如何从MySQL中提取数据并增加换手率指标进行回测
事实上，backtrader虽然没有直接提供接口给我们做这样的优化，但是我们可以通过继承database基类重写datafeed实现目的。下面就给大家演示一下如何从mysql中提取数据并增加换手率指标进行回测。
本文完整源代码和数据均在开源代码仓库中：
https://github.com/ckend/pythondict-quant
1.准备开始之前，你要确保python和pip已经成功安装在电脑上，如果没有，请访问这篇文章：超详细python安装指南 进行安装。如果你用python的目的是数据分析，可以直接安装anaconda：python数据分析与挖掘好帮手—anaconda，它内置了python和pip.
此外，推荐大家用vscode编辑器，因为它可以在编辑器下方的终端运行命令安装依赖模块：python 编程的最好搭档—vscode 详细指南。
windows环境下打开 cmd (开始-运行-cmd)，苹果系统环境下请打开 terminal (command+空格输入terminal)，准备开始输入命令安装依赖。
在终端输入以下命令安装我们所需要的依赖模块:
pip install backtraderpip install numpypip install matplotlib看到 successfully installed xxx 则说明安装成功。
2.自定义datafeed何为datafeed？datafeed 即 backtrader 中的“数据源”，任何数据进入策略回测前都要通过datafeed，而datafeed中会对数据进行处理，使得策略可以高效地进行计算。
我们今天要做的，就是增加一个基于mysql的datafeed，使得整个流程变得更加自动化。
首先，需要定义一个类，使其继承与backtrader的数据基类 database:
from backtrader.feed import databasefrom backtrader import date2numclass mysqldata(database): pass如果需要从外部传入所需股票数据的代码和其一定范围内的k线数据，需要提前定义params. 此外，如果你有除了：datetime(时间)、open(开盘价)、close(收盘价)、high(最高价)、low(最低价)、volume(成交量) 之外的指标。需要提前定义lines，如下所示：
从上图可见，在lines中我增加了两个自定义指标：turnover(成交额) 和 turnover_rate(换手率)。
接下来，编写一个函数根据params参数从mysql中获取数据：
代码本身没有什么可说的，记得替换你本地的mysql配置，值得注意的是最后一行，拿到mysql数据后需要转化为迭代器。
在类初始化的时候，需要定义相关的数据存放变量并调用上述函数获取数据：
接下来到了关键的步骤，在调用回测策略前，cerebro会遍历datafeed的所有数据，此时会调用_load函数, 因此我们需要在这里，将数据库中提取的每列数据对应到lines上：
如果你完整地看完了我的上述分析，那么理解下面整个datafeed，甚至自己写一个datafeed，是非常容易的。
3.使用自定义数据流进行回测接下来，让我们尝试使用这个自定义数据流输入数据，采用第二章的macd策略辅助增加换手率指标进行回测。
这里当然需要你先读懂第二章的内容，如果有点忘记了，可以回头阅读一下，非常简单：
python 量化投资实战教程(2) —macd策略
首先，在回测模块及next函数中，引入换手率指标：
next函数买入时增加判断换手率必须小于3%的条件：
最后，引入我们刚刚编写完成的mysqldata feed，传入相关参数读取股票为603520.sh的数据流，取2017年1月1日至2020年4月12日的数据，并调用回测函数：
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本文完整源代码和数据均在开源代码仓库中：
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此外，推荐大家用vscode编辑器，因为它可以在编辑器下方的终端运行命令安装依赖模块：python 编程的最好搭档—vscode 详细指南。
windows环境下打开 cmd (开始-运行-cmd)，苹果系统环境下请打开 terminal (command+空格输入terminal)，准备开始输入命令安装依赖。
在终端输入以下命令安装我们所需要的依赖模块:
pip install backtraderpip install numpypip install matplotlib看到 successfully installed xxx 则说明安装成功。
2.自定义datafeed何为datafeed？datafeed 即 backtrader 中的“数据源”，任何数据进入策略回测前都要通过datafeed，而datafeed中会对数据进行处理，使得策略可以高效地进行计算。
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首先，需要定义一个类，使其继承与backtrader的数据基类 database:
from backtrader.feed import databasefrom backtrader import date2numclass mysqldata(database): pass如果需要从外部传入所需股票数据的代码和其一定范围内的k线数据，需要提前定义params. 此外，如果你有除了：datetime(时间)、open(开盘价)、close(收盘价)、high(最高价)、low(最低价)、volume(成交量) 之外的指标。需要提前定义lines，如下所示：
从上图可见，在lines中我增加了两个自定义指标：turnover(成交额) 和 turnover_rate(换手率)。
接下来，编写一个函数根据params参数从mysql中获取数据：
代码本身没有什么可说的，记得替换你本地的mysql配置，值得注意的是最后一行，拿到mysql数据后需要转化为迭代器。
在类初始化的时候，需要定义相关的数据存放变量并调用上述函数获取数据：
接下来到了关键的步骤，在调用回测策略前，cerebro会遍历datafeed的所有数据，此时会调用_load函数, 因此我们需要在这里，将数据库中提取的每列数据对应到lines上：
如果你完整地看完了我的上述分析，那么理解下面整个datafeed，甚至自己写一个datafeed，是非常容易的。
3.使用自定义数据流进行回测接下来，让我们尝试使用这个自定义数据流输入数据，采用第二章的macd策略辅助增加换手率指标进行回测。
这里当然需要你先读懂第二章的内容，如果有点忘记了，可以回头阅读一下，非常简单：
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首先，在回测模块及next函数中，引入换手率指标：
next函数买入时增加判断换手率必须小于3%的条件：
最后，引入我们刚刚编写完成的mysqldata feed，传入相关参数读取股票为603520.sh的数据流，取2017年1月1日至2020年4月12日的数据，并调用回测函数：
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