1. 股票池有港股和美股的数据
'环球': {'2823.HK': 100, '2800.HK': 500, '1299.HK': 200, 'qqq': 10, 'spy': 10, 'tlt': 10}
不同交易所的timeframe
2. 同步不同市場數據
for ucode, size in underlying.items(): # 数据校验 df0 = yf.download(ucode, date_start, date_end, auto_adjust=False) df0.replace(0, np.nan, inplace=True) df0.dropna(inplace=True) df0.drop_duplicates(keep=False, inplace=False) df0 = df0[['Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume', 'Adj Close']] # 同步市场时间 if '.HK' in ucode: df0.index = df0.index.tz_localize("Asia/Shanghai").tz_convert("UTC") df0.index = df0.index + pd.DateOffset(1) else: df0.index = df0.index.tz_localize("America/New_York").tz_convert("UTC") df0['Date'] = pd.to_datetime(df0.index.date) df0 = df0.set_index(df0['Date']) # 加载数据 data0 = bt.feeds.PandasData(dataname=df0) cerebro.adddata(data0, name=ucode)
先转换成UTC时间,再後移timeframe同步不同市场数据
几点注意:
a. 港股&美股的交易时间相差一天
b. 由於是daily snapshot数据,不用考虑美股的冬令夏令问题
c. 避免後视镜错误,只能向後offset数据