backtrader

name	backtrader
description	Backtrader 开源量化回测框架，支持多数据源、多策略、多周期回测与实盘交易，纯Python实现。当用户需要开发量化策略、进行回测分析、编写交易逻辑、回测参数优化，或提及 backtrader、量化回测框架时使用。若用户仅需数据获取而无回测需求，引导使用 baostock/akshare/tushare 等数据 Skill。
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Backtrader（开源量化回测框架）

Backtrader 是一个开源 Python 量化回测框架。采用事件驱动架构，核心组件包括：Cerebro（引擎）、Strategy（策略类）、Data Feed（数据源）、Broker（经纪商）、Indicator（内置 100+ 技术指标）、Analyzer（绩效分析）。纯 Python 实现，无外部依赖，适合离线研究。

官方文档：https://www.backtrader.com/docu/

安装

pip install backtrader
# 如需绘图
pip install backtrader[plotting]
# 或
pip install matplotlib

最简示例

import backtrader as bt

class MyStrategy(bt.Strategy):
    """简单均线策略"""
    params = (('period', 20),)  # 策略参数：均线周期

    def __init__(self):
        # 初始化指标（在__init__中定义，自动计算）
        self.sma = bt.indicators.SimpleMovingAverage(self.data.close, period=self.params.period)

    def next(self):
        # 每根K线触发一次，在此编写交易逻辑
        if self.data.close[0] > self.sma[0]:
            if not self.position:  # 无持仓则买入
                self.buy()
        elif self.data.close[0] < self.sma[0]:
            if self.position:      # 有持仓则卖出
                self.sell()

# 创建引擎
cerebro = bt.Cerebro()
cerebro.addstrategy(MyStrategy)

# 加载数据（Yahoo CSV格式）
data = bt.feeds.YahooFinanceCSVData(dataname='stock_data.csv')
cerebro.adddata(data)

# 设置初始资金
cerebro.broker.setcash(100000.0)
# 设置手续费
cerebro.broker.setcommission(commission=0.001)

# 运行回测
print(f'初始资金: {cerebro.broker.getvalue():.2f}')
cerebro.run()
print(f'最终资金: {cerebro.broker.getvalue():.2f}')

# 绘制结果
cerebro.plot()

数据源

从Pandas DataFrame加载

import backtrader as bt
import pandas as pd

# 从CSV读取数据
df = pd.read_csv('stock_data.csv', parse_dates=['date'], index_col='date')
# DataFrame必须包含列: open, high, low, close, volume（小写列名）

data = bt.feeds.PandasData(dataname=df)
cerebro.adddata(data)

从CSV文件加载

# 通用CSV格式
data = bt.feeds.GenericCSVData(
    dataname='stock_data.csv',
    dtformat='%Y-%m-%d',    # 日期格式
    datetime=0,              # 日期列索引
    open=1,                  # 开盘价列索引
    high=2,                  # 最高价列索引
    low=3,                   # 最低价列索引
    close=4,                 # 收盘价列索引
    volume=5,                # 成交量列索引
    openinterest=-1          # 持仓量列索引（-1表示无此列）
)
cerebro.adddata(data)

多股票 / 多周期

# 加载多只股票数据
data1 = bt.feeds.PandasData(dataname=df1, name='stock1')
data2 = bt.feeds.PandasData(dataname=df2, name='stock2')
cerebro.adddata(data1)
cerebro.adddata(data2)

# 在策略中访问多只股票
class MultiStockStrategy(bt.Strategy):
    def __init__(self):
        # self.datas[0]是第一只股票，self.datas[1]是第二只
        self.sma1 = bt.indicators.SMA(self.datas[0].close, period=20)
        self.sma2 = bt.indicators.SMA(self.datas[1].close, period=20)

    def next(self):
        for i, d in enumerate(self.datas):
            print(f'{d._name}: close={d.close[0]:.2f}')

数据重采样（分钟线转日线）

# 加载分钟数据
data_min = bt.feeds.GenericCSVData(dataname='1min_data.csv', timeframe=bt.TimeFrame.Minutes)
cerebro.adddata(data_min)

# 重采样为日线
cerebro.resampledata(data_min, timeframe=bt.TimeFrame.Days)

策略类详解

策略参数

class MyStrategy(bt.Strategy):
    # 定义可调参数（元组格式）
    params = (
        ('fast_period', 5),     # 快速均线周期
        ('slow_period', 20),    # 慢速均线周期
        ('stake', 100),         # 每次交易手数
    )

    def __init__(self):
        self.fast_ma = bt.indicators.SMA(period=self.p.fast_period)
        self.slow_ma = bt.indicators.SMA(period=self.p.slow_period)
        # self.p 是 self.params 的简写

    def next(self):
        if self.fast_ma[0] > self.slow_ma[0]:
            self.buy(size=self.p.stake)

# 参数可在运行时覆盖
cerebro.addstrategy(MyStrategy, fast_period=10, slow_period=30)

交易方法

class MyStrategy(bt.Strategy):
    def next(self):
        # 按数量买入
        self.buy(size=100)                    # 买入100股
        self.sell(size=100)                   # 卖出100股

        # 调整到目标仓位
        self.order_target_size(target=500)    # 调整持仓为500股
        self.order_target_value(target=50000) # 调整持仓为5万元市值
        self.order_target_percent(target=0.5) # 调整持仓为总资产的50%

        # 限价单
        self.buy(size=100, price=10.5, exectype=bt.Order.Limit)
        # 止损单
        self.sell(size=100, price=9.0, exectype=bt.Order.Stop)
        # 止损限价单
        self.buy(size=100, price=10.5, pricelimit=10.8, exectype=bt.Order.StopLimit)

        # 撤单
        order = self.buy(size=100)
        self.cancel(order)

        # 对其他股票下单
        self.buy(data=self.datas[1], size=200)  # 买入第二只股票

订单通知回调

class MyStrategy(bt.Strategy):
    def notify_order(self, order):
        """订单状态变化时触发"""
        if order.status in [order.Submitted, order.Accepted]:
            return  # 订单已提交/已接受，等待执行

        if order.status in [order.Completed]:
            if order.isbuy():
                print(f'买入执行: 价格={order.executed.price:.2f}, '
                      f'数量={order.executed.size}, 手续费={order.executed.comm:.2f}')
            else:
                print(f'卖出执行: 价格={order.executed.price:.2f}, '
                      f'数量={order.executed.size}, 手续费={order.executed.comm:.2f}')

        elif order.status in [order.Canceled, order.Margin, order.Rejected]:
            print(f'订单失败: 状态={order.getstatusname()}')

    def notify_trade(self, trade):
        """交易完成时触发（一买一卖构成完整交易）"""
        if trade.isclosed:
            print(f'交易完成: 毛利润={trade.pnl:.2f}, 净利润={trade.pnlcomm:.2f}')

获取数据与持仓

class MyStrategy(bt.Strategy):
    def next(self):
        # 当前K线数据
        current_close = self.data.close[0]     # 当前收盘价
        prev_close = self.data.close[-1]       # 前一根K线收盘价
        current_volume = self.data.volume[0]   # 当前成交量
        current_date = self.data.datetime.date(0)  # 当前日期

        # 持仓信息
        position = self.getposition(self.data)
        print(f'持仓数量: {position.size}')
        print(f'平均成本: {position.price:.2f}')

        # 账户信息
        cash = self.broker.getcash()           # 可用资金
        value = self.broker.getvalue()         # 总资产
        print(f'可用资金: {cash:.2f}, 总资产: {value:.2f}')

内置技术指标

class MyStrategy(bt.Strategy):
    def __init__(self):
        # 均线
        self.sma = bt.indicators.SimpleMovingAverage(self.data.close, period=20)
        self.ema = bt.indicators.ExponentialMovingAverage(self.data.close, period=20)
        self.wma = bt.indicators.WeightedMovingAverage(self.data.close, period=20)

        # MACD
        self.macd = bt.indicators.MACD(self.data.close)
        # self.macd.macd = DIF线, self.macd.signal = DEA线, self.macd.histo = MACD柱

        # RSI
        self.rsi = bt.indicators.RSI(self.data.close, period=14)

        # 布林带
        self.boll = bt.indicators.BollingerBands(self.data.close, period=20, devfactor=2.0)
        # self.boll.mid = 中轨, self.boll.top = 上轨, self.boll.bot = 下轨

        # KDJ（随机振荡器）
        self.stoch = bt.indicators.Stochastic(self.data, period=14)

        # ATR（真实波动幅度）
        self.atr = bt.indicators.ATR(self.data, period=14)

        # 交叉信号
        self.crossover = bt.indicators.CrossOver(self.sma, self.ema)
        

券商/经纪商设置

cerebro = bt.Cerebro()

# 设置初始资金
cerebro.broker.setcash(1000000.0)

# 设置手续费
cerebro.broker.setcommission(commission=0.001)  # 0.1%

# 按百分比设置手续费
cerebro.broker.setcommission(
    commission=0.0003,     # 0.03%
    margin=None,           # 保证金（期货用）
    mult=1.0               # 合约乘数（期货用）
)

# 设置滑点
cerebro.broker.set_slippage_perc(perc=0.001)    # 百分比滑点
cerebro.broker.set_slippage_fixed(fixed=0.02)   # 固定滑点

# 设置每笔交易数量
cerebro.addsizer(bt.sizers.FixedSize, stake=100)        # 固定100股
cerebro.addsizer(bt.sizers.PercentSizer, percents=95)   # 总资产的95%

分析器

cerebro = bt.Cerebro()
cerebro.addstrategy(MyStrategy)

# 添加分析器
cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.SharpeRatio, _name='sharpe')       # 夏普比率
cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.DrawDown, _name='drawdown')        # 最大回撤
cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.Returns, _name='returns')          # 收益率
cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.TradeAnalyzer, _name='trades')     # 交易统计
cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.SQN, _name='sqn')                 # 系统质量数
cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.AnnualReturn, _name='annual')     # 年化收益

results = cerebro.run()
strat = results[0]

# 获取分析结果
print(f"夏普比率: {strat.analyzers.sharpe.get_analysis()['sharperatio']:.2f}")
print(f"最大回撤: {strat.analyzers.drawdown.get_analysis()['max']['drawdown']:.2f}%")
print(f"总收益率: {strat.analyzers.returns.get_analysis()['rtot']:.4f}")

# 交易统计
trade_analysis = strat.analyzers.trades.get_analysis()
print(f"总交易次数: {trade_analysis['total']['total']}")
print(f"盈利次数: {trade_analysis['won']['total']}")
print(f"亏损次数: {trade_analysis['lost']['total']}")

参数优化

# 使用 optstrategy 进行参数网格搜索
cerebro = bt.Cerebro()
cerebro.optstrategy(
    MyStrategy,
    fast_period=range(5, 15),     # 快速均线: 5 到 14
    slow_period=range(20, 40, 5)  # 慢速均线: 20, 25, 30, 35
)

data = bt.feeds.PandasData(dataname=df)
cerebro.adddata(data)
cerebro.broker.setcash(100000)
cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.SharpeRatio, _name='sharpe')

# 运行优化（自动遍历所有参数组合）
results = cerebro.run(maxcpus=4)  # 多核并行

# 提取最优参数
best_sharpe = -999
best_params = None
for result in results:
    for strat in result:
        sharpe = strat.analyzers.sharpe.get_analysis().get('sharperatio', 0) or 0
        if sharpe > best_sharpe:
            best_sharpe = sharpe
            best_params = strat.params

print(f'最优参数: fast={best_params.fast_period}, slow={best_params.slow_period}')
print(f'最优夏普: {best_sharpe:.2f}')

进阶示例

更多完整策略示例（MACD+布林带组合、海龟交易、多股票轮动）见 references/advanced-strategies.md。

常见错误处理

错误	原因	解决方法
KeyError 或数据列缺失	DataFrame 列名不符合要求	确保列名为小写：open, high, low, close, volume，索引为日期
IndexError: array index out of range	数据量不足，指标无法计算	增加数据量或减少指标周期
绘图无输出/报错	未安装 matplotlib	pip install matplotlib
参数优化结果为空	sharpe 返回 None	使用 or 0 处理空值（见参数优化示例）
策略不触发交易	数据格式或逻辑问题	检查 DataFrame 索引是否为 DatetimeIndex，数据是否按日期排序
NegativeStackSize	数据长度不足以覆盖预热期	增加数据量或减小指标窗口

使用技巧

• Backtrader 是纯本地框架，不依赖在线服务，适合离线研究。
• 数据需要用户自行准备（可配合 baostock、AKShare、Tushare 等数据源 Skill 使用）。
• 在 __init__ 中定义指标，在 next 中编写交易逻辑 — 这是核心模式。
• 使用 self.data.close[0] 访问当前值，[-1] 访问前一个值。
• 通过 optstrategy 进行参数优化支持多核并行，显著加速。
• 绘图需要安装 matplotlib；直接调用 cerebro.plot() 即可。

资源索引

• references/advanced-strategies.md — 完整策略示例（MACD+布林带、海龟交易、多股票轮动）。需要参考进阶策略实现时读取。

规则

• 使用此 Skill 前，确认用户明确需要 backtrader 框架进行策略开发。若用户仅需要数据获取，引导使用 baostock/pywencai 等数据 Skill。
• 指标必须在 __init__ 中定义，交易逻辑必须在 next 中编写，不要在 next 中创建指标。
• DataFrame 列名必须为小写（open, high, low, close, volume），索引必须为日期（DatetimeIndex）。
• 示例中若需真实市场数据，应提示用户配合 baostock 等数据源 Skill 获取，不要在示例中使用虚构数据路径。
• 始终在策略中处理 sharpe 为 None 的情况（参数优化时）。