trader_tanh 함수는 backtrader 라이브러리의 필터링 함수 중 하나로, Tanh 함수를 사용하여 데이터를 필터링하는 함수입니다. Tanh 함수는 Hyperbolic Tangent 함수로, 입력값의 범위가 -1에서 1 사이로 제한되는 함수입니다.
이 함수는 다음과 같은 방식으로 데이터를 필터링합니다.
1. 입력 데이터를 Tanh 함수에 적용하여 -1에서 1 사이의 값을 얻습니다.
2. 이 값을 0.5로 나누어 0에서 1 사이의 값을 얻습니다.
3. 이 값을 사용하여 데이터를 필터링합니다.
trader_tanh 함수의 파라미터는 다음과 같습니다.
- data: 필터링할 데이터
- period: 필터링 기간
- exoparam: 추가 매개변수 (선택 사항)
반환값은 필터링된 데이터입니다.
예제 코드는 다음과 같습니다.
#hostingforum.kr
python
import backtrader as bt
class MyStrategy(bt.Strategy):
params = (('pfast', 10), ('pslow', 30))
def __init__(self):
self.dataclose = self.datas[0].close
self.smafast = bt.ind.SMA(period=self.p.pfast)
self.smalslow = bt.ind.SMA(period=self.p.pslow)
self.crossover = bt.ind.CrossOver(self.smafast, self.smalslow)
def next(self):
if self.crossover > 0:
self.buy()
elif self.crossover < 0:
self.sell()
cerebro = bt.Cerebro()
data = bt.feeds.PandasData(dataname='stock_data.csv')
cerebro.adddata(data)
cerebro.addstrategy(MyStrategy)
cerebro.run()
cerebro.plot()
이 예제 코드는 SMA를 사용하여 데이터를 필터링하는 예제입니다. trader_tanh 함수를 사용하여 데이터를 필터링하는 예제는 다음과 같습니다.
#hostingforum.kr
python
import backtrader as bt
class MyStrategy(bt.Strategy):
params = (('period', 10),)
def __init__(self):
self.dataclose = self.datas[0].close
self.tanh = bt.ind.Tanh(period=self.p.period)
def next(self):
if self.tanh > 0.5:
self.buy()
elif self.tanh < -0.5:
self.sell()
cerebro = bt.Cerebro()
data = bt.feeds.PandasData(dataname='stock_data.csv')
cerebro.adddata(data)
cerebro.addstrategy(MyStrategy)
cerebro.run()
cerebro.plot()
이 예제 코드는 Tanh 함수를 사용하여 데이터를 필터링하는 예제입니다. trader_tanh 함수를 사용하여 데이터를 필터링하는 방법은 Tanh 함수를 사용하여 데이터를 필터링하는 방법과 동일합니다.
2025-05-02 23:26