技术分析，指标为王：详解backtrader的指标体系与扩展

Question

如题所述

Answer 1

原创文章第71篇，专注于“个人成长与财富自由、世界运作的逻辑，AI量化投资”。

李笑来竟然撰写了一本关于微信视频号的书。书中探讨了长期价值的理念，确实，许多事情难以在短期内显现出成果，需要长时间积累，越往后复利效应越显著，而在初期甚至可能感觉不到进展。这也是许多人终身无为的根本原因。

今天继续探讨backtrader，在传统的量化投资中，需要用指标来构建量化规则，因此指标计算至关重要。

01 backtrader的指标

指标是基于基础数据进行“衍生”计算。基础数据包括宏观数据、基本面财务数据、基于交易时间序列的OHLCV数据以及另类数据，如港口的船只数量、商超的人数等。

这些指标可以是“已经计算”好的，比如PE/PB，可以直接通过PandasData引入。而像布林带、唐奇安通道这种则需要通过Indicators来“临时计算”。

指标在__init__中计算，在next中使用。Sma1、ema1、sma_ema_diff、buy_sig都是line对象，类似pandas里的series。另外，指标全称通常比较长，可以简化写为alias。

ind.SimpleMovingAverage=ind.SMA

计算指标或编写策略逻辑时，离不开算术运算、关系运算、逻辑运算、条件运算等。Bt封装的运算符针对line对象进行，返回的结果也是line。bt.And、bt.Or、bt.If、bt.All、bt.Any、bt.Max、bt.Min、bt.Sum计算返回的结果与在next()中对当前时点通过常规python运算语法返回的结果一致。

关于不同周期的指标

都是“日频”，但有些数据，如财务指标是“季度”频度。比如self.data1是月度数据，那么self.month也是月度数据。这时可以有两种做法：使用self.month[0]()，或者对齐整个指标对象：self.month_ = self.month()，然后使用就一样的。推荐第二种。

在bt框架中使用talib，整合得很好，bt里叫period，而talib里通常叫timeperiod。

02 自定义自己的指标

内置140多个指标及运算符，外加talib的扩展，仍然不够，比如RSRS指标。继承自bt.Indicator，lines中定义我们这个指标有几个line，params是参数，在init中做一次性的“向量”运算，在next中按元素计算。

02 小结

Backtrader的指标模块Indicator侧重于技术分析，提供了各式各样的技术指标计算函数，考虑到大家的技术指标计算习惯，还内接了TA-Lib指标库。bt的line可以自动匹配时间，对齐周期，这非常方便。

指标都是标准的bt的lines对象。

尽管这里我们说的是“技术指标”，但针对机器学习的因子计算，这里的公式依然有效。

明天可以正式进行“交易”环节了。