEGAP2CROWS', 'CDLXSIDEGAP3METHODS', 'CEIL', 'CMO', 'CORREL', 'COS', 'COSH', 'DIV', 'DX', 'EXP', 'FLOOR', 'FUNC_FLAGS_CANDLESTICK', 'FUNC_FLAGS_SAMESCALE', 'FUNC_FLAGS_UNSTABLE', 'HT_DCPERIOD', 'HT_DCPHASE', 'HT_PHASOR', 'HT_SINE', 'HT_TRENDLINE', 'HT_TRENDMODE', 'LINEARREG', 'LINEARREG_ANGLE', 'LINEARREG_INTERCEPT', 'LINEARREG_SLOPE', 'LN', 'LOG10', 'MA', 'MACDEXT', 'MACDFIX', 'MAMA', 'MAVP', 'MAX', 'MAXINDEX', 'MA_Type', 'MEDPRICE', 'MFI', 'MIDPOINT', 'MIDPRICE', 'MIN', 'MININDEX', 'MINMAX', 'MINMAXINDEX', 'MINUS_DI', 'MINUS_DM', 'MOM', 'MULT', 'NATR', 'OBV', 'OUT_FLAGS_DASH', 'OUT_FLAGS_DOTTED', 'OUT_FLAGS_HISTO', 'OUT_FLAGS_LINE', 'OUT_FLAGS_LOWER', 'OUT_FLAGS_UPPER', 'PLUS_DI', 'PLUS_DM', 'ROCP', 'ROCR', 'ROCR100', 'R_TA_FUNC_FLAGS', 'R_TA_OUTPUT_FLAGS', 'SAR', 'SAREXT', 'SIN', 'SINH', 'SQRT', 'STDDEV', 'STOCH', 'STOCHF', 'STOCHRSI', 'SUB', 'SUM', 'T3', 'TAN', 'TANH', 'TRANGE', 'TRIMA', 'TSF', 'TYPPRICE', 'ULTOSC', 'VAR', 'WCLPRICE', 'WILLR', 'np', 'tafunc', 'tafunctions', 'talib']

两者名称完全相同的属性方法：

['ADX', 'ADXR', 'APO', 'ATR', 'CCI', 'DEMA', 'EMA', 'KAMA', 'MACD', 'PPO', 'ROC', 'RSI', 'SMA', 'TEMA', 'TRIX', 'WMA', 'absolute_import', 'bt', 'division', 'print_function', 'sys', 'unicode_literals', 'with_metaclass']