OCO订单#
发布版本``1.9.34.116``将OCO（即“One Cancel Others”）添加到回测工具中。
注意
此功能仅在回测中实现，尚未实现实盘经纪商支持。
注意
在版本``1.9.36.116``更新。Interactive Brokers支持``StopTrail``、StopTrailLimit``和``OCO。
OCO指定作为该组中第一个订单的参数``oco``。StopTrailLimit：模拟经纪商和``IB``经纪商具有相同的行为。先指定``price``作为初始止损触发价格（还要指定``trailamount``），然后指定``plimi``作为初始限价。两者之间的差距将决定``limitoffset``（限价与止损触发价格之间的距离）。
使用模式尽可能保持用户友好。因此，如果策略逻辑决定是时候发出订单，可以按以下方式使用``OCO``：
- def next(self):
… o1 = self.buy(…) … o2 = self.buy(…, oco=o1) … o3 = self.buy(…, oco=o1) # 或者甚至是oco=o2，o2已经在o1组中
简单明了。第一个订单``o1``将成为组的领导者。通过使用``oco``命名参数并将``o1``指定为``o2``和``o3``，它们将成为**OCO Group**的一部分。请注意代码片段中的注释表明，也可以通过指定``o2``（已经是组中的一部分）来将``o3``纳入到该组中。
有了组后，将发生以下情况：- 如果组内的任何一个订单被执行、取消或过期，其他订单将被取消。
下面的示例将“OCO”概念应用到实际操作中。带有绘图的标准执行过程：
$ ./oco.py –broker cash=50000 –plot
注意
现金增加到“50000”，因为资产达到“4000”，3个订单需要至少“12000”货币单位（经纪人的默认值是“10000”）。
下面是生成的图表。
这个图表实际上没有提供太多信息（它是一个标准的“SMA交叉”策略）。该示例执行以下操作：
当快速SMA上穿慢速SMA时，发出3个订单。
“order1”是一个“限价”订单，将在“limdays”天内过期（策略的参数），限价为收盘价格减去一定比例。
“order2”是一个更长时间过期且限价更低的“限价”订单。-
order3是一个Limit订单，它进一步降低了限价
因此 order2 和 order3 的执行不会发生
因为:
首先会执行
order1，这应该触发其他订单的取消
或者
order1会过期，这将触发其他订单的取消
系统会保留这3个订单的 ref 标识符，并且只会在 notify_order 中看到这三个 ref 标识符时才发出新的 buy 订单，状态为 Completed、Cancelled、Margin``或 ``Expired
退出仅仅是在持有某些柱时完成的。
为了尽量跟踪实际执行过程，会产生文本输出。其中一部分为:
2005-01-28: Oref 1 / 以 2941.11055 进行买入 2005-01-28: Oref 2 / 以 2896.7722 进行买入 2005-01-28: Oref 3 / 以 2822.87495 进行买入 2005-01-31: 订单 ref: 1 / 类型：买入 / 状态：已提交 2005-01-31: 订单 ref: 2 / 类型：买入 / 状态：已提交 2005-01-31: 订单 ref: 3 / 类型：买入 / 状态：已提交 2005-01-31: 订单 ref: 1 / 类型：买入 / 状态：已接受 2005-01-31: 订单 ref: 2 / 类型：买入 / 状态：已接受 2005-01-31: 订单 ref: 3 / 类型：买入 / 状态：已接受 2005-02-01: 订单 ref: 1 / 类型：买入 / 状态：已过期 2005-02-01: 订单 ref: 3 / 类型：买入 / 状态：已取消 2005-02-01: 订单 ref: 2 / 类型：买入 / 状态：已取消 … 2006-06-23: Oref 49 / 以 3532.39925 进行买入 2006-06-23: Oref 50 / 以 3479.147 进行买入 2006-06-23: Oref 51 / 以 3390.39325 进行买入 2006-06-26: 订单 ref: 49 / 类型：买入 / 状态：已提交 2006-06-26: 订单 ref: 50 / 类型：买入 / 状态：已提交 2006-06-26: 订单 ref: 51 / 类型：买入 / 状态：已提交 2006-06-26: 订单 ref: 49 / 类型：买入 / 状态：已接受 2006-06-26: 订单 ref: 50 / 类型：买入 / 状态：已接受 2006-06-26: 订单 ref: 51 / 类型：买入 / 状态：已接受 2006-06-26: 订单 ref: 49 / 类型：买入 / 状态：已完成 2006-06-26: 订单 ref: 51 / 类型：买入 / 状态：已取消 2006-06-26: 订单 ref: 50 / 类型：买入 / 状态：已取消 … 2006-11-10: 订单 ref: 61 / 类型：买入 / 状态：已取消 2006-12-11: Oref 63 / 以 4032.62555 进行买入 2006-12-11: Oref 64 / 以 3971.8322 进行买入 2006-12-11: Oref 65 / 以 3870.50995 进行买入 2006-12-12: 订单 ref: 63 / 类型：买入 / 状态：已提交 2006-12-12: 订单 ref: 64 / 类型：买入 / 状态：已提交 2006-12-12: 订单 ref: 65 / 类型：买入 / 状态：已提交 2006-12-12: 订单 ref: 63 / 类型：买入 / 状态：已接受 2006-12-12: 订单 ref: 64 / 类型：买入 / 状态：已接受 2006-12-12: 订单 ref: 65 / 类型：买入 / 状态：已接受 2006-12-15: 订单 ref: 63 / 类型：买入 / 状态：已过期 2006-12-15: 订单 ref: 65 / 类型：买入 / 状态：已取消 2006-12-15: 订单 ref: 64 / 类型：买入 / 状态：已取消
发生了以下情况: - 第一批订单已发布。订单1过期，2和3被取消。正如预期的那样。
几个月后，另一批由3个订单组成。在这种情况下，订单49被标记为“已完成”，而50和51立即被取消。
最后一批订单与第一批相同。
现在让我们检查没有“OCO”的行为：
$ ./oco.py –strat do_oco=False –broker cash=50000
2005-01-28: 订单引用1 / 以2941.11055购买 2005-01-28: 订单引用2 / 以2896.7722购买 2005-01-28: 订单引用3 / 以2822.87495购买 2005-01-31: 订单引用1 / 类型买入 / 状态已提交 2005-01-31: 订单引用2 / 类型买入 / 状态已提交 2005-01-31: 订单引用3 / 类型买入 / 状态已提交 2005-01-31: 订单引用1 / 类型买入 / 状态已接受 2005-01-31: 订单引用2 / 类型买入 / 状态已接受 2005-01-31: 订单引用3 / 类型买入 / 状态已接受 2005-02-01: 订单引用1 / 类型买入 / 状态已过期
就是这样，没什么（没有订单执行，也没有太大的需要绘制图表的需求）
订单组被发布
订单1过期，但因为策略已将参数``do_oco=False``设置为假，订单2和3不纳入“OCO”组合
因此，订单2和3不会被取消，并且由于默认到期时间是在``1000``天后，它们不会在数据样本（两年的数据）中过期
系统从未发布第二批订单。示例用法
$ ./oco.py --help
用法：oco.py [-h] [--data0 DATA0] [--fromdate FROMDATE] [--todate TODATE]
[--cerebro kwargs] [--broker kwargs] [--sizer kwargs]
[--strat kwargs] [--plot [kwargs]]
示例模板
- 可选参数：
- -h, --help
显示帮助信息并退出
- --data0 DATA0
要读取的数据（默认值：../../datas/2005-2006-day-001.txt）
- --fromdate FROMDATE
日期[时间]格式为YYYY-MM-DD[THH:MM:SS] （默认值：）
- --todate TODATE
日期[时间]格式为YYYY-MM-DD[THH:MM:SS] （默认值：）
- --cerebro kwargs
以键=值的格式提供kwargs（默认值：）
- --broker kwargs
以键=值的格式提供kwargs（默认值：）
- --sizer kwargs
以键=值的格式提供kwargs（默认值：）
- --strat kwargs
以键=值的格式提供kwargs（默认值：）
–plot [kwargs] 以键=值的格式提供kwargs（默认值：）
示例代码#
from __future__ import (absolute_import, division, print_function,
unicode_literals)
import argparse
import datetime
import backtrader as bt
class St(bt.Strategy):
params = dict(
ma=bt.ind.SMA,
p1=5,
p2=15,
limit=0.005,
limdays=3,
limdays2=1000,
hold=10,
switchp1p2=False, # switch prices of order1 and order2
oco1oco2=False, # False - use order1 as oco for order3, else order2
do_oco=True, # use oco or not
)
def notify_order(self, order):
print('{}: Order ref: {} / Type {} / Status {}'.format(
self.data.datetime.date(0),
order.ref, 'Buy' * order.isbuy() or 'Sell',
order.getstatusname()))
if order.status == order.Completed:
self.holdstart = len(self)
if not order.alive() and order.ref in self.orefs:
self.orefs.remove(order.ref)
def __init__(self):
ma1, ma2 = self.p.ma(period=self.p.p1), self.p.ma(period=self.p.p2)
self.cross = bt.ind.CrossOver(ma1, ma2)
self.orefs = list()
def next(self):
if self.orefs:
return # pending orders do nothing
if not self.position:
if self.cross > 0.0: # crossing up
p1 = self.data.close[0] * (1.0 - self.p.limit)
p2 = self.data.close[0] * (1.0 - 2 * 2 * self.p.limit)
p3 = self.data.close[0] * (1.0 - 3 * 3 * self.p.limit)
if self.p.switchp1p2:
p1, p2 = p2, p1
o1 = self.buy(exectype=bt.Order.Limit, price=p1,
valid=datetime.timedelta(self.p.limdays))
print('{}: Oref {} / Buy at {}'.format(
self.datetime.date(), o1.ref, p1))
oco2 = o1 if self.p.do_oco else None
o2 = self.buy(exectype=bt.Order.Limit, price=p2,
valid=datetime.timedelta(self.p.limdays2),
oco=oco2)
print('{}: Oref {} / Buy at {}'.format(
self.datetime.date(), o2.ref, p2))
if self.p.do_oco:
oco3 = o1 if not self.p.oco1oco2 else oco2
else:
oco3 = None
o3 = self.buy(exectype=bt.Order.Limit, price=p3,
valid=datetime.timedelta(self.p.limdays2),
oco=oco3)
print('{}: Oref {} / Buy at {}'.format(
self.datetime.date(), o3.ref, p3))
self.orefs = [o1.ref, o2.ref, o3.ref]
else: # in the market
if (len(self) - self.holdstart) >= self.p.hold:
self.close()
def runstrat(args=None):
args = parse_args(args)
cerebro = bt.Cerebro()
# Data feed kwargs
kwargs = dict()
# Parse from/to-date
dtfmt, tmfmt = '%Y-%m-%d', 'T%H:%M:%S'
for a, d in ((getattr(args, x), x) for x in ['fromdate', 'todate']):
if a:
strpfmt = dtfmt + tmfmt * ('T' in a)
kwargs[d] = datetime.datetime.strptime(a, strpfmt)
# Data feed
data0 = bt.feeds.BacktraderCSVData(dataname=args.data0, **kwargs)
cerebro.adddata(data0)
# Broker
cerebro.broker = bt.brokers.BackBroker(**eval('dict(' + args.broker + ')'))
# Sizer
cerebro.addsizer(bt.sizers.FixedSize, **eval('dict(' + args.sizer + ')'))
# Strategy
cerebro.addstrategy(St, **eval('dict(' + args.strat + ')'))
# Execute
cerebro.run(**eval('dict(' + args.cerebro + ')'))
if args.plot: # Plot if requested to
cerebro.plot(**eval('dict(' + args.plot + ')'))
def parse_args(pargs=None):
parser = argparse.ArgumentParser(
formatter_class=argparse.ArgumentDefaultsHelpFormatter,
description=(
'Sample Skeleton'
)
)
parser.add_argument('--data0', default='../../datas/2005-2006-day-001.txt',
required=False, help='Data to read in')
# Defaults for dates
parser.add_argument('--fromdate', required=False, default='',
help='Date[time] in YYYY-MM-DD[THH:MM:SS] format')
parser.add_argument('--todate', required=False, default='',
help='Date[time] in YYYY-MM-DD[THH:MM:SS] format')
parser.add_argument('--cerebro', required=False, default='',
metavar='kwargs', help='kwargs in key=value format')
parser.add_argument('--broker', required=False, default='',
metavar='kwargs', help='kwargs in key=value format')
parser.add_argument('--sizer', required=False, default='',
metavar='kwargs', help='kwargs in key=value format')
parser.add_argument('--strat', required=False, default='',
metavar='kwargs', help='kwargs in key=value format')
parser.add_argument('--plot', required=False, default='',
nargs='?', const='{}',
metavar='kwargs', help='kwargs in key=value format')
return parser.parse_args(pargs)
if __name__ == '__main__':
runstrat()