如何用 Backtrader 结合 QuantDash 构建本地多资产策略回测框架？

pip install backtrader pandas quantdash

import datetime
import backtrader as bt
import pandas as pd
from quantdash import QuantDash

# 定义策略
class SmaCrossStrategy(bt.Strategy):
    params = (
        ('fast_period', 20),
        ('slow_period', 50),
    )

    def __init__(self):
        # 定义快速和慢速简单移动平均线
        self.sma_fast = bt.indicators.SimpleMovingAverage(
            self.data.close, period=self.p.fast_period
        )
        self.sma_slow = bt.indicators.SimpleMovingAverage(
            self.data.close, period=self.p.slow_period
        )
        # 交叉信号：1 代表上穿，-1 代表下穿
        self.crossover = bt.indicators.CrossOver(self.sma_fast, self.sma_slow)

    def next(self):
        # 如果当前无持仓，且发生金叉，则买入
        if not self.position:
            if self.crossover > 0:
                self.buy(size=100) # 买入100股
        # 如果已有持仓，且发生死叉，则卖出（清仓）
        else:
            if self.crossover < 0:
                self.close()

# 数据获取与格式适配函数
def get_backtrader_data(api_key, symbol, start_date, end_date):
    # 1. 使用 QuantDash 获取前复权历史K线
    qd = QuantDash(api_key=api_key)
    df = qd.stock.get_kline(
        symbol=symbol,
        start_date=start_date,
        end_date=end_date,
        adjust="forward"  # 开启前复权，确保技术指标不因分红送股而变形
    )
    
    # 2. 格式转换：Backtrader 要求 DatetimeIndex 且字段类型为 float
    df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
    df.set_index('date', inplace=True)
    
    # 保证数据列格式正确
    for col in ['open', 'high', 'low', 'close', 'volume']:
        df[col] = df[col].astype(float)
        
    # Backtrader 默认需要 openinterest 列，我们填充为 0
    df['openinterest'] = 0
    
    # 3. 将 Pandas DataFrame 转换为 Backtrader 接受的 Feed 格式
    data_feed = bt.feeds.PandasData(
        dataname=df,
        datetime=None, # None 表示使用 index 作为时间戳
        open='open',
        high='high',
        low='low',
        close='close',
        volume='volume',
        openinterest='openinterest'
    )
    return data_feed

if __name__ == '__main__':
    # 请在此处替换为你的 QuantDash API Key
    API_KEY = "your_quantdash_api_key_here"
    
    # 回测标的与时间范围（支持 A股、港股、美股，这里以腾讯控股为例）
    SYMBOL = "00700.HK"
    START_DATE = "2024-01-01"
    END_DATE = "2025-12-31"

    # 初始化 Backtrader 引擎
    cerebro = bt.Cerebro()

    # 获取并添加数据
    try:
        data = get_backtrader_data(API_KEY, SYMBOL, START_DATE, END_DATE)
        cerebro.adddata(data)
    except Exception as e:
        print(f"获取数据失败，请检查 API Key 或代码格式: {e}")
        exit()

    # 添加自定义策略
    cerebro.addstrategy(SmaCrossStrategy)

    # 设置初始资金与佣金率（万分之三）
    cerebro.broker.setcash(100000.0)
    cerebro.broker.setcommission(commission=0.0003)

    # 运行回测
    print(f"初始资产: {cerebro.broker.getvalue():.2f}")
    cerebro.run()
    print(f"最终资产: {cerebro.broker.getvalue():.2f}")