Backtrader教程：指標

即使 backtrader 提供了已經 high 數量的內置指標，並且開發指標主要是定義輸入，輸出和以自然的方式編寫公式的問題，有些人也希望使用TA-LIB。一些原因：

指標 X 在庫中，而不是在 backtrader 中（作者很樂意接受請求）
TA-LIB的行為是眾所周知的，人們相信好的舊事物

為了滿足每一種口味，TA-LIB集成提供了。

要求

Python wrapper for TA-Lib
它需要的任何依賴項（例如 numpy）

安裝詳細信息位於 GitHub 儲存庫中

使用 ta-lib

就像使用 backtrader中內置的任何指標一樣簡單。簡單移動平均線示例。首先是 backtrader 一個：

import backtrader as bt

class MyStrategy(bt.Strategy):
    params = (('period', 20),)

    def __init__(self):
        self.sma = bt.indicators.SMA(self.data, period=self.p.period)
        ...

...

現在以 ta-lib 為例：

import backtrader as bt

class MyStrategy(bt.Strategy):
    params = (('period', 20),)

    def __init__(self):
        self.sma = bt.talib.SMA(self.data, timeperiod=self.p.period)
        ...

...

Et voilá！當然，ta-lib 指標的參數是由庫本身定義的，而不是由 backtrader定義的。在這種情況下，ta-lib 中的 SMA 採用一個名為定義timeperiod 操作視窗大小的參數。

對於需要多個輸入的指標，例如隨機指標：

import backtrader as bt

class 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)

        ...

...

注意如何high， low 並且 close 已經單獨通過。人們總是 open 可以通過而不是 low （或任何其他數據系列）並進行實驗。

ta-lib 指標文檔會自動解析並添加到 backtrader 文檔中。您也可以查看 ta-lib 原始程式碼/文件。或者兼職做：

print(bt.talib.SMA.__doc__)

在這種情況下，輸出：

SMA([input_arrays], [timeperiod=30])

Simple Moving Average (Overlap Studies)

Inputs:
    price: (any ndarray)
Parameters:
    timeperiod: 30
Outputs:
    real

它提供了一些資訊：

哪個輸入是預期的（忽略“ndarray”註釋，因為 backtrader 在後台管理轉換）
哪些參數和哪些預設值
指標實際提供 lines 輸出

移動平均線和MA_Type

要為指標選擇特定的移動平均線，例如bt.talib.STOCH，可以使用標準 ta-lib MA_Type 訪問 backtrader.talib.MA_Type。例如：

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

繪製 ta-lib 指標

就像常規用法一樣，繪製ta-lib指標也沒什麼特別的。

注意

輸出蠟燭的指標（所有尋找燭台模式的指標）提供二進位輸出：0 或 100。為了避免向圖表添加 asubplot ，有一個自動繪製轉換，以在識別模式的時間點將它們繪製在數據上。

示例和比較

以下是將一些 ta-lib 指標的輸出與 backtrader中等效的內置指標進行比較的圖。要考慮：

ta-lib 指標在圖上獲取TA_ 前綴。這是由示例專門完成的，以説明用戶發現哪個是
移動平均線（如果兩者都提供相同的結果）將繪製在其他現有移動平均線之上。這兩個指標不能分開看到，如果是這種情況，測試就是通過。
所有樣品都包括一個CDLDOJI 指標作為參考

KAMA （考夫曼移動平均線）

這是^{第 1 個} 範例，因為它是唯一一個（來自樣本直接比較的所有指標）有差異：

樣本的初始值不相同
在某個時間點，值會收斂，並且兩個 KAMA 實現具有相同的行為。

在分析了 ta-lib 原始程式碼之後：

ta-lib 中的實現為 KAMA 的第 1^個值提供了非行業標準選擇。

選擇可以在原始碼中引用原始程式碼中看到）：昨天的價格在這裡與以前的KAMA一樣使用。

backtrader 做通常的選擇，這與例如Stockcharts中的選擇相同：

KAMA在股票圖表

由於我們需要一個初始值來開始計算，因此第一個KAMA只是一個簡單的移動平均線

因此，區別。此外：

ta-lib KAMA 實現不允許指定和slow週期來fast調整 Kaufman 定義的可伸縮常量。

範例執行：

$ ./talibtest.py --plot --ind kama

輸出

斷續器

$ ./talibtest.py --plot --ind sma

輸出

均線

$ ./talibtest.py --plot --ind ema

輸出

隨機

$ ./talibtest.py --plot --ind stoc

輸出

斷續器

$ ./talibtest.py --plot --ind rsi

輸出

麥克德

$ ./talibtest.py --plot --ind macd

輸出

布林帶

$ ./talibtest.py --plot --ind bollinger

輸出

阿龍

請注意，ta-lib 選擇先放下 line ，與 backtrader 內置指標相比，顏色是反轉的。

$ ./talibtest.py --plot --ind aroon

輸出

終極振蕩器

$ ./talibtest.py --plot --ind ultimate

輸出

特裡克斯

$ ./talibtest.py --plot --ind trix

輸出

斷續器

在這裡，backtrader提供ADX和ADXRlines。

$ ./talibtest.py --plot --ind adxr

輸出

德馬

$ ./talibtest.py --plot --ind dema

輸出

特瑪

$ ./talibtest.py --plot --ind tema

輸出

斷續器

在這裡， backtrader 不僅ppo提供了 line，而且提供了更傳統的 macd 方法。

$ ./talibtest.py --plot --ind ppo

輸出

威廉姆斯

$ ./talibtest.py --plot --ind williamsr

輸出

大鵬

所有指標都顯示具有完全相同的形狀，但如何跟蹤動量或變化率有幾個定義

$ ./talibtest.py --plot --ind roc

輸出

示例用法

$ ./talibtest.py --help
usage: talibtest.py [-h] [--data0 DATA0] [--fromdate FROMDATE]
                    [--todate TODATE]
                    [--ind {sma,ema,stoc,rsi,macd,bollinger,aroon,ultimate,trix,kama,adxr,dema,tema,ppo,williamsr,roc}]
                    [--no-doji] [--use-next] [--plot [kwargs]]

Sample for ta-lib

optional 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,tema,ppo,williamsr,roc}
                        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 For
                        example (escape the quotes if needed): --plot
                        style="candle" (to plot candles) (default: None)

示例代碼

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

import argparse
import datetime

import backtrader as bt


class TALibStrategy(bt.Strategy):
    params = (('ind', 'sma'), ('doji', True),)

    INDS = ['sma', 'ema', 'stoc', 'rsi', 'macd', 'bollinger', 'aroon',
            'ultimate', 'trix', 'kama', 'adxr', 'dema', 'ppo', 'tema',
            'roc', 'williamsr']

    def __init__(self):
        if self.p.doji:
            bt.talib.CDLDOJI(self.data.open, self.data.high,
                             self.data.low, self.data.close)

        if self.p.ind == 'sma':
            bt.talib.SMA(self.data.close, timeperiod=25, plotname='TA_SMA')
            bt.indicators.SMA(self.data, period=25)
        elif self.p.ind == 'ema':
            bt.talib.EMA(timeperiod=25, plotname='TA_SMA')
            bt.indicators.EMA(period=25)
        elif self.p.ind == 'stoc':
            bt.talib.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':
            bt.talib.MACD(self.data, plotname='TA_MACD')
            bt.indicators.MACD(self.data)
            bt.indicators.MACDHisto(self.data)
        elif self.p.ind == 'bollinger':
            bt.talib.BBANDS(self.data, timeperiod=25,
                            plotname='TA_BBANDS')
            bt.indicators.BollingerBands(self.data, period=25)

        elif self.p.ind == 'rsi':
            bt.talib.RSI(self.data, plotname='TA_RSI')
            bt.indicators.RSI(self.data)

        elif self.p.ind == 'aroon':
            bt.talib.AROON(self.data.high, self.data.low, plotname='TA_AROON')
            bt.indicators.AroonIndicator(self.data)

        elif self.p.ind == 'ultimate':
            bt.talib.ULTOSC(self.data.high, self.data.low, self.data.close,
                            plotname='TA_ULTOSC')
            bt.indicators.UltimateOscillator(self.data)

        elif self.p.ind == 'trix':
            bt.talib.TRIX(self.data, timeperiod=25,  plotname='TA_TRIX')
            bt.indicators.Trix(self.data, period=25)

        elif self.p.ind == 'adxr':
            bt.talib.ADXR(self.data.high, self.data.low, self.data.close,
                          plotname='TA_ADXR')
            bt.indicators.ADXR(self.data)

        elif self.p.ind == 'kama':
            bt.talib.KAMA(self.data, timeperiod=25, plotname='TA_KAMA')
            bt.indicators.KAMA(self.data, period=25)

        elif self.p.ind == 'dema':
            bt.talib.DEMA(self.data, timeperiod=25, plotname='TA_DEMA')
            bt.indicators.DEMA(self.data, period=25)

        elif self.p.ind == 'ppo':
            bt.talib.PPO(self.data, plotname='TA_PPO')
            bt.indicators.PPO(self.data, _movav=bt.indicators.SMA)

        elif self.p.ind == 'tema':
            bt.talib.TEMA(self.data, timeperiod=25, plotname='TA_TEMA')
            bt.indicators.TEMA(self.data, period=25)

        elif self.p.ind == 'roc':
            bt.talib.ROC(self.data, timeperiod=12, plotname='TA_ROC')
            bt.talib.ROCP(self.data, timeperiod=12, plotname='TA_ROCP')
            bt.talib.ROCR(self.data, timeperiod=12, plotname='TA_ROCR')
            bt.talib.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':
            bt.talib.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'] = fromdate

    if args.todate:
        todate = datetime.datetime.strptime(args.todate, '%Y-%m-%d')
        dkwargs['todate'] = todate

    data0 = 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 True
            npkwargs = eval('dict(' + args.plot + ')')  # args were passed
            pkwargs.update(npkwargs)

        cerebro.plot(**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 options
    parser.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()


if __name__ == '__main__':
    runstrat()

Backtrader教程：指標 - ta-lib

要求

使用 ta-lib

移動平均線和MA_Type

繪製 ta-lib 指標

示例和比較

KAMA （考夫曼移動平均線）

斷續器

均線

隨機

斷續器

麥克德

布林帶

阿龍

終極振蕩器

特裡克斯

斷續器

德馬

特瑪

斷續器

威廉姆斯

大鵬

示例用法

示例代碼

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