【答读者问33】backtrader可以对接scikit-learn、pytorch、tensorflow之类的机器学习和深度学习的框架吗
作者:yunjinqi   类别:    日期:2021-12-23 18:14:00    阅读:1399 次   消耗积分:0 分    

of course!当然没有问题啦。

问这个问题,代表着其实还没有完全搞清楚量化交易框架和机器学习、深度学习框架都是做什么的。

量化交易框架是做什么用的

量化交易框架主要有两个目的:验证自己的交易想法 和 实现程序化的自动化交易

验证自己的交易想法,就是通常大家说的回测,使用历史数据分析一下,在过去多年的市场中,这种交易方法能否赚钱,或者说能否更好的赚钱。人有时候总是过度自信,不愿意去花时间和精力去低成本的检验自己的交易方法,非得在实盘交易中去检验,结果往往会亏钱。我们产生的绝大多数交易想法或者方法,可能在长期中都是不赚钱的。虽然大家都知道回测的作用很大,但是当面临到实际的情况的时候,谁有能做到按照自己的交易系统去执行呢?善用回测的力量,这是你的保护神。当回测中不好用的方法,在实际中,坚决不用。

量化交易框架的另一个作用就是通过对接实盘的交易接口,实现自动获取行情数据,自动处理数据发出买卖信号,实现自动化的交易,这样,我们就有时间和精力去实现多品种多策略的交易了。如果是人工的话,就比较难了,人的精力和时间都是有限的,最近在交易中深有体会,人的反映没有行情反映的快,这可能是大多数人都会面临的一种情况,最开始最日内、短线,慢慢随着年龄大了,就没有精力去做了,慢慢变为长线。如果做交易的方法可以量化出来,那么,一个量化交易框架就可以解决你的很大问题了。

scikit-learn、pytorch、tensorflow是做什么的

一个是机器学习流行的python库,后面两个是深度学习的库,通过调用这些库里面写好的算法,可以做非常非常多有意义的事情。

backtrader中如何使用scikit-learn、pytorch、tensorflow?

有两种方式,第一种方式是在backtrader外面做好特征处理和预测值的处理,然后数据做成pandas的形式,直接传入到backtrader中。

【答读者问23】计算指标的时候是直接使用pandas计算好指标加载进去速度快,还是在backtrader中计算指标速度快?(2021-11-17更新,修复pandas增加列添加问题)

第二种方式,如果做机器学习或者深度学习的算法的时候,如果算法依赖过去的交易盈利状况,或者说每一步做一次优化,那么,就需要在next中调用相应的算法去做运算了。如果时间间隔比较长还好,如果时间间隔比较短,比如每天做下训练,这种回测起来,会特别耗费时间,希望你的机器足够牛逼吧!!!


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