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我正在尝试使用 backtrader 对策略进行回测。我看到的大多数示例都使用 csv 文件。我想知道是否可以从交易所获取数据并将其转换为 pandas 数据框，然后使用 backtrader？当我运行它时，我得到一个错误AttributeError: 'numpy.int64' object has no attribute 'lower'，它是指pandafeed.py

import ccxt,os
from dotenv import load_dotenv
import backtrader

class Trader:
    def __init__(self) -> None:
        load_dotenv()
        self.connect()

    """ Creates Binance client """
    def connect(self):
        self.exchange = ccxt.binance({
            'apiKey': os.getenv('BINANCE_API_KEY'),
            'secret': os.getenv('BINANCE_API_SECRET')
        })

klines = Trader().exchange.fetch_ohlcv(symbol=trading_pair,timeframe=interval)
dataFrame = pd.DataFrame(klines)
dataFrame[0] = [datetime.fromtimestamp(t/1000) for t in dataFrame[0]]
data = backtrader.feeds.PandasData(dataname=dataFrame)

cerebro = backtrader.Cerebro()
cerebro.broker.set_cash(10000)
cerebro.adddata(data)
cerebro.run()

如果我使用列名并将代码更改为以下

colums = ['datetime', 'open','high', 'low', 'close', 'volume']
dataFrame = pd.DataFrame(klines, columns=colums)
dataFrame["datetime"] = [datetime.fromtimestamp(t/1000) for t in dataFrame["datetime"]]
data = backtrader.feeds.PandasData(dataname=dataFrame)

我收到这个错误

AttributeError：“int”对象没有属性“to_pydatetime”

熊猫饲料.py

我的问题是：如何将列表变成可以用来运行反向交易者的东西？谢谢你。

PS返回的示例数据结构klines将类似于

[ [1621152000000, 49375.28, 49795.89, 48656.0, 49014.99, 10956.006583], [1621166400000, 49014.99, 49249.06, 47566.01, 47727.26, 14166.961995], [1621180800000, 47727.26, 48097.59, 44444.44, 45549.26, 36819.653456], [1621195200000, 45553.24, 46480.0, 43825.39, 46431.5, 28724.055984], [1621209600000, 46426.83, 46686.0, 42777.0, 42915.46, 28171.858447], [1621224000000, 42915.46, 45400.0, 42196.97, 45149.18, 40557.45817], [1621238400000, 45143.28, 45800.0, 44291.84, 45731.39, 23851.50751], [ 1621252800000, 45733.55, 45791.04, 43156.0, 43362.75, 23137.989315], [1621267200000, 43357.0, 44400.0, 42001.0, 44197.73, 30883.162039], [1621281600000, 44197.73, 44939.2, 42500.0, 43538.04, 20055.197255], [1621296000000, 43538.02, 45281.34, 43150.79, 44779.83、19252.919453]、[1621310400000、44774.78、45799.29、44738.26、45172.7、17218.430549]、[1621324800000、45172。69、45420.0、44607.08、45225.71、8427.020047]]

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2 回答 2

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我遇到了同样的问题，在调试后我发现它附加了，因为反向交易者希望您的数据框被日期时间索引（为了简单起见）。然后要解决它，只需添加到您的代码中：

...
dataFrame = dataFrame.set_index('datetime')
...

在我的情况下，我还必须更改“日期时间”字段的类型，我这样做了：

...
dataFrame["datetime"] = dataFrame["datetime"].values.astype(dtype='datetime64[ms]')
dataFrame = dataFrame.set_index('datetime')
...

我希望这会对你有所帮助，即使你在 2 个月前问过这个问题。

于 2021-07-21T19:48:41.243 回答
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我认为反向交易者正在尝试读取没有标题的标题。尝试告诉 PandasData 没有标题。查看文档

data = backtrader.feeds.PandasData(dataname=dataFrame, header=None)
于 2021-05-18T21:12:04.377 回答