日期时间管理

原文： https://www.backtrader.com/docu/timemgmt/

在发布1.5.0之前，backtrader使用了一种直接的时间管理方法，因为数据源计算的任何日期时间都只是按面值使用。

对于任何用户输入，如可提供给任何数据源的参数fromdate（或sessionstart）的情况，也是如此

考虑到对冻结的数据源进行回溯测试的直接控制，这种方法很好。很容易假设输入日期时间在进入系统之前已经处理好了。

但在 1.5.0 中，支持live数据源，这迫使我们考虑日期时间管理。如果以下情况始终为正确，则无需进行此类管理：

• 纽约的一位交易员交易 ES Mini。US/Eastern中两者的时区（或其中一个别名）

• 柏林的一位交易员交易 DAX 期货。在这种情况下，CET（或Europe/Berling时区均适用

上面的直接输入-输出日期时间方法是可行的，因为交易员（例如柏林的交易员）总是可以这样做：

class Strategy(bt.Strategy):

    def next(self):

        # The DAX future opens at 08:00 CET
        if self.data.datetime.time() < datetime.time(8, 30):
            # don't operate until the market has been running 30 minutes
            return  # 

当柏林的同一位交易员决定交易ES-Mini时，直接法的问题就出现了。因为从DST到的变化发生在一年中的不同时间点，这会导致时差在一年中的几周内不同步。以下情况并不总是有效：

class Strategy(bt.Strategy):

    def next(self):

        # The SPX opens at 09:30 US/Eastern all year long
        # This is most of the year 15:30 CET
        # But it is sometimes 16:30 CET or 14:30 CET if a DST switch on-off
        # has happened in the USA and not in Europe

        # That's why the code below is unreliable

        if self.data.datetime.time() < datetime.time(16, 0):
            # don't operate until the market has been running 30 minutes
            return  # 

时区操作

为了解决上述情况，并且仍然与直接输入输出时间方法兼容，backtrader向最终用户提供以下内容

日期时间输入

• 默认情况下，平台不会接触数据源提供的日期时间

  • 最终用户可以通过以下方式覆盖此输入：

  • 向数据源提供一个tzinput参数。这必须是与datetime.tzinfo接口兼容的对象。用户很可能会提供一个pytz.timezone实例

  根据该决定，backtrader内部使用的时间被认为是UTC-like格式，即：

  • 如果数据源已经以UTC格式存储

  • 通过tzinput进行转换后

  • 它不是真正的UTC，但它是用户的参考，因此UTC-like

日期时间输出

• 如果数据馈送可以自动确定输出的时区，这将是默认值

  这在实时提要的情况下是有意义的，尤其是在柏林（CET时区）的交易员与US/Eastern时区进行产品交易的用例中。

  因为交易者总是得到正确的时间，在上面的例子中，开盘时间在09:30 US/Eastern保持不变，而不是一年中的大部分时间15:30 CET，但有时16:30 CET有时14:30 CET。

• 如果无法确定，则输出将是在输入期间（即UTC-like时间）确定的任何内容

• 最终用户可以覆盖并确定输出的实际时区

  • 向数据源提供一个tz参数。这必须是与datetime.tzinfo接口兼容的对象。用户很可能会提供一个pytz.timezone实例

笔记

来自用户的输入，例如参数fromdate或sessionstart预期与实际tz同步，无论是由用户提供的数据源自动计算，还是作为默认值（None，表示日期时间的直接输入输出）

考虑到这些，让我们回忆一下柏林交易员，他在US/Eastern交易：

import pytz

import bt

data = bt.feeds.MyFeed('ES-Mini', tz=pytz.timezone('US/Eastern'))

class Strategy(bt.Strategy):

    def next(self):

        # This will work all year round.
        # The data source will return in the frame of the 'US/Eastern' time
        # zone and the user is quoting '10:00' as reference time
        # Because in the 'US/Eastern' timezone the SPX index always starts
        # trading at 09:30, this will always work

        if self.data.datetime.time() < datetime.time(10, 0):
            # don't operate until the market has been running 30 minutes
            return  # 

对于能够自动确定输出时区的数据源：

import bt

data = bt.feeds.MyFeedAutoTZ('ES-Mini')

class Strategy(bt.Strategy):

    def next(self):

        # This will work all year round.
        # The data source will return in the frame of the 'US/Eastern' time
        # zone and the user is quoting '10:00' as reference time
        # Because in the 'US/Eastern' timezone the SPX index always starts
        # trading at 09:30, this will always work

        if self.data.datetime.time() < datetime.time(10, 0):
            # don't operate until the market has been running 30 minutes
            return  # 

甚至比上面更少的工作。

显然，上面例子中的MyFeed和MyFeedAuto只是虚名。

笔记

在编写时，分发中唯一能够自动确定时区的数据源是连接到交互代理的数据源

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