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量化交易backtrader实践(四)_评价统计篇(2)_评价输出上一节我们对backtrader内置的一堆评价指标进行了实践，从视觉上对这些评价指标的输出参数有了个大概的了解。接下来，我们在循环对多支股票或多个策略进行回测的时候，就可以将评价的一些值进行输出了，这样就能对于股票和策略进行汇总、排序，从而选择出评分高的股票并采用评分高的策略来进行操作。

Backtrader 量化回测实践（1）—— 架构理解和MACD/KDJ混合指标按Backtrader的架构组织，整理了一个代码，包括了Backtrader所有的功能点，原来总是使用SMA最简单的指标，现在稍微增加了复杂性，用MACD和KDJ两个指标综合作为操作指标，因此买入卖出操作就比较少，还有就是买入的时候，采用了限价单，整个的交易频率不高，所以图示交易点比较少，也符合多看少动的交易理念。通过代码结合架构图，可以充分去理解整个Backtrader的功能设计思路，前面一个功能一个功能学习理解，现在把所有的功能综合在一起进行展示，小有成就感。

Backtrader 文档学习- 整体架构功能分析理解backtrader是一个用于开发和执行交易策略的Python框架。它提供了一套完整的工具和功能，使得用户可以方便地进行策略回测、实盘交易以及数据分析。

Backtrader 文档学习- Plotting - Plotting Date Ranges1.9.31.x版本增加了绘制部分图形的功能。仍然可以使用标准的cerebro.plot 。例如：更直接人性化的方法。具有扩展能力，实际上可以尝试使用datetime 时间戳的索引，如下所示：

Backtrader 文档学习-Indicators 开发Indicators 开发需要：查了一下什么是幂等性。幂等是一个数学和计算机科学中的概念，描述的是一种特定的函数或操作，即使用相同的参数重复执行时，能够得到相同的结果。

C与Python实战

《BackTrader量化交易图解》第8章：plot 绘制金融图BackTrader内置的plot绘图函数，通过style参数变量控制不同风格的K线图，默认有以下几种风格：

Backtrader 文档学习-Strategy with Signalsbacktrader可以不通过重写策略的方式触发交易，尽管重写策略是首选通用的方式。下面介绍通过使用信号也是可以实现交易触发的。

pyfolio工具结合backtrader分析量化策略组合，附源码+问题分析pyfolio可以分析backtrader的策略，并生成一系列好看的图表，但是由于pyfolio直接install的稳定版有缺陷，开发版也存在诸多问题，使用的依赖版本都偏低，试用了一下之后还是更推荐quantstats。

Backtrader 文档学习-Strategy（下）说明：2019-03-29, Test_Strategy start 02019-01-29, Test_Strategy next 20

Backtrader 文档学习-Quickstartbacktrader，功能十分完善，有完整的使用文档，安装相对简单（直接pip安装即可）。优点是运行速度快，支持pandas的矢量运算；支持参数自动寻优运算，内置了talib股票分析技术指标库；支持多品种、多策略、多周期的回测和交易；支持pyflio、empyrica分析模块库、alphalens多因子分析模块库等；扩展灵活，可以集成TensorFlow、PyTorch和Keras等机器学习、神经网络分析模块。缺点：backtrader学习起来相对复杂，编程过程中使用了大量的元编程（类class），如

arrow(c++)改写empyrical系列1---用arrow读取基金净值数据并计算夏普率用arrow c++版本读取了csv中的基金净值数据，然后计算了夏普率，比较尴尬的是，arrow c++版本计算耗费的时间却比python的empyrical版本耗费时间多。。。

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