开发递归指示器(带种子)
原文: https://www.backtrader.com/blog/posts/2018-01-27-recursive-indicators/recursive-indicator/
反向交易者的初始目标之一是:
- 能够快速原型化指标以测试新想法
它不一定是一个完美的指标,但能够快速、轻松地开发它们确实有帮助。为了确认设计是正确的,反向交易者标准库中的第一个指标是指数移动平均数(又称均线),根据定义是:递归。
笔记
琐事:正如你所想象的,1st指标是一个简单的平均值
既然如何开发递归指标的问题已经发布在backtrader 社区中,让我们快速开发一个ExponentialMovingAverage
指标。
递归指示符,如
- 它使用以前的值来计算当前值
你可以在维基百科——指数移动平均中看到数学示例
如果您有足够的勇气阅读所有内容,您将看到周期用于计算指数平滑。我们会用的。
为了解决计算第一个值的难题,行业决定使用之前period
值的简单平均值。
作为杠杆,我们将使用bt.indicators.PeriodN
,其中:
-
已经定义了一个
period
参数 -
通知框架最终用户使用的实际
period
定义见:单据-指标参考
然后让我们开发我们的EMA
import backtrader as bt
class EMA(bt.indicators.PeriodN):
params = {'period': 30} # even if defined, we can redefine the default value
lines = ('ema',) # our output line
def __init__(self):
self.alpha = 2.0 / (1.0 + self.p.period) # period -> exp smoothing factor
def nextstart(self): # calculate here the seed value
self.lines.ema[0] = sum(self.data.get(size=self.p.period)) / self.p.period
def next(self):
ema1 = self.lines.ema[-1] # previous EMA value
self.lines.ema[0] = ema1 * (1.0 - self.alpha) + self.data[0] * self.alpha
做起来比说起来容易。键是在nextstart
中提供种子值,其中
-
当达到指示器的最小预热周期时,将调用一次。
与
next
相反,随后将为每个传递到系统中的新数据值调用next
nextstart
的默认实现只是将作业委托给next
,对于大多数指标(例如简单移动平均线)来说,这是正确的做法。但在这种情况下,覆盖和提供种子值是关键。
沿着数据绘制它
作为移动平均线,如果指标与计算平均值的数据在同一轴上绘制,那就更好了。因为我们从PeriodN
继承了绘图的默认值(见文档):
subplot=True
这当然意味着将为我们的指标创建一个subplot
(图表上的另一个轴)。这很容易被推翻。
import backtrader as bt
class EMA(bt.indicators.PeriodN):
plot = dict(subplot=False)
完成了。如果要控制更多打印选项,请选中文档-打印
祝你好运