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动态指示器

原文： https://www.backtrader.com/blog/posts/2018-02-06-dynamic-indicator/dynamic-indicator/

指标是困难的。这并不是因为它们一般很难编码，而是因为名称具有误导性，人们对指标的含义有不同的期望。

让我们尝试至少定义一下指标在反向交易者生态系统中是什么。

它是定义至少一个输出行的对象，可以定义影响其行为的参数，并将一个或多个数据馈送作为输入。

为了使指标尽可能通用，选择了以下设计原则：

  • 输入数据源可以是任何看起来像数据源的东西，这带来了一个直接的优势：因为其他指标看起来像数据源，所以可以将指标作为输入传递给其他指标

  • 未携带datetime线路有效载荷。这是因为输入本身可能没有要同步的datetime有效负载。与通用系统范围的datetime同步可能不正确，因为指示器可能使用每周时间段的数据，而系统时间可能在秒内滴答作响，因为这是几个数据源中分辨率最低的一个。

  • 操作必须是幂等的，即：如果使用相同的输入调用两次，且参数不变，则输出必须相同。

    考虑到可以要求指示器在同一时间点以相同的输入执行多次操作。虽然这似乎不需要，但如果系统支持数据重放（即：从较小的时间段实时构建较大的时间段），则需要这样做

  • 最后，指示器将其输出值写入当前时刻，即：索引0。否则将命名为Study。Study将查找模式并写入过去的输出值。

    例如参见反向交易者社区-之字形

一旦定义（在反向交易者生态系统中）清楚了，让我们试着看看如何实际编写动态指标。我们似乎不能，因为从上述设计原则来看，指标的操作程序或多或少是不可变的。

最高的…自从…

一个通常被启动的指标是Highest（别名MaxN），以获得给定时期内最高的某物。如

import backtrader as bt

class MyStrategy(bt.Strategy)
    def __init__(self):
        self.the_highest_high_15 = bt.ind.Highest(self.data.high, period=15)

    def next(self):
        if self.the_highest_high_15 > X:
            print('ABOUT TO DO SOMETHING')

在这个片段中，我们实例化了Highest，以跟踪过去 15 个周期的最高点。如果最高点大于X的话，就会采取行动。

这里的陷阱是：

  • period固定在15

让它充满活力

有时，我们需要指示器是动态的，并改变其行为以对实时条件作出反应。例如参见反向交易者社区中的这个问题：自持仓以来的最高点

我们当然不知道何时打开/关闭一个位置，将period设置为像15这样的固定值是没有意义的。让我们看看怎么做，把所有的东西都放在一个指示器里

动态参数

我们将首先使用在指示器寿命期间将要更改的参数，以实现动态性。

import backtrader as bt

class DynamicHighest(bt.Indicator):
    lines = ('dyn_highest',)
    params = dict(tradeopen=False)

    def next(self):
        if self.p.tradeopen:
            self.lines.dyn_highest[0] = max(self.data[0], self.dyn_highest[-1])

class MyStrategy(bt.Strategy)
    def __init__(self):
        self.dyn_highest = DynamicHighest(self.data.high)

    def notify_trade(self, trade):
        self.dyn_highest.p.tradeopen = trade.isopen

    def next(self):
        if self.dyn_highest > X:
            print('ABOUT TO DO SOMETHING')

瞧！我们已经做到了，到目前为止，我们还没有违反为我们的指标制定的规则。让我们看看指标

  • 它定义了一个名为dyn_highest的输出行

  • 它有一个参数tradeopen=False

  • （是的，它接受数据馈送，只是因为它是Indicator的子类）

  • 如果我们总是用相同的输入调用next，它将总是返回相同的值

唯一的问题是：

  • 如果参数值改变，输出也会改变（上述规则规定，只要参数不变，输出将保持不变）

我们在notify_trade中使用它来影响我们的DynamicHighest

  • 我们使用通知的trade的值isopen作为标志，以了解是否必须记录输入数据的最高点

  • 当trade关闭时，isopen的值将为False，我们将停止记录最高值

参考请参见：反向交易者文件交易

容易的

使用一种方法

有些人会反对修改param，因为它是指标声明的一部分，应该只在实例化期间设置。

好的，让我们来寻找一种方法。

import backtrader as bt

class DynamicHighest(bt.Indicator):
    lines = ('dyn_highest',)

    def __init__(self):
        self._tradeopen = False

    def tradeopen(self, yesno):
        self._tradeopen = yesno

    def next(self):
        if self._tradeopen:
            self.lines.dyn_highest[0] = max(self.data[0], self.dyn_highest[-1])

class MyStrategy(bt.Strategy)
    def __init__(self):
        self.dyn_highest = DynamicHighest(self.data.high)

    def notify_trade(self, trade):
        self.dyn_highest.tradeopen(trade.isopen)

    def next(self):
        if self.dyn_highest > X:
            print('ABOUT TO DO SOMETHING')

虽然差别不大，但现在指示器有了一些额外的样板文件，其中有__init__和tradeopen(self, yesno)方法。但是我们的DynamicHighest的动力学是相同的。

奖励：让我们把它变成通用的

让我们恢复params并使指示器成为一个可以应用不同功能的指示器，而不仅仅是max

import backtrader as bt

class DynamicFn(bt.Indicator):
    lines = ('dyn_highest',)
    params = dict(fn=None)

    def __init__(self):
        self._tradeopen = False
        # Safeguard for not set function
        self._fn = self.p.fn or lambda x, y: x

    def tradeopen(self, yesno):
        self._tradeopen = yesno

    def next(self):
        if self._tradeopen:
            self.lines.dyn_highest[0] = self._fn(self.data[0], self.dyn_highest[-1])

class MyStrategy(bt.Strategy)
    def __init__(self):
        self.dyn_highest = DynamicHighest(self.data.high, fn=max)

    def notify_trade(self, trade):
        self.dyn_highest.tradeopen(trade.isopen)

    def next(self):
        if self.dyn_highest > X:
            print('ABOUT TO DO SOMETHING')

说了又做了！我们补充说：

  • params=dict(fn=None)

    收集最终用户想要使用的函数

  • 如果用户未通过特定功能，则使用占位符功能的保护措施：

    ```py

    Safeguard for not set function

    self._fn = self.p.fn or lambda x, y: x ```

  • 我们使用函数（或占位符）进行计算：

    py self.lines.dyn_highest[0] = self._fn(self.data[0], self.dyn_highest[-1])

  • 在调用我们的（现在命名的）DynamicFn指示符时说明我们想要使用哪一个函数……max（这里没有意外）：

    py self.dyn_highest = DynamicHighest(self.data.high, fn=max)

今天没剩下多少了…好好享受吧！！！

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