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我是反向交易者的新手，我有一个大问题。我想开始我的策略（只是一个简单的 GoldenCross 策略）。这个 GoldenCross.py 脚本如下所示：

import math
import backtrader as bt



class GoldenCross(bt.Strategy):
    params = (("fast", 50), 
                ("slow", 200), 
                ("order percentage", 0.95), 
                ("ticker", "AAPL"))

    def __init__(self):
        self.fast_moving_average = self.bt.indicators.SmoothedMovingAverage(
           self.data.close, 
           period=self.p.fast,
           plotname="50 day moving average")
        self.slow_moving_average = self.bt.indicators.SmoothedMovingAverage(
           self.data.close, 
           period=self.p.slow,
           plotname="200 day moving average")
        self.crossover = self.bt.indicators.crossover(self.fast_moving_average, self.slow_moving_average)

    def next(self):
        pass

现在我想用我的 run.py 脚本运行这个策略。在此脚本中，代码如下所示：

import os, sys, argparse
import pandas as pd 
import backtrader as bt 
from Strategien.GoldenCross import GoldenCross
import datetime



cerebro = bt.Cerebro()
cerebro.broker.setcash(100000)

symbol = "AAPL"
path = "/Users/me/Desktop/allgemein/Visual Studio/Stock Data/S&P500 Aktien 1H/" + symbol + ".csv"
stock_prices = pd.read_csv(path)


feed = bt.feeds.PandasData(dataname=stock_prices)
#(dataname=stock_prices)
cerebro.adddata(stock_prices)

cerebro.addstrategy(GoldenCross)
cerebro.run()
cerebro.plot()

现在，Visual Studio 编译器返回了一个名为“AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'setenvironment'”的错误。

我不知道有什么问题。可能问题出在我的 csv 数据中。我的日期列如下所示：

     Unnamed: 0                      date    close     high      low     open
0              0  2017-01-03T15:00:00.000Z  115.450  115.815  115.400  115.600
1              1  2017-01-03T16:00:00.000Z  115.370  115.670  115.135  115.450
2              2  2017-01-03T17:00:00.000Z  115.470  115.525  115.270  115.365
3              3  2017-01-03T18:00:00.000Z  115.235  115.495  115.235  115.475
4              4  2017-01-03T19:00:00.000Z  115.435  115.445  115.160  115.235
...          ...                       ...      ...      ...      ...      ...

但我已经尝试使用以下方法将此日期转换为日期时间：

stock_prices['date'] = pd.to_datetime(stock_prices['date']) #object to datetime

但这也改变不了问题..

有人对我有什么好的建议吗？

最好的问候克里斯蒂安

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2 回答 2

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必须添加数据提要（不是 stock_prices）提要 = bt.feeds.PandasData(dataname=stock_prices) cerebro.adddata(stock_prices)

至

feed = bt.feeds.PandasData(dataname=stock_prices)
cerebro.adddata(feed)

对我来说，如果您将日期时间设置为索引并解析日期时间，则此方法有效

stock_prices = pd.read_csv(path, index_col='datetime', parse_dates=True)
于 2020-08-20T00:29:32.670 回答
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从 self.bt.whatever 中删除 self 开始... bt 不是 self 的成员。此外，您还没有调用正确的交叉指标。名字应该是驼峰式的。尝试：

class GoldenCross(bt.Strategy):
    params = (("fast", 50),
                ("slow", 200),
                ("order percentage", 0.95),
                ("ticker", "AAPL"))

    def __init__(self):
        self.fast_moving_average = bt.indicators.SmoothedMovingAverage(
           self.data.close,
           period=self.p.fast,
           plotname="50 day moving average")
        self.slow_moving_average = bt.indicators.SmoothedMovingAverage(
           self.data.close,
           period=self.p.slow,
           plotname="200 day moving average")
        self.crossover = bt.indicators.CrossOver(self.fast_moving_average, self.slow_moving_average)
于 2020-07-15T19:06:42.303 回答