-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 32
/
StrategySMA2_4_fix.py
251 lines (209 loc) · 14.3 KB
/
StrategySMA2_4_fix.py
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
import backtrader as bt
from collections import defaultdict # для списков в словарях
import functions
import talib as ta
import numpy as np
import random
class TestStrategy04(bt.Strategy):
"""
- Отображает статус подключения
- При приходе нового бара отображает его цены/объем
- Отображает статус перехода к новым барам
"""
params = ( # Параметры торговой системы
('name', ''), # Название торговой системы
('symbols', ''), # Список торгуемых тикеров. По умолчанию торгуем все тикеры
('Percent', 20),
('lots', ''), # лоты
# ('my_log', ''), # лог
)
def __init__(self):
"""Инициализация торговой системы"""
self.isLive = False # Сначала будут приходить исторические данные
# To keep track of pending orders
self.order = None
self.orders = defaultdict(list)
self.dataclose = None
print(self.p.lots)
self.sma_all1 = defaultdict(list)
self.sma_all2 = defaultdict(list)
self.macd = defaultdict(list)
self.bbands = defaultdict(list)
self.crossover = defaultdict(list)
self.price_buy = defaultdict(list)
self.size_buy = defaultdict(list)
self.my_logs = []
for i in range(len(self.datas)):
ticker = list(self.dnames.keys())[i] # key name is ticker name
self.sma_all1[ticker] = bt.indicators.SMA(self.datas[i], period=8)
self.sma_all2[ticker] = bt.indicators.SMA(self.datas[i], period=32)
self.macd[ticker] = bt.indicators.MACD(self.datas[i], period_me1=8, period_me2=16, period_signal=9)
self.bbands[ticker] = bt.indicators.BollingerBands(self.datas[i], period=20)
self.crossover[ticker] = bt.ind.CrossOver(self.sma_all1[ticker], self.sma_all2[ticker])
def log(self, txt, dt=None):
"""Вывод строки с датой на консоль"""
dt = bt.num2date(
self.datas[0].datetime[0]) if dt is None else dt # Заданная дата или дата последнего бара первого тикера ТС
print(f'{dt.strftime("%d.%m.%Y %H:%M")}, {txt}') # Выводим дату и время с заданным текстом на консоль
def log_csv(self, ticker=None, signal=None, signal_price=None, order=None, order_price=None,
size=None, status=None, cost=None, comm=None, amount=None, pnl=None, dt=None):
"""Собираем логи для csv файла"""
tradedate = bt.num2date(self.datas[0].datetime[0]) if dt is None else dt # Заданная дата или дата последнего бара первого тикера ТС
depo = f"{self.cerebro.broker.get_cash():.2f}"
amount = f"{(self.cerebro.broker.get_value()):.2f}" # - (self.cerebro.broker.get_cash()):.2f}"
strategy_name = self.p.name
info = ""
if order == "BUY" and float(cost) < 0: info = "Warning"
self.my_logs.append([tradedate, ticker, signal, signal_price, order, order_price, size, status,
cost, comm, pnl, amount, depo, strategy_name, info])
def next(self):
"""
Приход нового бара тикера
"""
if self.p.name != '': # Если указали название торговой системы, то будем ждать прихода всех баров
lastdatetimes = [bt.num2date(data.datetime[0]) for data in self.datas] # Дата и время последнего бара каждого тикера
if lastdatetimes.count(lastdatetimes[0]) != len(lastdatetimes): # Если дата и время последних баров не идентичны
return # то еще не пришли все новые бары. Ждем дальше, выходим
#print(self.p.name)
for data in self.datas: # Пробегаемся по всем запрошенным тикерам
ticker = data._dataname
if self.p.symbols == '' or ticker in self.p.symbols: # Если торгуем все тикеры или данный тикер
self.log(f'{ticker} - {bt.TimeFrame.Names[data.p.timeframe]} {data.p.compression} - Open={data.open[0]:.2f}, High={data.high[0]:.2f}, Low={data.low[0]:.2f}, Close={data.close[0]:.2f}, Volume={data.volume[0]:.0f}',
bt.num2date(data.datetime[0]))
_close = data.close[0] # текущий close
_low = data.low[0] # текущий low
_high = data.high[0] # текущий high
_open = data.open[0]
_oc2 = (_open + _close) / 2
_volume = data.volume # ссылка на Объемы # print(volume[0])
# # https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#ta-lib
# # pip install TA_Lib-0.4.24-cp39-cp39-win_amd64.whl
# _ticker = ticker
# _current_close = data.close[0]
# _idx = data.line.idx
# _dd = data.close.array
# _kk = np.array(_dd)
# # print(_dd, _kk)
# _sma1 = ta.SMA(_kk, timeperiod=50); _sma2 = ta.SMA(_kk, timeperiod=100)
# print("[", ticker, _sma1[_idx], _sma2[_idx], "]")
# # условие на покупку
# if not self.orders[ticker]:
# if self.sma_all1[ticker] > self.sma_all2[ticker]:
# #print(self.bbands[ticker].lines.top, self.bbands[ticker].lines.mid, self.bbands[ticker].lines.bot)
# self.log(f"BUY CREATE [{ticker}] {self.data.close[0]:.2f}")
# self.buy(data=data, exectype=bt.Order.Market) # , size=size)
# self.orders[ticker] = True
#
# # условие на продажу
# if self.orders[ticker]:
# if self.sma_all1[ticker] < self.sma_all2[ticker]:
# self.log(f"SELL CREATE [{ticker}] {self.data.close[0]:.2f}")
# self.sell(data=data, exectype=bt.Order.Market) # , size=size)
# self.orders[ticker] = False
# ==========================================================================================================================
# условие на покупку
if not self.orders[ticker]:
if self.sma_all1[ticker] > self.sma_all2[ticker]:
#print(self.bbands[ticker].lines.top, self.bbands[ticker].lines.mid, self.bbands[ticker].lines.bot)
lot = self.p.lots[ticker]
percent = 3 # сколько % от депозита использовать на сделку
depo = self.cerebro.broker.get_cash()
ticker_price = _close
size = functions.calc_size(depo=depo, lot=lot, percent=percent, ticker_price=ticker_price)
self.log(f"BUY CREATE [{ticker}] {self.data.close[0]:.2f}")
self.log_csv(ticker=ticker, signal='BUY', signal_price=_close, size=size)
self.buy(data=data, exectype=bt.Order.Market, size=size)
self.orders[ticker] = True
profit_percent = 1
ratio_profit = 5 # 1/3 => 1%*3=3%
stop_loss_percent = 1
# условие на продажу
if self.orders[ticker] and self.price_buy[ticker]:
# print(f"_close={_close} self.price_buy[ticker]={self.price_buy[ticker]} take_profit={self.price_buy[ticker]*(1+profit_percent*ratio_profit/100)} stop-loss={self.price_buy[ticker]*(1-profit_percent/100)}")
size = self.size_buy[ticker]
# условие на продажу stop-loss %
if _close <= self.price_buy[ticker] * (1 - stop_loss_percent / 100):
self.log(f"SELL STOP LOSS CREATE [{ticker}] {self.data.close[0]:.2f}")
self.log_csv(ticker=ticker, signal='STOP LOSS', signal_price=_close, size=size)
self.sell(data=data, exectype=bt.Order.Market, size=size)
self.orders[ticker] = False
# условие на продажу take-profit
elif self.sma_all1[ticker] < self.sma_all2[ticker]:
self.log(f"SELL CREATE [{ticker}] {self.data.close[0]:.2f}")
self.log_csv(ticker=ticker, signal='SELL', signal_price=_close, size=size)
self.sell(data=data, exectype=bt.Order.Market, size=size)
self.orders[ticker] = False
# if _close>=self.price_buy[ticker]*(1+profit_percent*ratio_profit/100):
# self.log(f"SELL TAKE PROFIT CREATE [{ticker}] {self.data.close[0]:.2f}")
# self.sell(data=data, exectype=bt.Order.Market, size=size)
# self.orders[ticker] = False
# ==========================================================================================================================
# if not self.orders[ticker]:
# if self.sma_all1[ticker] > self.sma_all2[ticker]:
# #print(self.bbands[ticker].lines.top, self.bbands[ticker].lines.mid, self.bbands[ticker].lines.bot)
# self.log(f"BUY CREATE [{ticker}] {self.data.close[0]:.2f}")
# self.buy(data=data, exectype=bt.Order.Market) # , size=size)
# self.orders[ticker] = True
# if not self.orders[ticker]:
# if random.randint(0, 10) > 8:
# #print(self.bbands[ticker].lines.top, self.bbands[ticker].lines.mid, self.bbands[ticker].lines.bot)
# self.log(f"BUY CREATE [{ticker}] {self.data.close[0]:.2f}")
# self.buy(data=data, exectype=bt.Order.Market) # , size=size)
# self.orders[ticker] = True
#
# if self.orders[ticker]:
# if _close < self.bbands[ticker].lines.mid:
# self.log(f"SELL CREATE [{ticker}] {self.data.close[0]:.2f}")
# self.sell(data=data, exectype=bt.Order.Market) # , size=size)
# self.orders[ticker] = False
# if not self.orders[ticker]:
# if self.sma_all1[ticker] > self.sma_all2[ticker]:
# #print(self.bbands[ticker].lines.top, self.bbands[ticker].lines.mid, self.bbands[ticker].lines.bot)
# self.log(f"BUY CREATE [{ticker}] {self.data.close[0]:.2f}")
# self.buy(data=data, exectype=bt.Order.Market) # , size=size)
# self.orders[ticker] = True
#
# if self.orders[ticker]:
# if self.sma_all1[ticker] < self.sma_all2[ticker]:
# self.log(f"SELL CREATE [{ticker}] {self.data.close[0]:.2f}")
# self.sell(data=data, exectype=bt.Order.Market) # , size=size)
# self.orders[ticker] = False
def notify_trade(self, trade):
if not trade.isclosed:
return
self.log('OPERATION PROFIT, GROSS %.2f, NET %.2f' %
(trade.pnl, trade.pnlcomm))
def notify_order(self, order):
ticker = order.data._name
size = order.size
if order.status in [order.Submitted, order.Accepted]:
# Buy/Sell order submitted/accepted to/by broker - Nothing to do
return
# Check if an order has been completed
# Attention: broker could reject order if not enough cash
if order.status in [order.Completed]:
if order.isbuy():
self.log(f"BUY EXECUTED [{order.data._name}], {order.executed.price:.2f} size={size}")
self.log_csv(ticker=ticker, order='BUY', order_price=order.executed.price, size=size,
status=order.getstatusname(order.status), cost=f"{order.executed.value:.2f}",
comm=f"{order.executed.comm:.2f}")
self.price_buy[ticker] = order.executed.price # записываем цену покупки для тикера
self.size_buy[ticker] = size # записываем объем покупки для тикера
elif order.issell():
self.log(f"SELL EXECUTED [{order.data._name}], {order.executed.price:.2f} size={size}")
self.log_csv(ticker=ticker, order='SELL', order_price=order.executed.price, size=size,
status=order.getstatusname(order.status),
cost=f"{order.executed.value + order.executed.pnl:.2f}",
comm=f"{order.executed.comm:.2f}", pnl=f"{order.executed.pnl:.2f}")
self.price_buy.pop(ticker, None) # удаляем цену покупки для тикера
self.size_buy.pop(ticker, None) # удаляем объем покупки для тикера
self.bar_executed = len(self)
elif order.status in [order.Canceled, order.Margin, order.Rejected]:
self.log('Order Canceled/Margin/Rejected')
# Write down: no pending order
self.order = None
def notify_data(self, data, status, *args, **kwargs):
"""Изменение статсуса приходящих баров"""
dataStatus = data._getstatusname(status) # Получаем статус (только при LiveBars=True)
print(f'{data._dataname} - {dataStatus}') # Статус приходит для каждого тикера отдельно
self.isLive = dataStatus == 'LIVE' # В Live режим переходим после перехода первого тикера