import pandas as pd
import datetime

#日度行情数据集
daily_price = pd.read_csv("C:/Users/10712/Desktop/learn_backtrader-main/data/daily_price.csv", parse_dates = ['datetime'])
#parse_dates:将某一列设置为时间索引
#daily_price.head()

sec_code:代码 open:开盘价 high:最高价 low:最低价 close:收盘价 volume:交易量 openinterest:未平仓量

除sec_code外其他是必须导入到datafeeds中的字段

#月末调仓成分股数据集
trade_info = pd.read_csv("C:/Users/10712/Desktop/learn_backtrader-main/data/trade_info.csv", parse_dates = ['trade_date'])
trade_info.head()

sec_code:持仓成分股代码 weight:持仓权重

导入大脑！

import backtrader as bt
#实例化
cerebro = bt.Cerebro()

# 打印初始资金
print('Starting Portfolio Value: %.2f' % cerebro.broker.getvalue())
# 启动回测(这是一个空回测，所以买入卖出肯定一个价格啦！)
cerebro.run()
# 打印回测完成后的资金
print('Final Portfolio Value: %.2f' % cerebro.broker.getvalue())

#导入多只股票的历史行情数据
#用DataFeeds的PandasData()导入，必须以交易日datetime为index
for stock in daily_price['sec_code'].unique():#unique():去除重复值并让元素从大到小排列，返回一个列表
    data = pd.DataFrame(index = daily_price.index.unique())#获取回溯期内所有交易日，index是建立索引
    df = daily_price.query(f"sec_code=='{stock}'")[['open','high','low','close','volume','openinterest']]
    #query():查询
    data_ = pd.merge(data, df, left_index=True, right_index=True, how='left')#合并索引和数据
    
    #缺失值处理（会有些交易日为空）
    data_.loc[:,['volume','openinterest']] = data_.loc[:,['volume','openinterest']].fillna(0)
    data_.loc[:,['open','high','low','close']] = data_.loc[:,['open','high','low','close']].fillna(method='pad')#method='pad'：用之前的数据填充
    data_.loc[:,['open','high','low','close']] = data_.loc[:,['open','high','low','close']].fillna(0)
    
    #导入数据
    datafeed = bt.feeds.PandasData(dataname=data_, fromdate=datetime.datetime(2019,1,2), 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 !")

#导入数据时的注意点在笔记详细讲

导入数据时的注意点：

1. 各个股票交易日总数量可能不统一，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；

2. 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；

3.实现行情数据和股票的一一对应：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。

#配置回测条件
#初始资金
cerebro.broker.setcash(100000000.0)
#佣金，0.03%
cerebro.broker.setcommission(commission=0.0003)
#滑点，0.0001：挂单价格和实际成交价格之间的差（笔记中详细讲）
cerebro.broker.set_slippage_perc(perc=0.0001)

#提前配置要返回的回测结果
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='_SarpeRatio')#夏普比率
cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.DrawDown, _name='_DrawDown')#回撤

交易策略因为是最重要且*的一块，所以拎出来放到笔记里面

#直接进入提取回测结果流程
result = cerebro.run()
#提取result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",strat.strat.analyzers._AnnualReturn.get_analysis())
print("SharpeRatio",strat.strat.analyzers._SharpeRatio.get_analysis())
print("DrawDown",strat.strat.analyzers._DrawDown.get_analysis())