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第一章 Backtrader簡介
新事物的出現總是讓人難以理解。當火車剛開始出現時，有些英國人嘲笑說這笨重的大鐵塊有什么用，隨著火車的轟鳴的蒸汽噴往各處，卻促進了經濟的極大發(fā)展，嘲諷也如烏云散去。量化交易剛出現時，也是遭受不少人的懷疑，冰冷的計算機會作出決策，簡直天方夜譚。
資本市場的魅力在于充滿多樣性，任何人可以探索不同的投資路徑。十年前如果有人對你說：“讓電腦來選出股票進行交易”，你會認為他腦殼被門擠了。西蒙斯以及很多前輩已經用碩果累累的戰(zhàn)績來證明其路徑的可靠性。
一個人可能一時幸運，但幸運女神是多情的不會永遠鐘情于某一個人。也就是說，短期內矚目的成績并不代表其高超的技藝。說起股神巴菲特，令人嘖嘖稱奇的是幾十年的年化收益率達到了20.23%，但有一個猛人超級猛，其歷史年化收益率為39%，這人是西蒙斯。未扣除基金管理費用的收益率更是達到驚人66.1% 。
西蒙斯作為先驅，一直在努力，不停的嘗試 ?？嘈娜耍觳回?，終成正果。
如圖是1988-2018收益：

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pnl 未扣除費用的收益年均66.1%pnlcomm 扣除費用后的收益率。年均39.1%
就是這么猛，猛的難以相信！很多在交易路上不得志的投資人，在西蒙斯事跡的鼓舞下，加入了量化團隊中，前路豁然開朗，開辟了新的天地。
量化交易并不是天方夜譚，并不是偶然的概率。在世界各地，已經踴躍出不少的優(yōu)秀的量化交易者。在中國，量化交易也得到廣泛認可，不少量化交易者取得成功，成就自己的事業(yè)和美滿家庭生活。
在過去，計算機技術還只是少部分人的技術；在過去，關于金融的編程技術更是門可羅雀。計算機性能的提高，金融編程的發(fā)展極大的降低了量化準入的門檻。
有種精神叫做奉獻，有種奉獻叫做開源。著名的量化框架Backtrader就是開源的。現在即使優(yōu)秀的量化團隊也在使用backtrader，正如其作者所說華爾街不少量化交易者使用量化開源框架Backtrader 。彼有之，吾亦有之；彼能成，吾為何不能成！
量化交易難在交易的理念，而不是實現的技術。
網上認識一位老哥，也是做量化交易，七八年的年均收益率為20% 。這很厲害，但是量化交易的工具竟然是excel ?？梢姽ぞ卟⒉皇钦嬲碾y點，最寶貴的是交易模型。實現的技術有優(yōu)良之分，但是策略才是重中之重。當然，使用excel來處理數據的工作量是遠大于交易框架。沒必要神話量化交易框架，就是能夠極大的減輕工作量，可以花更多的時間和精力在交易邏輯上。
backtrader官方文檔已經很詳細，那么本文存在的意義又是什么：
畢竟是英語文檔，中英文閱讀存在一定的差異。文檔是海納百川，有的地方講的太詳細，側重于細枝末節(jié)則易失主干。本文有的放矢，力求讓讀者徹底明白框架運行的結構。本文會增加一些交易思維的講解，當然這個見仁見智。增加一些經典策略的代碼實現。
本文尚在持續(xù)更新中。若有需求可私信，或者在csdn網上搜“南萬壽”或者文章“量化交易Backtrader核心掌握” 。
1.1 Backtrader是什么
眾所周知，實踐是檢驗真理的唯一標準，回測是檢驗量化交易的重要手段。未來不可知難以驗證準確，真金白銀實戰(zhàn)的踩坑填坑得不償失，回測就是利用過去的數據提高交易的準確性。當然回測框架也可以用來實盤交易。
Backtrader回測框架是大浪淘中，眾多框架中的優(yōu)秀作品。Backtrader作者說，他不知道誰在使用，但是他知道華爾街很多量化交易者在使用。
Backtrader不僅得到了華爾街量化交易者的喜愛，在國內也有一眾粉絲。很多的人量化交易學習也是從Backtrader開始
1.2 Backtrader特性
Backtrader 是基于python語言的量化工具，可以支持多種資產。
Backtrader優(yōu)點眾多，網上介紹很多。比如組件多，支持pandas矢量計算，內置百種技術指標。Backtrader最大的特點就是簡單易用，靈活。
Backtrader在官方文檔中提到

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該平臺有兩個主要目標。一是簡單易用，二是請參考第一條。其格式類似于投資大師巴菲特投資名言：“第一保證本金安全，永遠不要虧損；第二條請參考第一條”
得益于作者強大編程能力，backtrader框架使用簡單，量化交易者可以集中精力放在交易邏輯的編寫。使用backtrader就像搭積木一樣，需要什么模塊，拿來組裝就可以。
backtrader也有一定的局限，因為python語言的本身，速度相對較慢，不太適合高頻交易者。Backtrader適合投中低頻率的交易者。
backtrader作者運用大量的元編程技術，如果運行出現問題，需要一定的python知識才能夠解決問題。
1.3基本使用
1.3.1 backtrader安裝
推薦使用python 包管理工具anaconda.推薦使用清華鏡像源。
pip install backtrader
下載經常使用的數據分析的包
conda install numpyconda install pandaspip install matplotlib==3.2.2
由于backtrader不支持matplotlib新版本，所以安裝matplotlib==3.2.2的版本
1.3.2 backtrader的基本運行
Backtrader平臺的最重要的兩個模塊：策略Strategy和大腦Cerebro 。所以使用backtrader最主要的兩個基本步驟：
*創(chuàng)建策略類*創(chuàng)建Cerebro大腦引擎
策略就是買賣的邏輯。比如高于20日均線買入，低于20均線賣出，這就是個策略。策略是最重要的，策略指導代碼的編寫，策略的成功才能保證盈利。
Cerebro可以理解成一個框架，里面可以裝很多東西。比如數據、策略、繪圖等等。Cerebro翻譯就是大腦，協(xié)調組織各個模塊，共同完成工作。
一個小案例
import pandas as pdimport backtrader as btfrom datetime import datetime#添加策略class TestStrategy(bt.Strategy): passif name ==”main”:# （1）大腦實體化 cerebro = bt.Cerebro()# （2）添加策略 cerebro.addstrategy(TestStrategy)##簡單靈活# 初始化投資總金額 cerebro.broker.setcash(10000.00) print(f初始投資金額：{round(cerebro.broker.getvalue(),2)}) cerebro.run() print(f最后投資金額：{round(cerebro.broker.getvalue(),2)})
整個代碼做了什么：
繼承了bt.startegy編寫了我們自己的策略，現在這個策略為空。實例化一個大腦Cerebro,來管理交易策略。cerebro.run()運行回測
這是最簡單的案例，但卻包含著backtrader的基本運用
這就是backtrader簡單靈活之處，量化交易這編寫代碼可以更側重于交易的邏輯，而不是內部復雜的執(zhí)行。
后續(xù)的文章會詳細講述策略Strategy和Cerebro以及其他模塊。
1.4backtrader組成部分
backtrader中包含很多模塊。最重要的上面已說過是Cerebro和Strategy，還有其他模塊。先簡單說明模塊的功能。
Data Feeds 數據。資產的數據信息，例如股票K線信息，基本面信息。數據需要經過處理，采取一定的標準格式。Strategy 策略就是買賣的邏輯。比如高于20日均線買入，低于20均線賣出，這就是個策略。策略是最重要的，策略指導代碼的編寫，策略的成功才能保證盈利。Cerebro Cerebro可以理解成一個框架，里面可以裝很多東西。比如數據、策略、繪圖等等。Cerebro翻譯就是大腦，協(xié)調組織各個模塊，共同完成工作。Indicators 指標，某種判斷形態(tài) 。既可以是技術形態(tài)也可以是基本面。比如20日移動平均線和每股收益。很多人容易把策略Strategy和指標indicators搞混。策略是買入賣出的整體邏輯，在策略中會使用指標的。比如收盤價高于20日移動平均線買入，這就是一個策略，在這個策略中包含了20日移動平均線指標Analyzers 分析，交易結束之后需要做評價，比如收益率，風險收益等等。Analyzers內置了大量的金融分析模塊。Orders 訂單。一般在策略使用的訂單模塊，進行買賣操作。Sizers 倉位。Broker 代理人。證券交易商提供的接口observers 觀察者。觀察回測中的狀態(tài)Plotting 繪制。繪制圖形
看上去很多模塊，但用起來很簡單，甚至有些模塊用不到。一下是運行回測的簡略圖：

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【量化框架Backtrader簡介】首先是交易邏輯的策略還有交易的數據，然后就交給backtrader框架運行回測就可以。