+ Multi-timeframes strategy Мульти-таймфрейм стратегия Python

03 - Timeframes v3.py

@@ -0,0 +1,84 @@
+# git clone https://github.com/cia76/QuikPy
+# git clone https://github.com/cia76/BackTraderQuik
+
+from datetime import datetime
+from backtrader import Cerebro, TimeFrame, Strategy, feeds
+from BackTraderQuik.QKStore import QKStore # Хранилище QUIK
+import backtrader as bt
+import pandas as pd
+
+
+class PrintStatusAndBars(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
+ )
+
+ def log(self, data, txt, dt=None):
+ """Вывод строки с датой на консоль"""
+ dt = bt.num2date(data.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 __init__(self):
+ """Инициализация торговой системы"""
+ self.isLive = False # Сначала будут приходить исторические данные
+
+ 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
+ if self.p.symbols == '' or data._dataname in self.p.symbols: # Если торгуем все тикеры или данный тикер
+ self.log(data, f'{data._name} - {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]))
+ # if data._name == "_m60":
+ # print("M60")
+ # print("D1", bt.num2date(self.datas[1].datetime[0]))
+
+ 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
+
+
+if __name__ == '__main__': # Точка входа при запуске этого скрипта
+ cerebro = Cerebro() # Инициируем "движок" BackTrader
+
+ # Несколько временнЫх интервалов, прямая загрузка
+ symbol = 'TQBR.GAZP'
+ store = QKStore() # Хранилище QUIK (QUIK на локальном компьютере)
+ # store = QKStore(Host='<Ваш IP адрес>') # Хранилище QUIK (К QUIK на удаленном компьютере обращаемся по IP или названию)
+
+ data = store.getdata(dataname=symbol, timeframe=TimeFrame.Minutes, compression=60, fromdate=datetime(2022, 12, 15),
+ name="_m60",
+ LiveBars=True) # Исторические данные по малому временнОму интервалу (должен идти первым)
+ # data = pd.read_csv("TQBR.SBER_H1.csv", sep=",", index_col='datetime') # Считываем файл в DataFrame
+ # data.index = pd.to_datetime(data.index, format='%Y-%m-%d %H:%M') # Переводим индекс в формат datetime
+ # data = feeds.PandasData(dataname=data, name="_m60")
+ cerebro.adddata(data) # Добавляем данные
+
+ # cerebro.resampledata(data, timeframe=TimeFrame.Days, compression=1).plotinfo.plot = False
+
+ data = store.getdata(dataname=symbol, timeframe=TimeFrame.Days, compression=1, fromdate=datetime(2022, 12, 15),
+ name="_d1",
+ LiveBars=True) # Исторические данные по большому временнОму интервалу
+ # data = pd.read_csv("TQBR.SBER_D1.csv", sep=",", index_col='datetime') # Считываем файл в DataFrame
+ # data.index = pd.to_datetime(data.index, format='%Y-%m-%d %H:%M') # Переводим индекс в формат datetime
+ # data = feeds.PandasData(dataname=data, name="_d1")
+ cerebro.adddata(data) # Добавляем данные
+
+ cerebro.addstrategy(PrintStatusAndBars) # Добавляем торговую систему
+
+ cerebro.run() # Запуск торговой системы
+ # cerebro.plot() # Рисуем график. Требуется matplotlib версии 3.2.2 (pip install matplotlib==3.2.2)