Backtrader枢轴点交叉绘图

笔记

由于历史原因，保留此帖子。指针和示例已在源代码中更新， PivotPoint现在可以自动耦合，删除用户代码的样板。

将写一篇新的帖子来引用这个帖子。同时，请检查源中的更新示例。

一个有趣的请求出现了：

中心点

这很有趣，因为指针是如何定义的。文献可以在StockCharts 的 PivotPoint找到。 PivotPoints 使用过去时间框架的close价、 high价和low 。例如对于每日时间范围：

日线图的枢轴点使用上个月的数据

这可能看起来很麻烦，因为对于每个时间范围都需要定义必须使用的其他时间范围。查看公式会引发另一个问题：

Pivot Point (P) = (High + Low + Close)/3
Support 1 (S1) = (P x 2) - High
Support 2 (S2) = P  -  (High  -  Low)
Resistance 1 (R1) = (P x 2) - Low
Resistance 2 (R2) = P + (High  -  Low)

即使文本充满了对前期和过去的引用……这些公式似乎引用了当前时间点。让我们按照文本的建议，在我们第一次尝试 PivotPoint 时使用以前的方法。但首先让我们通过这样做来解决不同时间框架的问题：

指针无法解决问题

尽管这可能看起来令人困惑，但必须考虑到指针必须尽可能愚蠢并由实际公式组成。问题将解决如下：

data = btfeeds.ADataFeed(..., timeframe=bt.TimeFrame.Days)
cerebro.adddata(data)
cerebro.resampledata(data, timeframe=bt.TimeFrame.Months)

后来在战略中：

class MyStrategy(bt.Strategy):
    def __init__(self):
        self.pp = PivotPoint(self.data1)  # the resampled data

现在很清楚了。系统将拥有数据，以及重新采样到所需时间范围的额外输入。 PivotPoint指针将与重新采样的数据一起使用，这些数据已经在所需的每月时间范围内，而原始数据时间范围是每天。

可以开发指针。让我们从遵循文本指示而不是公式开始，然后回顾 1 个句点。

class PivotPoint1(bt.Indicator):
    lines = ('p', 's1', 's2', 'r1', 'r2',)

    def __init__(self):
        h = self.data.high(-1)  # previous high
        l = self.data.low(-1)  # previous low
        c = self.data.close(-1)  # previous close

        self.lines.p = p = (h + l + c) / 3.0

        p2 = p * 2.0
        self.lines.s1 = p2 - h  # (p x 2) - high
        self.lines.r1 = p2 - l  # (p x 2) - low

        hilo = h - l
        self.lines.s2 = p - hilo  # p - (high - low)
        self.lines.r2 = p + hilo  # p + (high - low)

该策略将查看参数usepp1以使用此PivotPoint1

    def __init__(self):
        if self.p.usepp1:
            self.pp = PivotPoint1(self.data1)
        else:
            self.pp = PivotPoint(self.data1)

并且输出由一个简单的next方法控制

    def next(self):
        txt = ','.join(
            ['%04d' % len(self),
             '%04d' % len(self.data0),
             '%04d' % len(self.data1),
             self.data.datetime.date(0).isoformat(),
             '%.2f' % self.pp[0]])

        print(txt)

让我们运行：

./ppsample --usepp1

和输出：

0041,0041,0002,2005-02-28,2962.79
0042,0042,0002,2005-03-01,2962.79
...

马上就清楚了：索引 41 已经属于第 2^个月。这意味着我们已经跳过了 1 个月的指针计算。现在很清楚为什么 StockCharts 中的文本总是提到计算发生在上个月，但公式似乎引用了当前时刻。

开发人员可能面临相同的设计决策，其中包含多个时间范围内的多个数据。
在当前每日点，只能交付上个月的关闭柱。

这就是为什么next方法是查看索引[0]的原因。所有这一切都有一个非常简单的解决方法，那就是编写公式，就像 StockCharts 记录它们一样。

class PivotPoint(bt.Indicator):
    lines = ('p', 's1', 's2', 'r1', 'r2',)
    plotinfo = dict(subplot=False)

    def __init__(self):
        h = self.data.high  # current high
        l = self.data.low  # current high
        c = self.data.close  # current high

        self.lines.p = p = (h + l + c) / 3.0

        p2 = p * 2.0
        self.lines.s1 = p2 - h  # (p x 2) - high
        self.lines.r1 = p2 - l  # (p x 2) - low

        hilo = h - l
        self.lines.s2 = p - hilo  # p - (high - low)
        self.lines.r2 = p + hilo  # p + (high - low)

没有usepp1的运行：

./ppsample

新的输出是：

0021,0021,0001,2005-01-31,2962.79
0022,0022,0001,2005-02-01,2962.79
...

瞧！第 1^个月有20个交易日，一旦完成，指针计算值并可以交付。唯一打印的行是p ，如果 2行中的值相同，是因为该值在整个下个月保持不变。引用股票图表：

Once Pivot Points are set, they do not change and remain in play throughout ...

该指针已经可以使用。让我们去绘图吧。已设置绘图参数

    plotinfo = dict(subplot=False)

计算值与数据比例一致，就像移动平均线一样，它可以沿着数据绘制（因此subplot= False ）

使用--plot运行：

./ppsample --plot

起泡的藤壶再次攻击。该指针已绘制在月度数据（其来源）上，这在日线图上没有提供任何视觉指示，这将非常有用。

但是backtrader支持从一个数据到另一个数据的交叉绘图。尽管需要在1.2.8.88中进行少量添加以支持对不同时间范围的数据进行交叉绘图。

这是通过让plotmaster说出绘图目标是什么来实现的，方法是将其添加到指针的plotinfo属性中：

./ppsample --plot --plot-on-daily

视觉反馈现在有助于了解PivotPoint提供的内容。

脚本代码和用法

在backtrader的来源中作为示例提供：

$ ./ppsample.py --help
usage: ppsample.py [-h] [--data DATA] [--usepp1] [--plot] [--plot-on-daily]

Sample for pivot point and cross plotting

optional arguments:
  -h, --help       show this help message and exit
  --data DATA      Data to be read in (default:
                   ../../datas/2005-2006-day-001.txt)
  --usepp1         Have PivotPoint look 1 period backwards (default: False)
  --plot           Plot the result (default: False)
  --plot-on-daily  Plot the indicator on the daily data (default: False)

PivotPoint的代码

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

import backtrader as bt


class PivotPoint1(bt.Indicator):
    lines = ('p', 's1', 's2', 'r1', 'r2',)

    def __init__(self):
        h = self.data.high(-1)  # previous high
        l = self.data.low(-1)  # previous low
        c = self.data.close(-1)  # previous close

        self.lines.p = p = (h + l + c) / 3.0

        p2 = p * 2.0
        self.lines.s1 = p2 - h  # (p x 2) - high
        self.lines.r1 = p2 - l  # (p x 2) - low

        hilo = h - l
        self.lines.s2 = p - hilo  # p - (high - low)
        self.lines.r2 = p + hilo  # p + (high - low)


class PivotPoint(bt.Indicator):
    lines = ('p', 's1', 's2', 'r1', 'r2',)
    plotinfo = dict(subplot=False)

    def __init__(self):
        h = self.data.high  # current high
        l = self.data.low  # current high
        c = self.data.close  # current high

        self.lines.p = p = (h + l + c) / 3.0

        p2 = p * 2.0
        self.lines.s1 = p2 - h  # (p x 2) - high
        self.lines.r1 = p2 - l  # (p x 2) - low

        hilo = h - l
        self.lines.s2 = p - hilo  # p - (high - low)
        self.lines.r2 = p + hilo  # p + (high - low)

脚本的代码。

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

import argparse

import backtrader as bt
import backtrader.feeds as btfeeds
import backtrader.utils.flushfile

from pivotpoint import PivotPoint, PivotPoint1


class St(bt.Strategy):
    params = (('usepp1', False),
              ('plot_on_daily', False))

    def __init__(self):
        if self.p.usepp1:
            self.pp = PivotPoint1(self.data1)
        else:
            self.pp = PivotPoint(self.data1)

        if self.p.plot_on_daily:
            self.pp.plotinfo.plotmaster = self.data0

    def next(self):
        txt = ','.join(
            ['%04d' % len(self),
             '%04d' % len(self.data0),
             '%04d' % len(self.data1),
             self.data.datetime.date(0).isoformat(),
             '%.2f' % self.pp[0]])

        print(txt)


def runstrat():
    args = parse_args()

    cerebro = bt.Cerebro()
    data = btfeeds.BacktraderCSVData(dataname=args.data)
    cerebro.adddata(data)
    cerebro.resampledata(data, timeframe=bt.TimeFrame.Months)

    cerebro.addstrategy(St,
                        usepp1=args.usepp1,
                        plot_on_daily=args.plot_on_daily)
    cerebro.run()
    if args.plot:
        cerebro.plot(style='bar')


def parse_args():
    parser = argparse.ArgumentParser(
        formatter_class=argparse.ArgumentDefaultsHelpFormatter,
        description='Sample for pivot point and cross plotting')

    parser.add_argument('--data', required=False,
                        default='../../datas/2005-2006-day-001.txt',
                        help='Data to be read in')

    parser.add_argument('--usepp1', required=False, action='store_true',
                        help='Have PivotPoint look 1 period backwards')

    parser.add_argument('--plot', required=False, action='store_true',
                        help=('Plot the result'))

    parser.add_argument('--plot-on-daily', required=False, action='store_true',
                        help=('Plot the indicator on the daily data'))

    return parser.parse_args()


if __name__ == '__main__':
    runstrat()

Backtrader枢轴点交叉绘图

脚本代码和用法

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