backtrader的策略模板，结合“积木式”的策略模块（全系统代码下载）。

关于backtrader的api，backtrader里的文档，最先讲的概念是如何读数，就是line的概念。0表示当前的数据，-1表示前一个bar的数据，依此类推，当然这种取法，在机器学习，或者风险平价的场景里会很麻烦，我们可能需要去过去半年的所有数据，来计算权重。机器学习里可能有几百个因子，因为我们没有使用backtrader的指标体系。

我们主要关心Strategy提供的api：

buy, sell, close，cancel， get_position，这四个函数比较简单，就是买、卖、平仓和取消订单，返回当前持仓，基本的功能好理解。

order_target_size, 到指定股数。

order_target_value, 到指定市值。

order_target_percent，到指定比例（仓位）。

我们做多资产组合，轮动，用得最多的就是这个order_target_percent。比如我们的WeightEqually，

等权分配，那么就是order_garget_percent(1/N)。

这些函数的key都是data，与我们传统的回测使用symbol不同。当然它提供了name和data的映射。

getdatabyname(name)， 这里的name，一般我们在add_data的时候，就使用的symbol，这就对应上了。

其实一个策略这些交易函数就够了，其余写策略就是计算因子，判断规则或者使用机器学习来建模。

这是星球群里的一个讨论，挺有意思，我的回复。其实backtrader也好，或者未来再出现一个更好的引擎，我们要更换起来都很容易。

星球合伙人计划：感兴趣的同学，请星球私信我。

吾日三省吾身

关于人脉，拉长周期看本质就是价值交换。

类比投资来看，你的实力，你的底牌就是人际交往的基本面。

但不意味着，你就不需要朋友，关键时候不需要别人帮你说句话。有时候，有这么一句话，会带来很多事情的转折。

一个好汉三个帮。

首先，绝对实力无敌的人少数，多数人最多算是一个努力，上进的普通人罢了。有一些成绩，担任一些职务。

这时候，你会结识差不多圈层的一群人。

吃饭，喝点小酒，聊聊天，拉拉加常，顺便看看有没有合作的机会，这里的机会也是互惠互利，占便宜的买卖通常都是持久。

但仅此而已。

其实每个人的能量都与你的实力相差无几。

帮忙引荐一个人，敲个门，带个话，举手之劳尚可，其余不要抱太高期望。

黑帮系列动作片里，结局大高潮，一般是黑老大亲自出马，然后被一锅端，电影结束。之前我有点想不明白，这种级别的大佬还用自己亲自出马？其实还是风险收益的问题，多大的收益，就会带来多大的诱惑，挑战人性的底线，得多有信任的人，才能“替”他做这么重要的事情，冒这么大的风险，基本没有。因此，电影符合人性之逻辑。

发现人品不好的人，远离之，尽量划清界限，勿与之纠缠为宜。

解析一下我们支持Backtrader引擎的策略代码：

核心代码继承自bt.Strategy，这是与backtrader内核交互的基础代码。

nofify_order, notify_trade可以打印订单、交易等信息。

在next函数里执行algo_list。

我们的框架基本上实现与底层内核解耦，底层换成pybroker或者bt都是比较容易的事情。

下面是backtrader的策略模板，这个模板是可以复用的，网上很多代码把这块贴了一遍又一遍，其实与真正的策略逻辑没多大关系。

我们的系统，没有使用backtrader的指标体系，数据都是使用我们的“因子表达式”来计算的。因此，与引擎的耦合很小。

我们仅使用backtrader的下单函数，比如buy, sell, order_target_percent这样的调仓，交易函数。

另外还会读取backtrader的持仓情况等。

import backtrader as bt
import pandas as pd
from loguru import logger


class StrategyBase(bt.Strategy):
    def log(self, txt, dt=None):
        dt = dt or self.datas[0].datetime.date(0)
        logger.info('%s, %s' % (dt.isoformat(), txt))

    # 取当前的日期
    def get_current_dt(self):
        #print(self.datas[0].datetime)
        dt = self.datas[0].datetime.date(0).strftime('%Y-%m-%d')
        #print(dt)
        return dt

    # 取当前持仓的data列表
    def get_current_holding_datas(self):
        holdings = []
        for data in self.datas:
            if self.getposition(data).size > 0:
                holdings.append(data)
        return holdings

    # 打印订单日志
    def notify_order(self, order):

        order_status = ['Created', 'Submitted', 'Accepted', 'Partial',
                        'Completed', 'Canceled', 'Expired', 'Margin', 'Rejected']
        # 未被处理的订单
        if order.status in [order.Submitted, order.Accepted]:
            return
            self.log('未处理订单：订单号:%.0f, 标的: %s, 状态状态: %s' % (order.ref,
                                                           order.data._name,
                                                           order_status[order.status]))
            return
        # 已经处理的订单
        if order.status in [order.Partial, order.Completed]:

            if order.isbuy():
                self.log(
                    'BUY EXECUTED, 状态: %s, 订单号:%.0f, 标的: %s, 数量: %.2f, 价格: %.2f, 成本: %.2f, 手续费 %.2f' %
                    (order_status[order.status],  # 订单状态
                     order.ref,  # 订单编号
                     order.data._name,  # 股票名称
                     order.executed.size,  # 成交量
                     order.executed.price,  # 成交价
                     order.executed.value,  # 成交额
                     order.executed.comm))  # 佣金
            else:  # Sell
                self.log(
                    'SELL EXECUTED, status: %s, ref:%.0f, name: %s, Size: %.2f, Price: %.2f, Cost: %.2f, Comm %.2f' %
                    (order_status[order.status],
                     order.ref,
                     order.data._name,
                     order.executed.size,
                     order.executed.price,
                     order.executed.value,
                     order.executed.comm))

        elif order.status in [order.Canceled, order.Margin, order.Rejected, order.Expired]:
            # order.Margin资金不足，订单无法成交
            # 订单未完成
            self.log('未完成订单，订单号:%.0f, 标的 : %s, 订单状态: %s' % (
                order.ref, order.data._name, order_status[order.status]))

        self.order = None

    def notify_trade(self, trade):
        logger.debug('trade......', trade.status)
        # 交易刚打开时
        if trade.justopened:
            self.log('开仓, 标的: %s, 股数: %.2f,价格: %.2f' % (
                trade.getdataname(), trade.size, trade.price))
        # 交易结束
        elif trade.isclosed:
            self.log('平仓, 标的: %s, 股数: %.2f,价格: %.2f, GROSS %.2f, NET %.2f, 手续费 %.2f' % (
                trade.getdataname(), trade.size, trade.price, trade.pnl, trade.pnlcomm, trade.commission))
        # 更新交易状态
        else:
            self.log('交易更新, 标的: %s, 仓位: %.2f,价格: %.2f' % (
                trade.getdataname(), trade.size, trade.price))


class StratgeyAlgo(StrategyBase):
    def __init__(self, algo_list, engine):
        self.algos = algo_list
        self.df_data = engine.df_data
        self.temp = {}
        self.perm = {}
        self.index = -1
        self.dates = list(self.df_data.index.unique())

    def next(self):
        self.index += 1
        self.now = self.dates[self.index]


        self.df_bar = self.df_data.loc[self.now]
        if type(self.df_bar) is pd.Series:
            self.df_bar = self.df_bar.to_frame().T
        self.df_bar.set_index('symbol', inplace=True)

        for algo in self.algos:
            if algo(self) is False:  # 如果algo返回False,直接不运行
                return

吾日三省吾身

“凡事发生必有利于我”。

适当的焦虑与担忧，会激发身体内的斗志，当然不能影响休息，更不能影响身心健康为宜。身边出现了不好的人与事，那它一定是来提醒你，最近可能太“岁月静好”了，需要加快速度，加快脚步成长。

寻宝电影里，主人公背后总有一个坏人团队在“协助”推进剧情，制造紧张气氛。那应该怎么办呢？

正确的做法，集中力量，专注自己的成长。

小时候的经历令人印象深刻。农村的邻里关系极期复杂，而且流动性极低，几代人就生活在这方寸之间，看存量，这近乎无解。我的解法就是努力学习，离开小镇，“离开”这些“纯朴”的人们。后来安排父母也远离这些是非。反而，这些远房亲戚反倒由于距离显得亲密与尊重。偶尔回去，听他们聊聊事非，发现尽管物是人非，但是非还在，只是，作为看客。

把因归于内，把行动归于内，这才是我们可以掌控的事情。