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Backtrader Plotting: 用于 Backtrader 的 Bokeh 绘图插件(可能还有更多)

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简介:
Backtrader Plotting是一款专为Backtrader设计的Bokeh绘图插件。它能够生成交互式图表,便于策略测试和回溯分析,功能强大且易于使用。 backtrader_plotting 是为 backtrader 添加扩展绘图功能的工具。目前唯一可用的后端是 Bokeh。其主要特点包括:互动图表、实时交易支持(需要自定义 backtrader)、数据回放支持以及交互式 backtrader 优化结果浏览器(仅限单策略运行)。此外,它还提供了可定制选项卡面板和高度配置的不同皮肤主题。 该工具要求 Python 版本不低于 3.6。演示文件位于 demos 文件夹中,并提供了一系列可以运行的功能示例。安装方法为:`pip install backtrader_plotting` 快速开始的代码如下: ```python from backtrader_plotting import Bokeh from backtrader_plotting.schemes import Tradimo ``` 请根据具体需求进行进一步配置和使用。

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客服
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  • Backtrader Plotting: Backtrader Bokeh
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    Backtrader Plotting是一款专为Backtrader设计的Bokeh绘图插件。它能够生成交互式图表,便于策略测试和回溯分析,功能强大且易于使用。 backtrader_plotting 是为 backtrader 添加扩展绘图功能的工具。目前唯一可用的后端是 Bokeh。其主要特点包括:互动图表、实时交易支持(需要自定义 backtrader)、数据回放支持以及交互式 backtrader 优化结果浏览器(仅限单策略运行)。此外,它还提供了可定制选项卡面板和高度配置的不同皮肤主题。 该工具要求 Python 版本不低于 3.6。演示文件位于 demos 文件夹中,并提供了一系列可以运行的功能示例。安装方法为:`pip install backtrader_plotting` 快速开始的代码如下: ```python from backtrader_plotting import Bokeh from backtrader_plotting.schemes import Tradimo ``` 请根据具体需求进行进一步配置和使用。
  • Backtrader-Docs: Backtrader文档指南
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    简介:Backtrader-Docs是Backtrader交易框架的官方文档指南,提供详尽的教程、API参考和示例代码,帮助用户快速掌握量化交易策略开发。 《深度探索Python交易框架backtrader》 在金融交易领域,高效、精准的回测系统是策略开发与优化的关键工具。Backtrader作为一个强大的Python库,为交易者提供了完整的交易策略回测框架。该文档详尽地介绍了如何利用Backtrader进行交易策略的设计、测试和实施。 一、Backtrader概述 Backtrader是一个开源的Python库,专为金融数据处理、交易回测和算法交易设计。它支持多种数据源,包括本地CSV文件和在线API接口,并提供了一套灵活的组件体系,允许用户根据需要构建定制化的回测引擎。 二、核心概念 1. 数据源:Backtrader允许从各种来源获取数据,并提供统一的数据接口。 2. 交易策略:用户可以定义自己的交易逻辑,Backtrader提供了丰富的内置指标和事件驱动模型来实现。 3. 回测器:执行策略并计算交易结果,包括收益、风险等关键指标。 4. 日志与报告:记录交易过程中的详细信息,并生成回测报告以帮助分析和优化策略。 三、数据处理 Backtrader通过Cerebro作为数据管理器,它可以加载数据源、添加策略以及设置回测参数。Cerebro会自动处理数据的加载、预处理和同步,确保策略在正确的市场条件下运行。 四、策略开发 Backtrader的策略基于Observer模式实现,交易逻辑通过继承`cerebro.Strategy`类完成。用户可以在`next()`方法中编写交易决策代码,并使用提供的实时市场数据对象进行操作。此外,它还支持自定义指标如移动平均线(MA)、相对强弱指数(RSI)等。 五、回测功能 Backtrader提供了详尽的回测功能,包括模拟交易费用、滑点和复利计算等功能。通过`cerebro.run()`方法启动回测,并可以设定不同的参数,例如初始资金量、杠杆比例及交易成本等。 六、结果分析 Backtrader生成的报告包含关键指标如收益曲线图、最大回撤率以及夏普比率等信息,帮助评估策略的表现并为优化提供依据。 七、高级应用 除了用于历史数据的回测外,Backtrader还可以直接连接实时交易接口进行实盘操作。它还支持多线程和多进程以提高效率。 八、社区与支持 活跃的用户社区及详尽文档使新用户能够快速上手并解决问题。通过参与讨论或查阅示例代码可以进一步掌握该库的功能特性。 总结而言,Backtrader文档为开发者提供了深入了解和使用此框架所需的资源,无论是初学者还是经验丰富的交易者都能从中受益匪浅。通过深入学习与实践,您可以构建出强大且可靠的交易系统,以支持您的投资决策过程。
  • Backtrader-Binance
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    Backtrader-Binance是一款结合了Backtrader量化交易平台和Binance交易所功能的自动化交易工具,专为数字货币投资者提供策略测试与实盘交易服务。 反向交易绑定是指在某些特定的市场或交易场景下,通过预先设定好的规则或者协议,使得买卖双方的操作呈现相反的趋势或模式。这种机制可以用于多种目的,例如风险管理、套利操作或是策略执行等。实施时需要确保所有参与方都清楚并同意相关条款和潜在的风险。 (注:原文中没有具体提及联系方式及网址信息,因此在重写过程中未做额外修改) 由于您要求去掉联系方式与链接且原句并无这些内容,在这里无需特别处理此部分。以上是根据您的需求调整后的表述方式。
  • backtrader程序基本
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    本教程介绍如何使用Backtrader量化交易框架进行策略回测和开发。涵盖基本概念、代码结构及实战技巧,帮助新手快速掌握其核心功能与应用方法。 Backtrader程序的基本用法主要包括初始化策略、定义数据源、设置交易逻辑以及执行回测或实时交易。使用Backtrader进行量化交易开发需要熟悉Python编程语言,并掌握其提供的类库和函数,以便构建复杂的金融模型。 首先,在编写任何代码之前,开发者应明确自己的投资理念与市场预测方法,这将决定策略的具体实现方式。接着,选择合适的数据源来获取历史价格或实时行情信息。Backtrader支持多种数据格式及来源接入,如CSV文件、数据库等。 初始化时需创建一个继承自`bt.Strategy`类的新对象,并覆盖必要的方法以定义交易规则与条件判断逻辑;例如:买卖点的设定、止损止盈策略以及资金管理方案等。 在完成上述步骤后,可通过调用Backtrader内置函数来运行回测分析或实盘模拟。此外,还可以利用其提供的图表绘制功能展示结果,并根据需要调整参数以优化表现。 总之,掌握Backtrader框架的核心概念及接口设计是高效开发量化策略的基础,同时结合实际市场情况灵活应用则更为关键。
  • Backtrader 参考手册.pdf
    优质
    《Backtrader参考手册》是一份详尽的手册,为使用Python进行量化交易和回测提供了全面指导,涵盖策略开发、数据处理及接口应用等内容。 Backtrader 是一个功能丰富的 Python 测试和交易框架,它让策略研究员能够专注于编写可重用的交易策略、指标和分析器,而无需花费时间构建基础设施。
  • Backtrader 参考手册.zip
    优质
    《Backtrader参考手册》是一份详尽的文档资料,为使用Backtrander进行回测和交易策略开发提供全面指导。包含安装指南、API详解及示例代码。 backtrader参考手册.zip
  • Backtrader与INSIGHT演示示例
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    本示例展示了如何使用Backtrader和INSIGHT进行回测分析,通过代码实现策略模拟交易,并提供可视化结果以评估性能。 本demo可配合对应文章《Backtrader回测教学【附免费行情源】》使用。
  • Backtrader官方中文指南
    优质
    《Backtrader官方中文指南》是一本专为Python量化交易框架Backtrander打造的学习手册,全面解析了其核心功能与实战应用技巧。 Backtrader 是一个用于回测交易策略的 Python 库。它提供了丰富的功能来帮助用户开发、测试和完善各种金融市场的自动交易系统。通过使用 Backtrader,开发者可以轻松地实现从基础到高级的各种技术分析指标,并支持多种数据源和交易平台的集成。 该库的设计理念是以模块化的方式构建回测框架,使得策略编写简单高效且易于维护。此外,Backtrader 还包含了图形界面工具以及详细的文档说明来帮助用户快速上手并深入学习其功能特性。
  • Python Dict-Quant:使Backtrader量化实例
    优质
    本项目利用Python的Dict结构结合Backtrader框架提供了一个简洁高效的量化交易实例,适合初学者快速上手量化投资策略开发。 《量化投资实战教程》——Python实用指南 在许多技术投资教材中,作者往往通过展示几幅股价上涨的图表来强调某些指标的重要性。然而,这些上升趋势图可能只是精心挑选的例子,并不能代表所有情况的有效性。一些人可能会被误导而盲目采用这些策略,最终导致亏损。 因此,在评估一个交易策略是否有效时,必须依靠历史数据进行回测并用统计数据证明其可靠性,而不是仅凭表面的描述和案例分析来判断。本教程旨在教导读者如何使用Python编写代码以生成可靠的量化投资证据,并通过实际操作验证各种技术指标的有效性。 该系列文章涵盖了从基础概念到高级应用的各种主题: 1. 2020年4月12日 2. 2020年4月20日 3. 2020年4月26日 4. 2020年5月6日 5. 2020年5月16日 6. 2020年5月26日 7. 2020年8月20日 8. 2020年9月8日 9. 2020年11月13日 10. 2021年3月7日
  • Backtrader:适交易策略Python回测工具库
    优质
    Backtrader是一款强大的Python库,专为量化交易者设计,用于开发、测试和执行各种金融市场的交易策略。它支持灵活的数据处理与回溯分析,帮助用户优化投资决策。 backtrader:用于交易策略的Python回测库。