1.OCå
å管ç-runloop
2.Backtrader来啦:可视化篇(重构)
3.LiveDataBus
OCå å管ç-runloop
RunLoop æ¯éè¿å é¨ç»´æ¤ç äºä»¶å¾ªç¯( Event Loop )æ¥å¯¹ äºä»¶/æ¶æ¯è¿è¡ç®¡ççä¸ä¸ªå¯¹è±¡ãrunloop çå®æ¹ææ¡£å¨ thread ç¯ç« Run Loops ï¼ä¹å°±ä»ä¾§é¢è¯´æäº runloop æ¯ä¸çº¿ç¨æ¯æ¯ç¸å ³çã
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ç³»ç»è§¦æ¸äºä»¶å¯¹åº __CFRUNLOOP_IS_CALLING_OUT_TO_A_SOURCE0_PERFORM_FUNCTION__ ï¼
éç¥äºä»¶å¯¹åº __CFNOTIFICATIONCENTER_IS_CALLING_OUT_TO_AN_OBSERVER__ ï¼
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页é¢æ»å¨è¿ç¨ä¸å¤äº UITrackingRunLoopMode ï¼éæ¢ç¶æå¤äº kCFRunLoopDefaultMode ã
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é£ä¹æ ¸å¿é»è¾å°±å¨ CFRunLoopRunSpecific ä¸ãè¿æä¸ä¸ªçé®æ¯ runloop å¯ä»¥ä¼ç ï¼é£ä¹å®æ¯å¦ä½å®ç°çå¢ï¼
è¦äºè§£ runloop çå®ç°åçï¼é¦å è¦æ¸ æ¥å®çæ°æ®ç»æã
CFRunLoopRunSpecific ç第ä¸ä¸ªåæ°æ¯ CFRunLoopGetCurrent() ï¼
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CFRunLoopRef çå®ä¹å¦ä¸ï¼
å®é ä¸åºå±å®æ¯ __CFRunLoop ç±»åï¼
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æ¾ç¶å®æ¯è¦ä¾èµ mode çã
CFRunLoopMode
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CFRunLoopAddTimer -> CFRunLoopRunSpecific -> __CFRunLoopRun -> __CFRunLoopDoTimers -> __CFRunLoopDoTimer -> __CFRUNLOOP_IS_CALLING_OUT_TO_A_TIMER_CALLBACK_FUNCTION__ ã
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CFRunLoopAddSource -> CFRunLoopRunSpecific -> __CFRunLoopRun -> __CFRunLoopDoSources0/__CFRunLoopDoSources1 -> __CFRUNLOOP_IS_CALLING_OUT_TO_A_SOURCE0_PERFORM_FUNCTION__ /__CFRUNLOOP_IS_CALLING_OUT_TO_A_SOURCE1_PERFORM_FUNCTION__
åç observer ä¼è°ç¨ CFRunLoopAddObserver ã
Backtrader来啦:可视化篇(重构)
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今天的《可视化篇》将介绍Backtrader观测器模块observers与自带的绘图函数plot()。我们将通过修改图形样式,基于回测返回的收益序列TimeReturn,结合pyfolio和matplotlib工具,自定义可视化图形。获取完整代码+数据,见文末链接。
observers模块用于统计回测信息,并在plot()的帮助下实现可视化展示。最常用的观测器包括:
- Broker观测器:记录经纪商中各时间点的可用资金和总资产。可视化时,会同时展示cash和values曲线,大漠后台测试源码若需单独展示,可分别使用Cash和Value观测器。
- BuySell观测器:记录回测过程中的买入和卖出信号。可视化时,会在价格曲线上标注买卖点。
- Trades观测器:记录回测过程中每次交易的盈亏。可视化时,会绘制盈亏点。
- TimeReturn观测器:记录回测过程中的收益序列。可视化时,会绘制收益曲线。
- DrawDown观测器:记录回测过程的乐分享app源码回撤序列。可视化时,绘制回撤曲线。
- Benchmark观测器:记录业绩基准的收益序列,必须事先通过数据添加函数添加至大脑cerebro中。可视化时,同时绘制策略本身的收益序列和业绩基准的收益曲线。
如何添加观测器?observers通过addobserver()添加给大脑cerebro,参数obscls对应观测器类,args和kwargs对应观测器支持的设置参数。
如何读取观测器数据?观测器属于lines对象,可以通过self.stats对象在Strategy中读取数据。观测器的设备维修软件源码数据在所有指标计算完后、执行Strategy的next方法后运行并统计数据,因此读取的最新数据[0]相对与next的当前时刻晚一天。
如何自定义观测器?自定义观测器遵循继承bt.observer.Observer类,指定要统计的数据为相应的line,随着回测进行依次存入数据。作为Lines对象的Observers和Indicator类,内部都有plotinfo和plotlines属性,用于回测结束后通过cerebro.plot()方法进行可视化展示。
plot()图形绘制支持回测的三大内容:Data Feeds、Indicators和Observers。Data Feeds在回测开始前导入大脑,Indicators有的与Data Feeds一起绘制在主图上,有的以子图形式绘制,Observers通常绘制在子图上。
plot()中的参数用于系统性配置图形,如修改图形样式、主题颜色等。若需系统性修改图形样式,可以重新定义PlotScheme类,或直接在plot()中修改参数。关于主题颜色,Backtrader提供多种主题色,可通过复制源码中定义的颜色并结合tab_index进行修改。
局部绘图参数设置通过类内部的plotinfo和plotlines属性控制,plotinfo主要对图形整体布局进行设置,plotlines主要对具体line的样式进行设置。
基于收益序列进行可视化,Backtrader自带的绘图工具方便实用。此外,结合pyfolio和matplotlib,根据回测返回的分析器TimeReturn、pyfolio、matplotlib可以得到可视化图形。不同主题下绘制效果也有所不同。
关于回测结果的可视化,需求不同对应不同的可视化内容。Backtrader回测框架提供了友好的绘图接口,对于额外数据,可结合Backtrader分析器Analyzers返回的指标,选用Python绘图工具如Matplotlib、Seaborn、Plotly等进行可视化展示。
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LiveDataBus
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