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行走的黄油

import backtrader as bt
import datetime

class EnhancedGoldenCross(bt.Strategy):
    params = (
        ('fast', 5),
        ('slow', 20),
        ('trend', 200),
        ('rsi_period', 14),
        ('rsi_upper', 70),
        ('atr_period', 14),
        ('risk_reward', 2),
        ('pos_size', 0.1),
        ('vol_filter', 20),
        ('use_trailing_stop', True),
    )

    def __init__(self):
        # 核心指标
        self.fast_ma = bt.indicators.EMA(self.data.close, period=self.p.fast)
        self.slow_ma = bt.indicators.EMA(self.data.close, period=self.p.slow)
        self.trend_ma = bt.indicators.EMA(self.data.close, period=self.p.trend)

        # 辅助指标
        self.macd = bt.indicators.MACDHisto(self.data.close)
        self.rsi = bt.indicators.RSI(self.data.close, period=self.p.rsi_period)
        self.atr = bt.indicators.ATR(self.data, period=self.p.atr_period)
        self.vol_ma = bt.indicators.SMA(self.data.volume, period=self.p.vol_filter)

        # 交易状态跟踪
        self.order = None
        self.stop_order = None
        self.entry_price = 0
        self.max_price = 0

    def notify_order(self, order):
        if order.status in [order.Submitted, order.Accepted]:
            return

        if order.status in [order.Completed]:
            if order.isbuy():
                self.entry_price = order.executed.price
                self.max_price = self.entry_price
                # 计算动态止损止盈
                stop_loss = self.entry_price - 2 * self.atr[0]
                take_profit = self.entry_price + 4 * self.atr[0]
                # 创建保护订单
                self.stop_order = self.sell(exectype=bt.Order.Stop,
                                          price=stop_loss,
                                          parent=order)
                self.take_profit = self.sell(exectype=bt.Order.Limit,
                                           price=take_profit,
                                           parent=order)
            elif order.issell():
                self.entry_price = 0
                self.max_price = 0
                # 取消关联订单
                if self.stop_order:
                    self.cancel(self.stop_order)
                if self.take_profit:
                    self.cancel(self.take_profit)

        self.order = None

    def next(self):
        # 跳过非交易时段
        if self.data.datetime.time() < datetime.time(9, 30) or \
           self.data.datetime.time() > datetime.time(16, 0):
            return

        # 有未完成订单时跳过
        if self.order:
            return

        # 获取当前账户价值
        port_value = self.broker.getvalue()

        # 平仓逻辑
        if self.position:
            # 更新最高价跟踪
            self.max_price = max(self.max_price, self.data.close[0])

            # 趋势破位平仓
            if self.data.close[0] < self.fast_ma[0]:
                self.close()

            # 动态跟踪止损
            if self.p.use_trailing_stop:
                trail_stop = self.max_price - 1.5 * self.atr[0]
                if trail_stop > self.stop_order.price:
                    self.cancel(self.stop_order)
                    self.stop_order = self.sell(exectype=bt.Order.Stop,
                                              price=trail_stop)

        # 开仓逻辑
        else:
            # 核心条件：均线金叉
            cross_over = (self.fast_ma[0] > self.slow_ma[0]) and \
                        (self.fast_ma[-1] <= self.slow_ma[-1])

            # 过滤条件
            trend_filter = self.data.close[0] > self.trend_ma[0]
            momentum_filter = self.macd.histo[0] > 0
            volume_filter = self.data.volume[0] > self.vol_ma[0]
            volatility_filter = self.atr[0] < 0.03 * self.data.close[0]
            rsi_filter = self.rsi[0] < self.p.rsi_upper

            if cross_over and trend_filter and momentum_filter and \
               volume_filter and volatility_filter and rsi_filter:

                # 计算仓位规模
                size = (port_value * self.p.pos_size) / self.data.close[0]
                self.order = self.buy(size=size)

    def stop(self):
        self.log('最终组合价值: %.2f' % self.broker.getvalue())

    def log(self, txt, dt=None):
        dt = dt or self.data.datetime[0]
        dt = bt.num2date(dt)
        print('%s, %s' % (dt.isoformat(), txt))

if __name__ == '__main__':
    cerebro = bt.Cerebro()

    # 添加数据
    data = bt.feeds.YahooFinanceData(
        dataname='AAPL',
        fromdate=datetime.datetime(2015, 1, 1),
        todate=datetime.datetime(2023, 1, 1),
        buffered=True
    )
    cerebro.adddata(data)

    # 策略配置
    cerebro.addstrategy(EnhancedGoldenCross)
    cerebro.broker.setcash(100000)
    cerebro.broker.setcommission(commission=0.0005)  # 0.05%手续费
    cerebro.broker.set_slippage_perc(0.005)  # 0.5%滑点

    # 添加分析
    cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.PyFolio, _name='pyfolio')
    cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.SharpeRatio, riskfreerate=0.0)

    # 执行回测
    results = cerebro.run()

    # 输出结果
    strat = results[0]
    print('夏普比率:', strat.analyzers.sharperatio.get_analysis()['sharperatio'])
    print('最大回撤:', strat.analyzers.drawdown.get_analysis()['max']['drawdown'])

    # 绘制图表
    cerebro.plot()

技术008

这个python无法直接使用
建议参考软件内自带范例进行学习