Backtrader量化平台教程（五）Signal
Backtrader量化平台教程（五）Signal
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其实在backtrader中，我们也可以不编写Strategy类来实现我们的简单策略。这就涉及到另外一种策略的形式，Signal。在之前的例子中，写一个Strategy，初始化Indicator，在next方法中编写buy和sell的逻辑。但是当我们采用Signal的方式之后，我们只需要给Cerebro类add Signal就可以了。
1.代码
代码很简单，之前用Strategy实现的的SMA策略用Signal的方式来实现其实就是这样：
# -*- coding: utf-8 -*-
from __future__ import (absolute_import, division, print_function,
unicode_literals)
import datetime # For datetime objects
import pandas as pd
import backtrader as bt
class MySignal(bt.Indicator):
lines = ('signal',)
params = (('period', 30),)
def __init__(self):
self.lines.signal = self.data - bt.indicators.SMA(period=self.p.period)
if __name__ == '__main__':
cerebro = bt.Cerebro()
dataframe = pd.read_csv('dfqc.csv', index_col=0, parse_dates=True)
dataframe['openinterest'] = 0
data = bt.feeds.PandasData(dataname=dataframe,
fromdate = datetime.datetime(2015, 1, 1),
todate = datetime.datetime(2016, 12, 31)
)
# Add the Data Feed to Cerebro
cerebro.adddata(data)
cerebro.add_signal(bt.SIGNAL_LONGSHORT, MySignal, subplot=False)
# 这句话很有用，画图看效果
# cerebro.signal_accumulate(True)
cerebro.broker.setcash(10000.0)
cerebro.addsizer(bt.sizers.FixedSize, stake=10)
cerebro.broker.setcommission(commission=0.0)
print('Starting Portfolio Value: %.2f' % cerebro.broker.getvalue())
cerebro.run()
print('Final Portfolio Value: %.2f' % cerebro.broker.getvalue())
cerebro.plot()在MySignal中，我们产生的逻辑是
self.lines.signal = self.data - bt.indicators.SMA(period=self.p.period)其实就是当前的收盘价减去当前的SMA，也就是说，我们这个Indicator子类只会产生三种值，>0,<0,=0.每一个时刻，这个值会被Cerebro接收，当然啦，我们要先把我们的Siganl（其实就是一个Indicator）加入到cerebro中：
cerebro.add_signal(bt.SIGNAL_LONGSHORT, MySignal, subplot=False)这样，我们就实现了。
2.Signal的含义
那么cerebro是怎么解读Signal的呢？
> 0 -> 买入 < 0 -> 卖出 == 0 -> 没有指令 注意add_signal函数的第一个参数，这个参数限制了cerebro的买入卖出的行为。
这一参数共有五中类型，又可以分为两类，为MainGroup和ExitGroup。我们主要介绍MainGroup，Exit部分，笔者还在摸索。
Main Group: LONGSHORT: 买入卖出信号都接受执行 LONG:买入信号执行，卖出信号仅仅将多头头寸平仓，而不反向卖出。 SHORT:卖出信号被执行，而买入信号仅仅将空头头寸平仓，而不方向买入。
3.效果
我们运行一下，可以看到下面的图：
LONGSHORT：
LONG：注意上方的红色cash和value与上面的区别，可以发现，LONG的情况下，并不会卖出证券标的。
最后，还有一个参数要提一下，
cerebro.signal_accumulate(True)如果我们在add signal之后加入这一句，我们看一下图：
我们会发现，信号不断的在产生，这就是accumulate的效果。当然，更多的时候，我们要的并不是这样的效果，所以，默认情况下，signal并不是accumulate的。