Backtrader来啦：可视化篇（重构）

       量化投资与机器学习公众号为全网读者带来的业绩源码业绩源码Backtrader系列，深受欢迎，统计统计我们致力于提供免费、业绩源码业绩源码最清晰的统计统计江苏离郑州源码Bt教程。QIML官方Github已上线，业绩源码业绩源码相关数据、统计统计代码一并同步，业绩源码业绩源码欢迎大家关注和星标。统计统计公众号希望为国内量化投资圈贡献一份力量，业绩源码业绩源码影响更多人了解和学习量化投资，统计统计找到适合自己的业绩源码业绩源码道路。如需分享内容，统计统计欢迎在评论区留言。业绩源码业绩源码

       今天的《可视化篇》将介绍Backtrader观测器模块observers与自带的绘图函数plot()。我们将通过修改图形样式，基于回测返回的收益序列TimeReturn，结合pyfolio和matplotlib工具，自定义可视化图形。获取完整代码+数据，见文末链接。

       observers模块用于统计回测信息，并在plot()的帮助下实现可视化展示。最常用的aqs编程源码详解观测器包括：

       - Broker观测器：记录经纪商中各时间点的可用资金和总资产。可视化时，会同时展示cash和values曲线，若需单独展示，可分别使用Cash和Value观测器。

       - BuySell观测器：记录回测过程中的买入和卖出信号。可视化时，会在价格曲线上标注买卖点。

       - Trades观测器：记录回测过程中每次交易的盈亏。可视化时，会绘制盈亏点。

       - TimeReturn观测器：记录回测过程中的收益序列。可视化时，会绘制收益曲线。

       - DrawDown观测器：记录回测过程的回撤序列。可视化时，绘制回撤曲线。

       - Benchmark观测器：记录业绩基准的收益序列，必须事先通过数据添加函数添加至大脑cerebro中。可视化时，同时绘制策略本身的收益序列和业绩基准的收益曲线。

       如何添加观测器？observers通过addobserver()添加给大脑cerebro，参数obscls对应观测器类，args和kwargs对应观测器支持的设置参数。

       如何读取观测器数据？观测器属于lines对象，macd风洞指标源码可以通过self.stats对象在Strategy中读取数据。观测器的数据在所有指标计算完后、执行Strategy的next方法后运行并统计数据，因此读取的最新数据[0]相对与next的当前时刻晚一天。

       如何自定义观测器？自定义观测器遵循继承bt.observer.Observer类，指定要统计的数据为相应的line，随着回测进行依次存入数据。作为Lines对象的Observers和Indicator类，内部都有plotinfo和plotlines属性，用于回测结束后通过cerebro.plot()方法进行可视化展示。

       plot()图形绘制支持回测的三大内容：Data Feeds、Indicators和Observers。Data Feeds在回测开始前导入大脑，Indicators有的与Data Feeds一起绘制在主图上，有的以子图形式绘制，Observers通常绘制在子图上。

       plot()中的参数用于系统性配置图形，如修改图形样式、主题颜色等。若需系统性修改图形样式，可以重新定义PlotScheme类，或直接在plot()中修改参数。关于主题颜色，Backtrader提供多种主题色，免费源码分享博客可通过复制源码中定义的颜色并结合tab_index进行修改。

       局部绘图参数设置通过类内部的plotinfo和plotlines属性控制，plotinfo主要对图形整体布局进行设置，plotlines主要对具体line的样式进行设置。

       基于收益序列进行可视化，Backtrader自带的绘图工具方便实用。此外，结合pyfolio和matplotlib，根据回测返回的分析器TimeReturn、pyfolio、matplotlib可以得到可视化图形。不同主题下绘制效果也有所不同。

       关于回测结果的可视化，需求不同对应不同的可视化内容。Backtrader回测框架提供了友好的绘图接口，对于额外数据，可结合Backtrader分析器Analyzers返回的指标，选用Python绘图工具如Matplotlib、Seaborn、Plotly等进行可视化展示。

       量化投资与机器学习微信公众号专注于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、go语言源码保护大数据等领域，是业内主流自媒体，拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业W+关注者，曾荣获AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续4年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。公众号致力于提供专业、全面的内容，帮助读者深入学习量化投资知识和技能。

医院绩效系统源码：基础数据管理、核算方法和分配规则、KPI评分公式等功能

       医院绩效管理系统源码，实现绩效管理自动化与数字化

       此系统依据国家政策法规，结合医院实践，以经济指标为核心，注重医疗质量、安全、效率与效益管理，强调持续改进。其目标在于通过数据自动采集与绩效评估数字化，确保医院绩效评价过程的公平、公正与规范化。实时数据统计分析协助管理者识别经营与管理问题，促使策略调整与资源优化，提升员工效率与积极性，增强医院竞争力。

       技术架构采用BS架构、Java、SpringBoot、MyBatis、Avue与MySQL，全面覆盖“PDCA”管理流程，包括基础数据管理、核算方法、分配规则与KPI评分。

       基础数据管理涉及科室、岗位设置、职责定义、人员调整、考勤记录等。

       核算方法灵活多样，支持服务人次、服务项目、平衡计分卡、DRGs等，适应不同岗位需求。

       二次分配遵循规范公式与表单，防范科室间“大锅饭”现象，支持个性化分配规则。

       KPI与评分公式多样，覆盖工作量、效率、质量、安全、满意度、管理等多维度，支持多种考核工具与评分方法。

       绩效核算过程管理实现工作流自动化流转，责任人负责数据检查与提交，确保计算准确。

       成本与收入管理自动归集与分摊，支持数据采集、导入、录入，提供成本控制与考核。

       系统提供数据分析工具，可查询与分析管理与绩效数据。

       适用于医院领导、职能科室、科室负责人、普通职工与绩效办，提供全方位的绩效管理服务。

       医院领导可查询全院、科室、个人、月度业绩与绩效工资，分析运营数据。

       职能科室可建立医疗质量考核标准，实施质量检查。

       科室负责人可进行医德医风与医疗质量考核，查询运营与个人业务数据。

       普通职工可查询岗位考核标准、业绩与绩效工资。

       绩效办可设置考核模型与绩效工资核算模型，优化管理。

天勤量化策略库：海龟交易法则（难度：中级）

       天勤量化策略库中的海龟交易法则，是一种全面且自动化的趋势跟随策略，旨在提供一套严谨且无主观判断的交易框架。它涵盖了交易的各个方面，包括入场条件、仓位管理、资金分配以及止损止盈等，是复杂交易策略设计的实用模板。面对币市的剧烈波动，海龟法则展现出极强的适应性，犹如应对极端行情的利器。

       该策略由Richard Dennis创立，他通过招募并培训名交易员（被称为“海龟”）展示了其有效性。这些交易员在5年内的表现令人瞩目，其中最好的业绩达到了惊人的1.亿美元。海龟交易法则随后公之于世，让我们得以深入了解其细节。

       海龟交易法则的核心在于唐奇安通道，它作为趋势信号捕捉工具，通过计算周期内的最高价和最低价，形成三条不同颜色的曲线。当价格突破上轨或下轨时，标志着买卖信号的产生。策略中，小单位（Unit）的定义基于资产价值波动与总净资产的1%对应，通过统计历史价格波动确定。

       建仓和加仓规则基于价格突破通道线，初始建仓为一个Unit。加仓则基于价格进一步上涨或下跌特定百分比。止损和止盈设置在价格变动超出预设标准时触发，允许根据个人需求进行自定义。在天勤量化中，你可以通过回测功能测试策略，如初始资金为万，使用特定日期和参数，如唐奇安通道周期和ATR计算等。

       策略回测结果显示，海龟交易法则在SHFE.hc热卷合约上的表现显著，尽管风险较高，但收益率和年化夏普率均显示出其潜在的盈利能力。天勤量化库提供了相关的源代码，让交易者能够轻松实现和调整这种策略，以适应不同的市场环境。