60、【backtrader期货策略】如何用backtrader回测高频策略(tick数据)?

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原生的backtrader并不支持tick数据的回测，论坛里面也有一些使用者讨论如何用backtrader回测tick数据，其实，最近也一直有在思考这个问题，这篇文章就分享下，如何做。在开始之前，先分析下，这么做的一些缺点。

高频回测的测不准原理

对于中低频的趋势交易策略，如果交易量不是很大的话，单个交易策略对市场的影响微乎其微，可以只考虑市场什么情况，在这种情况下，考虑交易成本之后，回测有一定的可靠性。

高频的交易，本身可能对这个市场就有很大的影响，自身的行为就可能导致市场行为发生改变，使用历史数据回测，即使不考虑交易成本，也很难得到准确的结果。听说，很多高频策略都是直接上模拟盘，小仓位测试，到实盘。高频策略主要是靠理论支撑的，主要是以速度制胜，回测可能没有那么重要。

上面是一个没有做过高频策略的quant的一家之言，也可能不准确哈，仅供参考。

用python去回测tick数据的不足

backtrader是基于python的量化交易框架，python作为一门解释性语言，相对于C++等编译性语言，运行速度会慢上好多。而tick数据本身数据量就比较多，导致python写的量化框架，回测tick数据的时候，都需要耗时比较多。

backtrader本身机制比较完善，里面的order等，自带了丰富的信息，会导致在运行的过程中，内存会不断增大，如果回测的tick数据比较多，几十个G的内存很有可能不够。

总结一下，使用python本身速度比较慢，使用backtrader会额外消耗内存，导致，用backtrader回测大量的tick数据，是一个又慢又占内存的事，是一个事半功倍的努力。

为什么还要用backtrader来回测tick数据

不会c++等语言是一个限制

如果是专门做高频的策略的话，建议就换个平台吧。不要用backtrader了，即使用backtrader,实盘的时候也得改平台。用python去做高频，如果你有一颗慈善的心，愿意捐钱的话，当我没说。

没找到其他更好的python框架

python语言很容易学，有很多基于python的量化框架。但是，到目前为止，还没有找到，或者没有注意到，有哪家是能够支持tick数据的回测的。

backtrader本身有很大的优势

backtrader的优势，就不需要我一遍遍去强调了。

如何用backtrader来回测期货的tick数据

因为backtrader对数据提供了很好的扩展功能，对于高开低收成交量持仓量等之外的数据，可以很容易添加进来。具体的扩展数据的案例，可以参考本文。

如果要改造tick数据，应该怎么做呢？

1. 期货的tick数据，都包含哪些内容？

这是我用一个软件采集的期货的tick数据，包含了下面的字段：

localtime (本机写入TICK的时间),
InstrumentID (合约名),
TradingDay (交易日),
ActionDay (业务日期),
UpdateTime （时间）,
UpdateMillisec（时间毫秒）,
LastPrice （最新价）,
Volume（成交量） ,
HighestPrice （最高价）,
LowestPrice（最低价） ,
OpenPrice（开盘价） ,
ClosePrice（收盘价）,
AveragePrice（均价）,
AskPrice1（申卖价一）,
AskVolume1（申卖量一）,
BidPrice1（申买价一）,
BidVolume1（申买量一）,
UpperLimitPrice（涨停板价）
LowerLimitPrice（跌停板价）
OpenInterest（持仓量）,
Turnover（成交金额）,
PreClosePrice (昨收盘),
PreOpenInterest (昨持仓),
PreSettlementPrice (上次结算价),

2. backtrader在回测的时候需要传入的数据

backtrader传入数据的时候，一般都是需要使用到open\high\low\close这四个价格，为了符合回测的逻辑，让最新价等于open\high\low\close，并且可以额外添加几个列，比如AskVolume1(卖量一）,BidVolume1(买量一)。

这样做有一个缺陷：使用限价单的时候，其实并不能知道能不能成交。比如价格6元的买订单，最新价在5.9元的时候，是会成交的，但是并不能知道最新价在6.00的时候会不会成交。这是一个缺陷。

如果想要避免这个，就需要开发逐tick回测的模式。

目前这个只是基于bar进行的改造，是对现实的一个逼近。理论上是存在更好的回测方法的。

处理原始数据，生成backtrader需要的数据

import pandas as pdimport numpy as npdata = pd.read_csv("c:/result/rb2105.csv")data['datetime']=pd.to_datetime([str(x)+" "+str(y)+"."+str(z) for x,y,z in zip(data['ActionDay'], data["UpdateTime"],data['UpdateMillisec'])])data['open'] = data['LastPrice']data['close'] = data['LastPrice']data['high'] = data['LastPrice']data['low'] = data['LastPrice']data['volume'] = data['Volume']data= data[['datetime','open','high','low','close','volume','AskPrice1','AskVolume1','BidPrice1','BidVolume1']]data.to_csv("rb2105.csv",index=False)

3. 使用backtrader回测期货tick数据的一个小案例

注：这个策略是toy strategy,仅仅是为了测试tick数据随手编写的，大家可以根据自己的需要，改进相关的策略逻辑。

相关的策略代码可以在原文中找到。

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版权声明：本文为CSDN博主「云金杞」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。

原文链接：60、【backtrader期货测策】如何用backtrader回测期货tick数据？_云金杞-CSDN博客

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