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1.什么是Anayzer
我们写了一个策略，跑了一下，看了一下图，觉得不错。但是，究竟我们的策略如何呢？譬如，Sharpe Ratio是多少，最大回撤是多少等等。这些指标我们如何获取呢？在backtrader中，给我们提供了获取这些指标的途径，就是Analyzer。顾名思义，就是分析师。
这里我们要提一下，Analyzer与Lines这一类数据是不一样的。显然的，Analyzer是在你跑完策略之后给你一个结果，不会每时每刻都有一个数据产生。但是我们要说明的是在backtrader的内部，其实Analyzer也是一种Lines，这可能是出于代码后期兼容性和可扩展性的考虑吧，作为end user，其实不用考虑那么多。
2.如何使用Anayzer
具体怎么使用Analyzer呢？和Strategy、Observe和Datas一样，我们把我们想要的Analyzer加入到cerebro中就可以了，具体使用的方法是：
addanalyzer()
# -*- coding: utf-8 -*-from __future__ import (absolute_import, division, print_function,unicode_literals)import datetime # For datetime objects
import pandas as pd
import backtrader as bt
import numpy as np# Create a Stratey
class MyStrategy(bt.Strategy):params = (('ssa_window', 15),('maperiod', 15),)def log(self, txt, dt=None):''' Logging function fot this strategy'''dt = dt or self.datas[0].datetime.date(0)print('%s, %s' % (dt.isoformat(), txt))def __init__(self):# Keep a reference to the "close" line in the data[0] dataseriesself.dataclose = self.datas[0].close# To keep track of pending orders and buy price/commissionself.order = Noneself.buyprice = Noneself.buycomm = Noneself.sma = bt.indicators.SimpleMovingAverage(self.datas[0], period=self.params.maperiod)def notify_order(self, order):if order.status in [order.Submitted, order.Accepted]:returnif order.status in [order.Completed]:if order.isbuy():self.log('BUY EXECUTED, Price: %.2f, Cost: %.2f, Comm %.2f' %(order.executed.price,order.executed.value,order.executed.comm))self.buyprice = order.executed.priceself.buycomm = order.executed.commelse: # Sellself.log('SELL EXECUTED, Price: %.2f, Cost: %.2f, Comm %.2f' %(order.executed.price,order.executed.value,order.executed.comm))self.bar_executed = len(self)elif order.status in [order.Canceled, order.Margin, order.Rejected]:self.log('Order Canceled/Margin/Rejected')self.order = Nonedef notify_trade(self, trade):if not trade.isclosed:returnself.log('OPERATION PROFIT, GROSS %.2f, NET %.2f' %(trade.pnl, trade.pnlcomm))def next(self):self.log('Close, %.2f' % self.dataclose[0])if self.order:returnif not self.position:if self.dataclose[0] > self.sma[0]:self.log('BUY CREATE, %.2f' % self.dataclose[0])self.order = self.buy()else:if self.dataclose[0] < self.sma[0]:self.log('SELL CREATE, %.2f' % self.dataclose[0])self.order = self.sell()if __name__ == '__main__':cerebro = bt.Cerebro()cerebro.addstrategy(MyStrategy)dataframe = pd.read_csv('dfqc.csv', index_col=0, parse_dates=True)dataframe['openinterest'] = 0data = bt.feeds.PandasData(dataname=dataframe,fromdate = datetime.datetime(2015, 1, 1),todate = datetime.datetime(2016, 12, 31))cerebro.adddata(data)cerebro.broker.setcash(100.0)cerebro.addsizer(bt.sizers.FixedSize, stake=10)cerebro.broker.setcommission(commission=0.0)print('Starting Portfolio Value: %.2f' % cerebro.broker.getvalue())cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.SharpeRatio, _name = 'SharpeRatio')cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.DrawDown, _name='DW')results = cerebro.run()strat = results[0]print('Final Portfolio Value: %.2f' % cerebro.broker.getvalue())print('SR:', strat.analyzers.SharpeRatio.get_analysis())print('DW:', strat.analyzers.DW.get_analysis())cerebro.plot()
用的还是我们之前SMA的例子。我们着重看一下我们的analyzer是怎么添加和使用的。
cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.SharpeRatio, _name = 'SharpeRatio')cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.DrawDown, _name='DW')results = cerebro.run()strat = results[0]print('Final Portfolio Value: %.2f' % cerebro.broker.getvalue())print('SR:', strat.analyzers.SharpeRatio.get_analysis())print('DW:', strat.analyzers.DW.get_analysis())cerebro.plot()
我们看一下，在rcerebro run之前，我们先添加了两个analyzer：SharpeRatio和DrawDown，在添加的时候，我们分别对这两个anayzer命令名，也就是
_name = 'SharpeRatio'与 _name='DW'_name='DW'
为了使用这一anayzer，我们需要获取cerebro run之后的返回值，然后获取策略相关信息，
results = cerebro.run()
strat = results[0]这一部分在后续解析cerebro时再展开。
print('SR:', strat.analyzers.SharpeRatio.get_analysis())print('DW:', strat.analyzers.DW.get_analysis())这里，我们就获取了这一策略的SharpeRatio与回撤的信息了。
我们可以看到，回撤信息布置最大回撤，还有好多。
3.有哪些指标
那么，具体，有哪些Analyzer呢？
笔者大概列了一下：
AnnualReturn
Calmar
DrawDown
TimeDrawDown
GrossLeverage
PositionsValue
PyFolio
LogReturnsRolling
PeriodStats
Returns
SharpeRatio
SharpeRatio_A
SQN
TimeReturn
TradeAnalyzer
Transactions
VWR
大概有这么些，具体后续用到了再详细讲解。