如何使用Tushare+ Backtrader进行股票量化策略回测

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小编点评

**数据预处理和RSI指标的添加** 1. 获取沪深300指数的历史数据。 2. 将日期转换为 datetime格式。 3. 创建数据源，包括 RSI 指标。 4. 定义策略类，实现 buy 和 sell 指标的逻辑。 5. 调用 BackTrader 库的 adddata 方法添加回测数据。 6. 设置初始资金、手续费和输出初始资金。 7. 运行策略并输出最终资金和图表。 **结果展示** BackTrader 展示了以下结果： * 历史量价曲线。 * RSI 指标的数值曲线。 *买卖点的标记。 * 资金曲线。 * 回撤线。 * NetValue 的数值曲线。 **示例代码** ```python import mplfinance as mpfhs300 cerebro = bt.Cerebro() cerebro.adddata(data) # 添加数据源 cerebro.addstrategy(RSI(period=14)) # 添加 RSI 指标 cerebro.broker.setcash(1000000.0) # 设置初始资金 cerebro.broker.setcommission(commission=0.001) # 设置佣金 print('Starting Portfolio Value: %.2f' % cerebro.broker.getvalue()) # 输出初始资金 cerebro.run() # 运行策略 print('Final Portfolio Value: %.2f' % cerebro.broker.getvalue()) # 输出最终资金 cerebro.plot() # 绘制图表 ```

正文

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典型股票量化回测流程

典型的股票量化策略回测流程包括以下几个步骤：

数据获取：首先需要获取所需的股票市场数据，包括股票价格、交易量、财务数据等。这些数据可以从金融数据供应商、交易所、财经网站或者专门的数据提供商处获取。
数据预处理：对获取到的数据进行预处理和清洗，以确保数据的质量和一致性。这包括去除异常值、处理缺失数据、调整股票价格（如复权处理）等。
策略开发：根据具体的量化策略目标，设计和开发相应的交易策略。这可能涉及技术指标的计算、信号生成规则的制定、风险管理规则的定义等。
回测执行：使用历史数据执行所开发的策略。按照时间顺序，逐个周期模拟交易决策，并记录每次交易的执行价格、成交量、手续费等信息。
绩效评估：根据回测结果评估策略的绩效表现。常见的评估指标包括累计收益、年化收益率、最大回撤、夏普比率等。此外，还可以进行风险敞口、交易频率等方面的分析。

上述流程中，1、2我们可以使用Tushare配合Pandas库来进行，而3、4、5步骤可以使用Backtrader库来完成。接下来，我们就来介绍Tushare和Backtrader在量化回测中的使用。

如何使用Tushare获取股票数据

Tushare是一个基于Python语言的开源金融数据接口包，提供了丰富的股票、期货、基金等金融数据获取功能。 Tushare为金融从业者和开发者提供了方便快捷的数据获取和处理工具，帮助他们进行金融数据分析和量化策略开发。

要安装和使用Tushare，我们需要按照以下步骤进行操作：

安装Python：首先，确保你的计算机上已经安装了Python。Tushare支持Python 3.x版本。
安装Tushare包：打开命令行终端（Windows用户可以使用命令提示符或PowerShell），输入以下命令安装Tushare包：

pip install tushare

这将自动从Python包索引（PyPI）下载并安装Tushare包及其依赖项。
获取Tushare的Token：在使用Tushare之前，你需要在Tushare官网（https://tushare.pro）注册一个账号，并获取API令牌（Token）。登录后，在用户中心页面可以找到你的Token。
使用Tushare：在Python中引入Tushare包，并使用你的Token进行初始化。以下是一个简单的示例代码：

import tushare as ts

# 初始化Tushare，替换YOUR_TOKEN为你的Token
ts.set_token('YOUR_TOKEN')

# 创建Tushare接口对象
pro = ts.pro_api()

# 调用Tushare接口函数，获取股票行情数据
data = pro.daily(ts_code='000001.SZ', start_date='20220101', end_date='20220131')

# 打印获取的数据
print(data)

在上面的示例中，首先使用set_token函数设置你的Token，然后使用pro_api函数创建Tushare接口对象。接下来，可以使用各种Tushare接口函数（如daily）获取不同类型的金融数据。

请根据Tushare的文档（https://tushare.pro/document/2）和API参考（https://tushare.pro/document/1）查看更多的接口函数和详细用法。

需要注意，上述示例中的Tushare Pro的接口需要付费订阅才能访问高级数据。如果你想省去注册和付费的麻烦，而且只取有限的简单数据做个尝试，可以使用Tushare的免费接口。免费接口的示例代码更简单

import tushare as ts
# 获取沪深300指数从2014年1月1日到最新的行情数据
hs300 = ts.get_k_data('hs300', start='2014-01-01')

由此，我们就获取到了免费版本的沪深300指数从2014年1月1日到最新的日K线数据：

如何对数据进行可视化

在获取到沪深300的历史K线数据后，我们如果想初步计算一些技术指标，并把技术指标和历史行情展现出来，给我们下一步进行策略开发提供一些思路，应该如何实现？

对于数据可视化，有两种实现方式，一种是采用Python自带的plt库，另一种是专门处理显示K线数据的三方库：mplfinance。我们先来看第一种实现方式：

首先我们定义一个RSI函数，并输入刚才获取到的沪深300指数数据，然后，再调用plt库的相关方法，将RSI指标和历史价格，共同显示在一张图上。

# 将RSI值添加到hs300数据中
hs300['RSI'] = RSI(hs300)

# 画图
plt.figure(figsize=(12,6))
plt.plot(hs300['date'], hs300['close'], label='Close') # 画出收盘价曲线
plt.legend(loc='upper left')
plt.twinx()
plt.plot(hs300['date'], hs300['RSI'], 'r', label='RSI') # 画出RSI曲线
plt.legend(loc='upper right')
plt.show()

另一种方式，我们也可以使用mplfinance库，绘制出获取到沪深300的历史K线数据的K线量价图。这里，我们留下同时绘制RSI指标的问题，给读者思考和练习。

import mplfinance as mpf

hs300 = hs300.set_index('date')
hs300.index = pd.to_datetime(hs300.index)
mpf.plot(hs300, type='candle', volume=True, mav=(5,10,20), figratio=(12,6), title='HS300 Candlestick Chart')

如何使用BackTrader进行回测

Backtrader是一个功能强大的Python量化交易框架，用于开发、回测和执行交易策略。它提供了广泛的功能和工具，使得量化交易策略的开发和测试变得更加简单和高效。

Backtrader的一些主要特点和功能：

灵活的策略开发：Backtrader提供了简洁而灵活的API，使得策略的开发变得方便。你可以通过继承和扩展Backtrader的基础类来创建自定义的交易策略，并在其中定义买入、卖出信号和风险管理规则等。
多种交易工具支持：Backtrader支持多种交易工具，包括股票、期货、外汇等。你可以使用Backtrader来开发各种市场的交易策略。
多样化的交易指标和分析工具：Backtrader内置了大量的交易指标和分析工具，如移动平均线、布林带、相对强弱指标（RSI）、夏普比率等。这些工具可以帮助你分析市场趋势、计算策略绩效等。
灵活的数据回测：Backtrader提供了丰富的回测功能，可以使用历史数据对策略进行测试和优化。你可以使用不同的时间周期和数据频率进行回测，模拟真实的交易环境。同时，Backtrader还支持多线程回测，加快回测速度。

具体到Backtrader的使用，我们还是以获取到的沪深300指数历史数据、和RSI指标一起，构建量化策略的回测。首先，需要做的是把获取到的K线数据，转换成Backtrader的回测数据格式。

# Get data from tushare
df = ts.get_k_data('hs300', start='2014-01-01')
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])  # 将日期转换为datetime格式
df = df.set_index('date', drop=True)  # 将日期设置为索引
data = bt.feeds.PandasData(dataname=df, datetime=None,
                           open=0, high=1, low=2, close=3, volume=4, openinterest=-1)  # 创建数据源

第二步，我们构建一个RSI策略的回测函数，在这个回测函数中，我们先计算RSI指标14周期的数值，并以RSI<30作为买入信号，RSI>70作为卖出信号。

# Define the strategy
class RSI(bt.Strategy):
    params = (('rsi_period', 14),)

    def __init__(self):
        self.rsi = bt.indicators.RSI(period=self.params.rsi_period)

    def next(self):
        if not self.position:
            if self.rsi < 30:
                self.buy(size=1)
        else:
            if self.rsi > 70:
                self.sell(size=1)

第三步，调用BackTrader库相关方法，添加回测数据、设置初始资金和手续费、输出初始资金，运行策略，后输出最终资金并绘制图表。

cerebro = bt.Cerebro()
cerebro.adddata(data)  # 添加数据源
cerebro.addstrategy(RSI)
cerebro.broker.setcash(1000000.0)  # 设置初始资金
cerebro.broker.setcommission(commission=0.001)  # 设置佣金
print('Starting Portfolio Value: %.2f' % cerebro.broker.getvalue())  # 输出初始资金
cerebro.run()  # 运行策略
print('Final Portfolio Value: %.2f' % cerebro.broker.getvalue())  # 输出最终资金
cerebro.plot()  # 绘制图表

通过上述三步，我们就完成了数据BackTrader格式的预处理、构建策略信号逻辑函数、以及运行BackTrader回测和展示回测结果，一起来看BackTrader展示的回测结果吧。

可以看到，BackTrader所展示的回测结果很丰富，包括了历史量价和RSI指标的展示、买卖点的标记、资金曲线、回撤线以及NetValue的数值。

综上，我们就完成了从数据获取、到数据可视化、再到策略回测的整个构建过程，感兴趣的朋友，可以把示例中Tushare获取的数据替换成其他标的历史数据，也可也修改RSI策略模块逻辑，构建自己的量化交易策略。总之，本文提供的是一个通用的回测框架，更多的玩法留给我们的读者。