Backtesting库Jupyter运行问题解决方法

第一段引用上面的摘要：

本文旨在解决在使用Backtesting库在Jupyter Notebook环境中进行回测时，Backtest.run()和Backtest.plot()方法仅返回对象信息，而无法正常运行并生成图表的问题。通过分析错误信息和提供详细步骤，帮助读者成功运行回测并可视化结果。

在使用Backtesting库进行量化交易回测时，可能会遇到Backtest.run()和Backtest.plot()方法只返回对象信息，而没有实际运行回测并显示图表的问题。这通常是由于Jupyter Notebook与Backtesting库的Bokeh可视化后端配置不当引起的。

问题分析

当你在Jupyter Notebook或者其他IDE（如PyCharm、Spyder）中运行Backtesting库时，可能会遇到类似以下的输出：

>

以及以下警告信息：

UserWarning: Jupyter Notebook detected. Setting Bokeh output to notebook. This may not work in Jupyter clients without JavaScript support (e.g. PyCharm, Spyder IDE). Reset with `backtesting.set_bokeh_output(notebook=False)`.

这个警告表明，Backtesting库检测到你正在使用Jupyter Notebook，并尝试将Bokeh的输出设置为notebook模式。然而，某些IDE（如PyCharm、Spyder）的Jupyter客户端可能不支持JavaScript，导致无法正确显示Bokeh图表。

解决方案

解决这个问题的主要思路是确保Backtesting库的Bokeh输出能够正确渲染。以下是详细的步骤：

1. 启动Jupyter Notebook服务器

   虽然你可能在PyCharm或Spyder中使用Jupyter Notebook，但它们可能没有完全启动Jupyter Notebook服务器。确保你已经启动了一个完整的Jupyter Notebook服务器。在命令行或终端中输入以下命令：

   jupyter notebook

   这将在你的默认浏览器中打开一个新的Jupyter Notebook页面。

2. 在Jupyter Notebook中运行代码

   在打开的Jupyter Notebook页面中，创建一个新的Notebook，并将你的Backtesting代码复制到该Notebook中运行。

3. 检查Bokeh输出设置

   虽然你在代码中可能已经尝试使用backtesting.set_bokeh_output(notebook=False)来禁用notebook模式，但有时这可能没有生效。建议你重新确认这一设置。

   from backtesting import Backtest, Strategy
   from backtesting.lib import crossover
   
   # 禁用notebook模式
   from backtesting import set_bokeh_output
   set_bokeh_output(notebook=False)
   
   # 你的策略代码
   class MyStrategy(Strategy):
       def init(self):
           self.sma1 = self.I(SMA, self.data.Close, 10)
           self.sma2 = self.I(SMA, self.data.Close, 20)
   
       def next(self):
           if crossover(self.sma1, self.sma2):
               self.buy()
           elif crossover(self.sma2, self.sma1):
               self.sell()
   
   # 假设你已经准备好了data
   # data = pd.read_csv('your_data.csv')
   # data.index = pd.to_datetime(data.index)
   
   bt = Backtest(data, MyStrategy, commission=.002,
                 exclusive_orders=True)
   
   output = bt.run()
   print(output) # 打印回测结果
   
   bt.plot() # 显示回测图表

4. 依赖项检查

确保您已安装所有必需的依赖项，包括backtesting和bokeh。可以使用以下命令安装：

pip install backtesting
pip install bokeh

注意事项与总结

• 确认你的Jupyter Notebook环境配置正确，特别是Bokeh的输出设置。
• 确保你的代码在完整的Jupyter Notebook服务器环境中运行。
• 检查是否缺少必要的依赖库，并及时安装。

通过以上步骤，你应该能够成功解决Backtesting库在Jupyter Notebook中无法正常运行的问题，并顺利进行回测和可视化。如果问题仍然存在，请检查你的代码是否存在其他错误，并确保你的Backtesting库版本是最新的。