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我尝试使用 python 中的回溯库对股票数据进行回测。我使用这个简单的策略

class CrossOver(bt.SignalStrategy):
    def __init__(self):
        sma=bt.ind.SMA(period=50)
        price=self.data
        crossover=bt.ind.CrossOver(price,sma)
        self.signal_add(bt.SIGNAL_LONG,crossover)

然后我运行它并尝试绘制它并以流光显示

cerebro=bt.Cerebro()
cerebro.addstrategy(CrossOver)
cerebro.adddata(data)
cerebro.run()
pl=cerebro.plot()
st.pyplot(pl)

但我无法在流光中看到图表。有谁知道如何在 streamlit 中显示反向交易者的图表?提前致谢。

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我对反向交易者不太熟悉,所以我从他们的文档中举了一个关于如何创建绘图的例子。图中使用的数据可以从他们的github 存储库中下载。

该解决方案包含以下步骤:

  1. 确保我们使用不向用户显示绘图的 matplotlib 后端,因为我们想在 Streamlit 应用程序中显示它,并且 backtrader 的 plot() 函数显示绘图。这可以使用:

     matplotlib.use('Agg')
    
  2. 从 backtrader 的 plot() 函数中获取 matplotlib 图形。这可以使用:

     figure = cerebro.plot()[0][0]
    
  3. 以流光显示绘图。这可以使用:

     st.pyplot(figure)
    

全部一起:

import streamlit as st
import backtrader as bt
import matplotlib

# Use a backend that doesn't display the plot to the user
# we want only to display inside the Streamlit page
matplotlib.use('Agg')

# --- Code from the backtrader plot example
# data can be found in there github repo 
class St(bt.Strategy):
    def __init__(self):
        self.sma = bt.indicators.SimpleMovingAverage(self.data)
data = bt.feeds.BacktraderCSVData(dataname='2005-2006-day-001.txt')
cerebro = bt.Cerebro()
cerebro.adddata(data)
cerebro.addstrategy(St)
cerebro.run()
figure = cerebro.plot()[0][0]

# show the plot in Streamlit
st.pyplot(figure)

输出:

在此处输入图像描述

于 2021-12-07T14:40:27.500 回答