[区块链]Backtrader回测教学【附免费行情源】

1. Backtrader简介

Backtrader 是 2015 年开源的 Python 量化回测框架（支持实盘交易），功能丰富，操作方便灵活：

• 品种多：股票、期货、期权、外汇、数字货币；
• 周期全：Ticks 级、秒级、分钟级、日度、周度、月度、年度；
• 速度快：pandas 矢量运算、多策略并行运算；
• 组件多：内置 Ta-lib 技术指标库、PyFlio 分析模块、plot 绘图模块、参数优化等；
• 超灵活：即可以随意搭配组件，又支持扩展自己开发的功能，想怎么玩就怎么玩。

2. INSIGHT免费数据源简介

INSIGHT为华泰提供的行情数据源，其中level1数据是免费的，包含沪深市场tick，日k，分钟k，月k，etf，各类指数，金融资讯数据以及融券通数据。

提供python，java，c++，cs 等多种语言，同时提供SDK和可视化金融数据下载终端，方便快捷的访问数据。本文数据将以可视化金融数据下载终端为例。

详情可访问（社区版免费）：
https://findata-insight.htsc.com:9151/help/sdk/SDKDownload/

3. 如何使用两者进行回测

本文将介绍如何使用INSIGHT和Backtrader实现回测，【点击demo下载】，最终结果如：

3.1 回测流程：

通常我们使用Backtrader回测时，流程如下：

• Step 1：构建策略
  (1) 确定策略潜在的可调参数；
  (2) 计算策略中用于生成交易信号的指标；
  (3) 按需打印交易信息；
  (4) 编写买入、卖出的交易逻辑。

• Step 2：结合行情数据，实例化策略引擎 cerebro，由 cerebro 来驱动回测
  (1) 由 DataFeeds 加载数据，再将加载的数据添加给 cerebro；
  (2) 将上一步生成的策略添加给 cerebro；
  (3) 按需添加策略分析指标或观测器；
  (4) 通过运行 cerebro.run() 来启动回测；
  (5) 回测完成后，按需运行 cerebro.plot() 进行回测结果可视化展示。

Backtrader 最基础的回测代码编写流程如下：

import backtrader as bt # 导入 Backtrader
import backtrader.indicators as btind # 导入策略分析模块
import backtrader.feeds as btfeeds # 导入数据模块

# 创建策略
class TestStrategy(bt.Strategy):
    # 可选，设置回测的可变参数：如移动均线的周期
    params = (
        (...,...), # 最后一个“,”最好别删！
    )
    def log(self, txt, dt=None):
        '''可选，构建策略打印日志的函数：可用于打印订单记录或交易记录等'''
        dt = dt or self.datas[0].datetime.date(0)
        print('%s, %s' % (dt.isoformat(), txt))

    def __init__(self):
        '''必选，初始化属性、计算指标等'''
        pass

    def notify_order(self, order):
        '''可选，打印订单信息'''
        pass

    def notify_trade(self, trade):
        '''可选，打印交易信息'''
        pass

    def next(self):
        '''必选，编写交易策略逻辑'''
        sma = btind.SimpleMovingAverage(...) # 计算均线
        pass

# 实例化 cerebro
cerebro = bt.Cerebro()
# 通过 feeds 读取数据
data = btfeeds.BacktraderCSVData(...)
# 将数据传递给 “大脑”
cerebro.adddata(data)
# 通过经纪商设置初始资金
cerebro.broker.setcash(...)
# 设置单笔交易的数量
cerebro.addsizer(...)
# 设置交易佣金
cerebro.broker.setcommission(...)
# 添加策略
cerebro.addstrategy(TestStrategy)
# 添加策略分析指标
cerebro.addanalyzer(...)
# 添加观测器
cerebro.addobserver(...)
# 启动回测
cerebro.run()
# 可视化回测结果
cerebro.plot()

下面就参照上面的模板，一步步教大家如何用 Backtrader 进行选股回测。

3.2 如何进行回测

在此我们以一个策略进行示范讲解~

3.2.1 策略说明

本文省去了选股过程，直接提供最终的选股结果，然后对选股结果做回测，具体的回测条件如下：
股票池：600466.SH，603866.SH，688088.SH，603816.SH。
回测区间：2020-02-03至2021-01-28。
持仓周期：月度调仓，每月第一个交易日，以开盘价买入或卖出。
持仓权重：流通市值占比。
总资产：100,000,000元。
佣金：0.0003双边。
滑点：0.0001双边。

3.2.2 策略逻辑

假设已经在每个月最后一个交易日基于选股规则选出了表现最优的4只的股票作为下一个月的持仓成分股，然后在下个月的第一个交易日，卖出已有持仓，买入新的持仓

3.2.3 数据准备

测试用到 2 个数据集，一个是日度历史行情数据，另一个是股票数据集 。

1. 日度行情数据集
   日度行情数据集来源华泰的 可视化金融数据下载终端。

   免费下载地址为https://findata-insight.htsc.com:9151/help/terminal/download/。

   下载成功之后，需要先申请一个账号（如何申请），登陆后终端提供了多类数据的查询和下载。

   本篇文章我们用到的是日度行情数据，可在 【金融数据下载终端】-> 【行情数据】->【基本面指标】中获取需要的数据，可将查询的数据导出成csv（点击下载数据）至本地供backertrader使用。

   
   注意！！！
   日度行情数据集 daily_price.csv 对应的是4只股票各自从 2020-02-03至2021-01-28的日度行情数据（后复权），共有 18 个字段：

   daily_price=pd.read_csv(r'D:\terminalfindata\daily_price.csv',encoding='gbk',parse_dates=['MDDate'])
   

   此处为csv中的具体数据数据
   

   2. 月末调仓成分股数据集
   测试用的数据集 trade_info.csv 就是最终的选股结果，共包含 3 个字段：trade_date 调仓期（每月最后一个交易日）、sec_code 持仓成分股代码、weight 持仓权重 。

   trade_info = pd.read_csv("trade_info.csv", parse_dates=['trade_date'])
   

3.2.4 常规数据导入

将数据导入 backtrader，构建“大脑”

导入 backtrader 时，约定俗成的将其缩写为 bt 。由于回测用到的各种原材料都是需要被添加给“大脑” cerebro的，所以最开始可以先实例化大脑：

import backtrader as bt # 导入 Backtrader

# 实例化 cerebro
cerebro = bt.Cerebro()

如果没啥感觉，可以运行如下代码小试一下，若返回下面的结果，恭喜你！成功完成一个“空”回测 ~

import backtrader as bt # 导入 Backtrader

# 实例化 cerebro
cerebro = bt.Cerebro()
# 打印初始资金
print('Starting Portfolio Value: %.2f' % cerebro.broker.getvalue())
# 启动回测
cerebro.run()
# 打印回测完成后的资金
print('Final Portfolio Value: %.2f' % cerebro.broker.getvalue())

结果如下展示：
Starting Portfolio Value: 10000.00
Final Portfolio Value: 10000.00

3.2.5 多只股票的历史行情数据导入

Backtrader 通过 DataFeeds 模块来导入各式各样的数据。由于读取 daily_price.csv 文件后就生成了 DataFrame 表格，所以选用 DataFeeds 的 PandasData() 方法来导入，导入的 DataFrame 有默认的格式要求：

以交易日 ‘datetime’ 为 index，

列为’open’、‘high’、‘low’、‘close’、‘volume’、‘openinterest’ 字段。

首先我们要将daily_price.csv中的字段对应backtrader的默认格式要求，这里我们定义了一个函数用来修改字段名，因为我们只需要用到这几个数据，所以只修改这几个就好：

# 修改字段名与backtrader一致
def change_column_name(data):

    name_clomuns = data.columns.tolist()
    new_name_dict = {}

    for name in name_clomuns:

        if name == 'MDDate':
            new_name_dict[name] = 'datetime'
        if name == 'OpenPx':
            new_name_dict[name] = 'open'
        if name == 'ClosePx':
            new_name_dict[name] = 'close'
        if name == 'HighPx':
            new_name_dict[name] = 'high'
        if name == 'LowPx':
            new_name_dict[name] = 'low'
        if name == 'TotalVolumeTrade':
            new_name_dict[name] = 'volume'
        if name == 'HTSCSecurityID':
            new_name_dict[name] = 'sec_code'

    data.rename(columns=new_name_dict, inplace=True)
    return data

调用这个函数修改字段名，并筛选需要的数据

# 修改字段名
daily_price = change_column_name(data)
# 筛选需要的数据
daily_price = data[["datetime", "sec_code", "open", "high", "low", "close", "volume"]]
daily_price.set_index('datetime', inplace=True)

接下来该如何导入本次回测用到的4只股票的数据，并让 Backtrader 知道这是哪只股票的数据？我们采用的是循环导入的方式，每次循环导入一只股票的数据并将数据名称命名为股票名，如下所示：

# 按股票代码，依次循环传入数据
for stock in daily_price['sec_code'].unique():
    # 日期对齐
    data = pd.DataFrame(index=daily_price.index.unique()) # 获取回测区间内所有交易日
    df = daily_price.query(f"sec_code=='{stock}'")[['open','high','low','close','volume']]
    data_ = pd.merge(data, df, left_index=True, right_index=True, how='left')
    # 缺失值处理：日期对齐时会使得有些交易日的数据为空，所以需要对缺失数据进行填充
    data_.loc[:,['volume',]] = data_.loc[:,['volume']].fillna(0)
    data_.loc[:,['open','high','low','close']] = data_.loc[:,['open','high','low','close']].fillna(method='pad')
    data_.loc[:,['open','high','low','close']] = data_.loc[:,['open','high','low','close']].fillna(0)
    # 导入数据
    datafeed = btfeeds.PandasData(dataname=data_, fromdate=datetime.datetime(2020,2,3), todate=datetime.datetime(2021,1,28))
    cerebro.adddata(datafeed, name=stock) # 通过 name 实现数据集与股票的一一对应
    print(f"{stock} Done !")

在导入多只股票数据时需注意以下细节：

• 各股交易日不统一：上市日期不一致、退市日期不一致、回测区间内出现停牌等，都会使得不同股票各自的交易日数量不统一，所以要以回测区间内所有交易日为基础，对每只股票缺失的交易日进行补齐；
• 行情数据缺失：在补齐交易日过程中，会使得补充的交易日缺失行情数据，需对缺失数据进行填充。比如将缺失的 volume 填充为 0，表示股票无法交易的状态；将缺失的高开低收做前向填充；将上市前缺失的高开低收填充为 0 等；
• 股票与行情数据的匹配：通过设置 adddata() 方法中 name 参数，来实现数据集与股票的一 一对应关系。

3.2.6 如何配置回测条件

Backtrader 通过 Broker 模块来模拟证券交易中的“经纪商”角色（比如大家熟悉的证券公司），所以像初始资金、手续费等与经纪商相关的各种信息是通过 Broker 模块来配置的：

# 初始资金 100,000,000
cerebro.broker.setcash(100000000.0)
# 佣金，双边各 0.0003
cerebro.broker.setcommission(commission=0.0003)
# 滑点：双边各 0.0001
cerebro.broker.set_slippage_perc(perc=0.0001)

此外，还可以通过 analyzers 策略分析模块和 observers 观测器模块提前配置好要返回的回测结果，比如想要返回策略的收益率序列、常规的策略评价指标，就可以提前将指标添加给大脑：

cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.TimeReturn, _name='pnl') # 返回收益率时序数据
cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.AnnualReturn, _name='_AnnualReturn') # 年化收益率
cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.SharpeRatio, _name='_SharpeRatio') # 夏普比率
cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.DrawDown, _name='_DrawDown') # 回撤

3.2.7 如何编写交易策略

所有的交易策略都是写在自定义的策略类里，如下面的 TestStrategy 类，自定义的策略类名称可以任意取，但必须继承 Backtrader 内置的 Strategy 类，即 bt.Strategy 。

相当于是给大家提供了一个策略接口，大家只需调用这个接口，专心编写自己的策略，而无需关心接口的具体内容。

class TestStrategy(bt.Strategy): # 类的名字可以随意取

那如何基于 trade_info.csv 的调仓信息在构建的 TestStrategy 里实现买卖操作呢？在TestStrategy 里至少需要定义 init() 和 next() 方法。其中， init() 用于初始化各类属性，next() 用于下单交易，如下所示：

# 通过继承 Strategy 基类，来构建自己的交易策略子类
class MyStrategy(bt.Strategy):
    # 定义我们自己写的这个 MyStrategy 类的专有属性
    def __init__(self):
        '''必选，策略中各类指标的批量计算或是批量生成交易信号都可以写在这里'''
        pass
    # 构建交易函数: 策略交易的主体部分
    def next(self):
        '''必选，在这里根据交易信号进行买卖下单操作'''
        pass

具体到选股策略：1. trade_info.csv 里的调仓日和持仓列表就可以定义在 init() 里，方便 next() 函数调用；2. 在 next() 里，判断每个交易日是否为调仓日，如果是调仓日就按调仓权重卖出旧股，买入新股。

具体代码如下：

# 回测策略
class TestStrategy(bt.Strategy):
    '''选股策略'''
    def __init__(self):
        self.buy_stock = trade_info # 保留调仓列表
        # 读取调仓日期，即每月的最后一个交易日，回测时，会在这一天下单，然后在下一个交易日，以开盘价买入
        self.trade_dates = pd.to_datetime(self.buy_stock['trade_date'].unique()).tolist()
        self.order_list = [] # 记录以往订单，方便调仓日对未完成订单做处理
        self.buy_stocks_pre = [] # 记录上一期持仓
    def next(self):
        dt = self.datas[0].datetime.date(0) # 获取当前的回测时间点
        # 如果是调仓日，则进行调仓操作
        if dt in self.trade_dates:
            print("--------------{} 为调仓日----------".format(dt))
            # 在调仓之前，取消之前所下的没成交也未到期的订单
            if len(self.order_list) > 0:
                for od in self.order_list:
                    self.cancel(od) # 如果订单未完成，则撤销订单
                self.order_list = [] #重置订单列表
            # 提取当前调仓日的持仓列表
            buy_stocks_data = self.buy_stock.query(f"trade_date=='{dt}'")
            long_list = buy_stocks_data['sec_code'].tolist()
            print('long_list', long_list) # 打印持仓列表
            # 对现有持仓中，调仓后不再继续持有的股票进行卖出平仓
            sell_stock = [i for i in self.buy_stocks_pre if i not in long_list]
            print('sell_stock', sell_stock) # 打印平仓列表
            if len(sell_stock) > 0:
                print("-----------对不再持有的股票进行平仓--------------")
                for stock in sell_stock:
                    data = self.getdatabyname(stock)
                    if self.getposition(data).size > 0 :
                        od = self.close(data=data)
                        self.order_list.append(od) # 记录卖出订单
            # 买入此次调仓的股票：多退少补原则
            print("-----------买入此次调仓期的股票--------------")
            for stock in long_list:
                w = buy_stocks_data.query(f"sec_code=='{stock}'")['weight'].iloc[0] # 提取持仓权重
                data = self.getdatabyname(stock)
                order = self.order_target_percent(data=data, target=w*0.95) # 为减少可用资金不足的情况，留 5% 的现金做备用
                self.order_list.append(order)
       
            self.buy_stocks_pre = long_list # 保存此次调仓的股票列表
        
# 将编写的策略添加给大脑，别忘了 ！
cerebro.addstrategy(TestStrategy)

3.2.8 策略细节说明

1. init() 函数在回测过程中只会在最开始的时候调用一次，而 next() 会每个交易日依次循环调用多次；
2. 为了提高回测效率，对于策略用到的辅助数据、一次性就能计算完成的指标等，都建议在 init() 里生成或计算；对于复杂的选股策略，建议参考本文的方式，事先确定好调仓日期、成分、权重，再将结果导入 Backtrader 做回测；
3. Backtrader 默认情况下是：在 t 日运行下单函数，然后在 t+1 日以开盘价成交
4. 交易函数说明：
   self.close() 平仓；
   self.buy() 买入、做多；
   self.sell() 卖出、做空；
   self.cancel() 取消订单；
   self.order_target_percent() 按持仓百分比下单，“多退少补”原则， 对于股票当前无持仓或持有的是多单（size>=0）的情况，若目标占比 target > 当前持仓占比，买入不够的部分；若目标占比 target < 当前持仓占比，卖出多余的部分。

3.2.9 如何打印回测日志

在 TestStrategy 里还可以定义许多打印日志的函数，常用的有 notify_order() 订单日志、notify_trade() 交易日志、notify_cashvalue() 资金信息、notify_store() 交易事件说明等等。

比如再往上面的 TestStrategy 里添加 notify_order() ，用于打印具体的订单信息：

def notify_order(self, order):
    # 未被处理的订单
    if order.status in [order.Submitted, order.Accepted]:
        return
    # 已经处理的订单
    if order.status in [order.Completed, order.Canceled, order.Margin]:
        if order.isbuy():
            self.log(
                    'BUY EXECUTED, ref:%.0f，Price: %.2f, Cost: %.2f, Comm %.2f, Size: %.2f, Stock: %s' %
                    (order.ref, # 订单编号
                     order.executed.price, # 成交价
                     order.executed.value, # 成交额
                     order.executed.comm, # 佣金
                     order.executed.size, # 成交量
                     order.data._name)） # 股票名称
        else: # Sell
            self.log('SELL EXECUTED, ref:%.0f, Price: %.2f, Cost: %.2f, Comm %.2f, Size: %.2f, Stock: %s' %
                        (order.ref,
                         order.executed.price,
                         order.executed.value,
                         order.executed.comm,
                         order.executed.size,
                         order.data._name))

3.2.9 如何提取回测结果

想要提取回测结果，首先要确保已经启动并完成回测，然后再从返回的 result 中提取事先配置好的回测结果：

# 启动回测
result = cerebro.run()

# 从返回的 result 中提取回测结果
strat = result[0]
# 返回日度收益率序列
daily_return = pd.Series(strat.analyzers.pnl.get_analysis())
# 打印评价指标
print("--------------- AnnualReturn -----------------")
print(strat.analyzers._AnnualReturn.get_analysis())
print("--------------- SharpeRatio -----------------")
print("--------------- DrawDown -----------------")
print(strat.analyzers._DrawDown.get_analysis())
# 可视化回测结果
cerebro.plot()

最终打印出来的原始结果如下所示，也可以按需对结果的数据结果做进一步的处理：

--------------- AnnualReturn -----------------
OrderedDict([(2020, 0.21542275632539853),(2021, 0.017567210073598405)])
--------------- SharpeRatio -----------------
OrderedDict([('sharperatio', 1.5512121051534207)])
--------------- DrawDown -----------------
AutoOrderedDict([('len',136),('drawdown',6.655064560818994),('moneydown', 10952970.349310666),('max', AutoOrderedDict([('len', 206), ('drawdown', 20.374812759676267), ('moneydown', 27705182.493407518)]))])

附录：本章所涉及的完整代码：

import backtrader as bt
import backtrader.feeds as btfeeds # 导入数据模块
import pandas as pd
import datetime
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")

# 实例化 cerebro
cerebro = bt.Cerebro()

# 修改字段名与backtrader一致
def change_column_name(data):

    name_clomuns = data.columns.tolist()
    new_name_dict = {}

    for name in name_clomuns:

        if name == 'MDDate':
            new_name_dict[name] = 'datetime'
        if name == 'OpenPx':
            new_name_dict[name] = 'open'
        if name == 'ClosePx':
            new_name_dict[name] = 'close'
        if name == 'HighPx':
            new_name_dict[name] = 'high'
        if name == 'LowPx':
            new_name_dict[name] = 'low'
        if name == 'TotalVolumeTrade':
            new_name_dict[name] = 'volume'
        if name == 'HTSCSecurityID':
            new_name_dict[name] = 'sec_code'

    data.rename(columns=new_name_dict, inplace=True)
    return data

# daily_price
data= pd.read_csv(r'D:\terminalfindata\daily_price.csv', encoding='gbk',parse_dates=['MDDate'])
# 修改字段名
data = change_column_name(data)
# 筛选需要的数据
daily_price = data[["datetime", "sec_code", "open", "high", "low", "close", "volume"]]
daily_price.set_index('datetime', inplace=True)

# 月末调仓成分股数据集
trade_info=pd.read_csv(r'D:\terminalfindata\trade_info.csv',encoding='gbk',parse_dates=['trade_date'])


# 按股票代码，依次循环传入数据
for stock in daily_price['sec_code'].unique():
    # 日期对齐
    data = pd.DataFrame(index=daily_price.index.unique()) # 获取回测区间内所有交易日
    df = daily_price.query(f"sec_code=='{stock}'")[['open','high','low','close','volume']]
    data_ = pd.merge(data, df, left_index=True, right_index=True, how='left')
    # 缺失值处理：日期对齐时会使得有些交易日的数据为空，所以需要对缺失数据进行填充
    data_.loc[:,['volume',]] = data_.loc[:,['volume']].fillna(0)
    data_.loc[:,['open','high','low','close']] = data_.loc[:,['open','high','low','close']].fillna(method='pad')
    data_.loc[:,['open','high','low','close']] = data_.loc[:,['open','high','low','close']].fillna(0)
    # 导入数据
    datafeed = btfeeds.PandasData(dataname=data_, fromdate=datetime.datetime(2020,2,3), todate=datetime.datetime(2021,1,28))
    cerebro.adddata(datafeed, name=stock) # 通过 name 实现数据集与股票的一一对应
    print(f"{stock} Done !")


# 创建策略
class TestStrategy(bt.Strategy):

    def __init__(self):
        '''必选，初始化属性、计算指标等'''
        self.buy_stock = trade_info  # 保留调仓列表
        # 读取调仓日期，即每月的最后一个交易日，回测时，会在这一天下单，然后在下一个交易日，以开盘价买入
        self.trade_dates = pd.to_datetime(self.buy_stock['trade_date'].unique()).tolist()
        self.order_list = []  # 记录以往订单，方便调仓日对未完成订单做处理
        self.buy_stocks_pre = []  # 记录上一期持仓


    def next(self):
        '''必选，编写交易策略逻辑'''
        dt = self.datas[0].datetime.date(0)  # 获取当前的回测时间点
        # 如果是调仓日，则进行调仓操作
        if dt in self.trade_dates:
            print("--------------{} 为调仓日----------".format(dt))
            # 在调仓之前，取消之前所下的没成交也未到期的订单
            if len(self.order_list) > 0:
                for od in self.order_list:
                    self.cancel(od)  # 如果订单未完成，则撤销订单
                self.order_list = []  # 重置订单列表
            # 提取当前调仓日的持仓列表
            buy_stocks_data = self.buy_stock.query(f"trade_date=='{dt}'")
            long_list = buy_stocks_data['sec_code'].tolist()
            print('long_list', long_list)  # 打印持仓列表
            # 对现有持仓中，调仓后不再继续持有的股票进行卖出平仓
            sell_stock = [i for i in self.buy_stocks_pre if i not in long_list]
            print('sell_stock', sell_stock)  # 打印平仓列表
            if len(sell_stock) > 0:
                print("-----------对不再持有的股票进行平仓--------------")
                for stock in sell_stock:
                    data = self.getdatabyname(stock)
                    if self.getposition(data).size > 0:
                        od = self.close(data=data)
                        self.order_list.append(od)  # 记录卖出订单
            # 买入此次调仓的股票：多退少补原则
            print("-----------买入此次调仓期的股票--------------")
            for stock in long_list:
                w = buy_stocks_data.query(f"sec_code=='{stock}'")['weight'].iloc[0]  # 提取持仓权重
                data = self.getdatabyname(stock)
                order = self.order_target_percent(data=data, target=w * 0.95)  # 为减少可用资金不足的情况，留 5% 的现金做备用
                self.order_list.append(order)

            self.buy_stocks_pre = long_list  # 保存此次调仓的股票列表



# 初始资金 100,000,000
cerebro.broker.setcash(100000000.0)

# 佣金，双边各 0.0003
cerebro.broker.setcommission(commission=0.0003)

# 滑点：双边各 0.0001
cerebro.broker.set_slippage_perc(perc=0.0001)

# 将编写的策略添加给大脑，别忘了 ！
cerebro.addstrategy(TestStrategy)

# 添加策略分析指标
cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.TimeReturn, _name='pnl') # 返回收益率时序数据
cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.AnnualReturn, _name='_AnnualReturn') # 年化收益率
cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.SharpeRatio, _name='_SharpeRatio') # 夏普比率
cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.DrawDown, _name='_DrawDown') # 回撤

# 添加观测器
# cerebro.addobserver(...)

# 启动回测
result = cerebro.run()

# 从返回的 result 中提取回测结果
strat = result[0]

# 返回日度收益率序列
daily_return = pd.Series(strat.analyzers.pnl.get_analysis())

# 打印评价指标
print("--------------- AnnualReturn -----------------")
print(strat.analyzers._AnnualReturn.get_analysis())
print("--------------- SharpeRatio -----------------")
print(strat.analyzers._SharpeRatio.get_analysis())
print("--------------- DrawDown -----------------")
print(strat.analyzers._DrawDown.get_analysis())

# 可视化回测结果
cerebro.plot()