本文小编为大家详细介绍“AkShare策略示例分析”，内容详细，步骤清晰，细节处理妥当，希望这篇“AkShare策略示例分析”文章能帮助大家解决疑惑，下面跟着小编的思路慢慢深入，一起来学习新知识吧。
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下载和安装 BackTrader
from datetime import datetime
import backtrader as bt
import matplotlib.pyplot as plt
import akshare as ak
plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False
stock_hfq_df = ak.stock_zh_a_daily(symbol="sh700000", adjust="hfq") # 利用 AkShare 一行获取复权数据
class MyStrategy(bt.Strategy):
"""
主策略程序
"""
params = (("maperiod", 20),) # 全局设定交易策略的参数
def __init__(self):
"""
初始化函数
"""
self.data_close = self.datas[0].close # 指定价格序列
# 初始化交易指令、买卖价格和手续费
self.order = None
self.buy_price = None
self.buy_comm = None
# 添加移动均线指标
self.sma = bt.indicators.SimpleMovingAverage(
self.datas[0], period=self.params.maperiod
)
def next(self):
"""
:return:
:rtype:
"""
if self.order: # 检查是否有指令等待执行,
return
# 检查是否持仓
if not self.position: # 没有持仓
if self.data_close[0] > self.sma[0]: # 执行买入条件判断：收盘价格上涨突破20日均线
self.order = self.buy(size=100) # 执行买入
else:
if self.data_close[0] < self.sma[0]: # 执行卖出条件判断：收盘价格跌破20日均线
self.order = self.sell(size=100) # 执行卖出
cerebro = bt.Cerebro() # 初始化回测系统
start_date = datetime(2000, 1, 1) # 回测开始时间
end_date = datetime(2020, 4, 21) # 回测结束时间
data = bt.feeds.PandasData(dataname=stock_hfq_df, fromdate=start_date, todate=end_date) # 加载数据
cerebro.adddata(data) # 将数据传入回测系统
cerebro.addstrategy(MyStrategy) # 将交易策略加载到回测系统中
start_cash = 1000000
cerebro.broker.setcash(start_cash) # 设置初始资本为 100000
cerebro.broker.setcommission(commission=0.002) # 设置交易手续费为 0.2%
cerebro.run() # 运行回测系统
port_value = cerebro.broker.getvalue() # 获取回测结束后的总资金
pnl = port_value - start_cash # 盈亏统计
print(f"初始资金: {start_cash}\n回测期间：{start_date.strftime('%Y%m%d')}:{end_date.strftime('%Y%m%d')}")
print(f"总资金: {round(port_value, 2)}")
print(f"净收益: {round(pnl, 2)}")
cerebro.plot(style='candlestick') # 画图初始资金: 1000000
回测期间：20000101:20200421
总资金: 1010238.65
净收益: 10238.65读到这里，这篇“AkShare策略示例分析”文章已经介绍完毕，想要掌握这篇文章的知识点还需要大家自己动手实践使用过才能领会，如果想了解更多相关内容的文章，欢迎关注创新互联行业资讯频道。
