def _load_datafeed(cerebro: bt.Cerebro):
"""Load all feeds into backtrader"""
# Datas are in a subfolder of the samples. Need to find where the script is located
# because it could have been called from anywhere
modpath = os.path.dirname(os.path.abspath(sys.argv[0]))
feeds = [
f for f in listdir(DATA_FEED_PATH)
if isfile(join(DATA_FEED_PATH, f)) and DATA_SUFFIX in f
]
for feed in feeds:
data_path = os.path.join(modpath, f'{DATA_FEED_PATH}{feed}')
# Data Feed
data = bt.feeds.YahooFinanceCSVData(
dataname=data_path,
# DO NOT PASS VALUES BEFORE THIS DATE
fromdate=settings.FROM_DATE,
# DO NOT PASS VALUES AFTER THIS DATE
todate=settings.TO_DATE,
reverse=False)
cerebro.adddata(data)
print(f"Added {len(feeds)} data feeds files")
def test_ordered_optimize(cerebro: bt.Cerebro):
cerebro.optstrategy(bt.strategies.MA_CrossOver,
slow=[20],
fast=[5, 10, 20])
res = cerebro.run(optreturn=True)
def df(optresults):
a = [x.analyzers.tradeanalyzer.get_analysis() for x in optresults]
return sum([x.pnl.gross.total if 'pnl' in x else 0 for x in a])
usercolumns = {
'Profit & Loss': df,
}
b = Bokeh(style='bar', output_mode=_output_mode)
browser = OptBrowser(b,
res,
usercolumns=usercolumns,
sortcolumn='Profit & Loss')
model = browser.build_optresult_model()
# browser.start()
def count_children(obj):
numo = 1
if hasattr(obj, "children"):
numo = count_children(obj.children)
if hasattr(obj, '__len__'):
numo += len(obj)
return numo
num = count_children(model)
assert num == 3
def test_optimize_no_optreturn(cerebro_no_optreturn: bt.Cerebro):
cerebro_no_optreturn.optstrategy(bt.strategies.MA_CrossOver,
slow=[5, 10, 20],
fast=[5, 10, 20])
res = cerebro_no_optreturn.run()
s = backtrader_plotting.schemes.Blackly()
b = Bokeh(style='bar', output_mode=_output_mode, scheme=s)
browser = OptBrowser(b, res)
model = browser.build_optresult_model()
#browser.start()
def count_children(obj):
numo = 1
if hasattr(obj, "children"):
numo = count_children(obj.children)
if hasattr(obj, '__len__'):
numo += len(obj)
return numo
num = count_children(model)
assert num == 3
def test_std_backtest(cerebro: bt.Cerebro):
cerebro.addstrategy(bt.strategies.MA_CrossOver)
cerebro.run()
s = backtrader_plotting.schemes.Blackly()
b = Bokeh(style='bar', scheme=s, output_mode=_output_mode)
figs = cerebro.plot(b)
assert len(figs) == 1
assert_num_tabs(figs, 3)
assert_num_figures(figs, 4)
def test_optimize_2strat(cerebro: bt.Cerebro):
cerebro.optstrategy(bt.strategies.MA_CrossOver,
slow=[5, 10, 20],
fast=[5, 10, 20])
cerebro.optstrategy(ToggleStrategy, modbuy=[12, 15], modsell=[17, 19])
res = cerebro.run()
b = Bokeh(style='bar', output_mode=_output_mode)
browser = OptBrowser(b, res)
with pytest.raises(RuntimeError):
browser.build_optresult_model()
def test_simple(self):
cerebro = Cerebro()
cerebro.addstrategy(TestStrategy)
# 'apiKey' and 'secret' are skipped
config = {
'enableRateLimit': True,
'nonce': lambda: str(int(time.time() * 1000))
}
feed = CCXTFeed(
exchange='binance',
dataname='BNB/USDT',
# valid values are:
# ticks, microseconds, seconds, minutes, daily, weekly, monthly
timeframe=TimeFrame.Minutes,
fromdate=dt.datetime(2019, 1, 28, 3, 30),
todate=dt.datetime(2019, 1, 28, 10, 00),
compression=15,
ohlcv_limit=2, # required to make calls to binance exchange work
currency='BNB',
config=config,
retries=5,
# drop_newest=True,
# historical=False,
debug=True,
)
# Add the feed
cerebro.adddata(feed)
# Run the strategy
cerebro.run()
def add_symbol(cerebro: bt.Cerebro, data_path: str, start_date: str,
end_date: str):
data = DOHLCVPData(
dataname=data_path,
headers=True,
fromdate=datetime.strptime(start_date, "%Y-%m-%d"),
todate=datetime.strptime(end_date, "%Y-%m-%d"),
reverse=False,
)
data.plotinfo.plot = False
data.plotinfo.subplot = False
data_name = data_path.split("/")[-1][:-4]
cerebro.adddata(data, name=data_name)
return data
def test_std_backtest_ind_on_line(cerebro: bt.Cerebro):
'''In the past it crashed when creating indicators with specific lines case LineSeriesStub was not handled correctly'''
class TestStrategy(bt.Strategy):
def __init__(self):
self._sma = bt.indicators.SMA(self.data.close)
cerebro.addstrategy(TestStrategy)
cerebro.run()
s = backtrader_plotting.schemes.Blackly()
b = Bokeh(style='bar', scheme=s, output_mode=_output_mode)
figs = cerebro.plot(b)
assert len(figs) == 1
assert_num_tabs(figs, 3)
assert_num_figures(figs, 3)
def run_bt_multiple():
cerebro = Cerebro()
df = get_pickle('tiingo', 'SPY')
data = PandasData(dataname=df)
cerebro.adddata(data)
cerebro.addanalyzer(Returns)
cerebro.optstrategy(StrategyFetcher, idx=[0, 1])
results = cerebro.run()
strats = [x[0] for x in results]
for i, strat in enumerate(strats):
rets = strat.analyzers.returns.get_analysis()
print('Strategy {} Name {}:\n - analyzer: {}\n'.format(
i, strat.__class__.__name__, rets))
def run(symbol, prices, strategy):
# initialize the Cerebro engine
cerebro = Cerebro()
cerebro.broker.setcash(100000)
# add OHLC data feed
feed = bt.feeds.PandasData(dataname=prices)
cerebro.adddata(feed)
cerebro.addstrategy(strategy=strategy, ticker=symbol)
cerebro.run()
def test_std_backtest_ind_subplot(cerebro: bt.Cerebro):
cerebro.addstrategy(bt.strategies.MA_CrossOver)
cerebro.run()
plotconfig = {
'#:i-0': {
'subplot': True,
}
}
s = backtrader_plotting.schemes.Blackly()
b = Bokeh(style='bar',
scheme=s,
output_mode=_output_mode,
plotconfig=plotconfig)
figs = cerebro.plot(b)
assert_num_tabs(figs, 3)
assert_num_figures(figs, 5)
def addPandasData(codes, cerebro: bt.Cerebro, pandas_data_type=PandasDataBase):
be = get_data_backend()
start = get_start_date()
end = get_current_date()
freq = get_current_freq()
if isinstance(codes, str):
# 统一转换成list类型
codes = [codes]
dflist = []
if hasattr(be, 'get_dataFrames'):
dflist = be.get_dataFrames(codes, start, end, freq)
# else:
# todo 调用be.get_price
# for code in codes:
# data=be.get_price(codes, start, end, freq)
# df= pd.Dataframe(data)
# dflist.append(df)
for i, data in enumerate(dflist):
pdf = pandas_data_type(dataname=data)
cerebro.adddata(pdf)
def test_backtest_2strats(cerebro: bt.Cerebro):
cerebro.addstrategy(bt.strategies.MA_CrossOver)
cerebro.addstrategy(ToggleStrategy)
cerebro.run()
b = Bokeh(style='bar', output_mode=_output_mode)
figs = cerebro.plot(b)
assert len(figs) == 2
assert_num_tabs(figs, 3, 3)
assert_num_figures(figs, 4, 3)
def test_optimize(cerebro: bt.Cerebro):
cerebro.optstrategy(bt.strategies.MA_CrossOver,
slow=[5, 10, 20],
fast=[5, 10, 20])
res = cerebro.run(optreturn=True)
b = Bokeh(style='bar', output_mode=_output_mode)
browser = OptBrowser(b, res)
model = browser.build_optresult_model()
# browser.start()
def count_children(obj):
numo = 1
if hasattr(obj, "children"):
numo = count_children(obj.children)
if hasattr(obj, '__len__'):
numo += len(obj)
return numo
num = count_children(model)
assert num == 3
def backtesting(config):
cerebro = Cerebro()
cerebro.addstrategy(TestStrategy)
cerebro.adddata(CCXTFeed(exchange='binance',
dataname='BNB/USDT',
timeframe=TimeFrame.Minutes,
fromdate=datetime(2019, 1, 1, 0, 0),
todate=datetime(2019, 1, 1, 0, 2),
compression=1,
ohlcv_limit=2,
currency='BNB',
config=config,
retries=5))
finished_strategies = cerebro.run()
return finished_strategies
def test_std_backtest_2datas(cerebro: bt.Cerebro):
datapath = getdatadir('nvda-1999-2014.txt')
data = bt.feeds.YahooFinanceCSVData(
dataname=datapath,
fromdate=datetime.datetime(1998, 1, 1),
todate=datetime.datetime(2000, 12, 31),
reverse=False,
swapcloses=True,
)
cerebro.adddata(data)
cerebro.addstrategy(bt.strategies.MA_CrossOver)
cerebro.run()
s = backtrader_plotting.schemes.Blackly()
b = Bokeh(style='bar',
scheme=s,
output_mode=_output_mode,
merge_data_hovers=True)
figs = cerebro.plot(b)
assert len(figs) == 1
assert_num_tabs(figs, 3)
assert_num_figures(figs, 5)
import os, sys, argparse
import pandas
import backtrader
from backtrader import Cerebro
from strategies.BuyAndHold import BuyAndHold
from strategies.GoldenCross import GoldenCross
cerebro = backtrader.Cerebro()
pricesData = pandas.read_csv('SPY.csv', index_col='Date', parse_dates=True)
# initializing Cerebro
cerebro = Cerebro()
cerebro.broker.setcash(100000)
feed = backtrader.feeds.PandasData(dataname=pricesData) # add data feed
cerebro.adddata(feed)
strategies = {"golden_cross": GoldenCross, "buy_hold": BuyAndHold}
parser = argparse.ArgumentParser() # parse command line arguments
parser.add_argument("strategy", help="Which strategy to run", type=str)
args = parser.parse_args()
if not args.strategy in strategies:
print("Invalid strategy, must select one of {}".format(strategies.keys()))
sys.exit()
cerebro.addstrategy(strategy=strategies[args.strategy])
cerebro.run()
cerebro.plot() # plot the chart
from backtrader import Cerebro, TimeFrame
from BackTraderQuik.QKStore import QKStore # Хранилище QUIK
import Strategy as ts # Торговые системы
if __name__ == '__main__': # Точка входа при запуске этого скрипта
cerebro = Cerebro() # Инициируем "движок" BackTrader
# Тестирование на меньшем временнОм интервале (Replay)
symbol = 'TQBR.GAZP'
store = QKStore(Host='192.168.1.7')
data = store.getdata(
dataname=symbol, timeframe=TimeFrame.Minutes, compression=5
) # Исторические данные по самому меньшему временному интервалу
cerebro.replaydata(
data, timeframe=TimeFrame.Days
) # На графике видим большой интервал, прогоняем ТС на меньшем
cerebro.addstrategy(ts.PrintStatusAndBars) # Добавляем торговую систему
cerebro.run() # Запуск торговой системы
cerebro.plot(
) # Рисуем график. Требуется matplotlib версии 3.2.2 (pip install matplotlib==3.2.2)
cerebro = bt.Cerebro()
symbol = 'TSLA' #CLDR'
prices = get_data(symbol, "01-01-2020", "09-15-2020")
print(prices.head())
prices = pd.read_csv(f'../datasets/data_1yr_sep/{symbol}.csv',
index_col='Date',
parse_dates=True)
print(prices.head())
# initialize the Cerebro engine
cerebro = Cerebro()
cerebro.broker.setcash(100000)
# add OHLC data feed
feed = bt.feeds.PandasData(dataname=prices)
cerebro.adddata(feed)
strategies = {
"golden_cross": GoldenCross,
"buy_hold": BuyHold,
"macd": MacdStrat,
"macd_opt": MacdStrat,
"moving_avg": MovingAverage,
"sar": Sar,
"adx_macd": AdxMacd
}
import os, sys, argparse
import pandas as pd
import backtrader as bt
from backtrader import Cerebro
#from strageties.buyHold import BuyHold
from strageties.GoldenCross import GoldenCross
cerebro = bt.Cerebro()
cerebro = Cerebro()
cerebro.broker.setcash(1000000)
spy_prices = pd.read_csv('oracle.csv', index_col='Date', parse_dates=True)
feed = bt.feeds.PandasData(dataname=spy_prices)
cerebro.adddata(feed)
cerebro.addstrategy(GoldenCross)
cerebro.run()
cerebro.plot()
# ("FNV", yearly, six_month),# BBB*
# ("GOLD", yearly, six_month),# BBB*
)
now = datetime.datetime.now()
print(f"#################### STARTING {now.strftime('%H:%M:%S')} ##############\n\n")
# sel_stocks = (("DECK")) # ("TTSH"), ("TSLA"))
for devfactor in [2.0]: #[1.9, 2.0, 2.1, 2.5, 3.0]:
print(f'%%%%%%%%%%%%% Devfactor {devfactor} %%%%%%%%%%%%%%%%')
for yearly in [9]: #[6,7,8,9,10,11,12,15,18,20,22,25,30,32,35,40,45,50]:
for sel_stock in sel_stocks:
avg_roi = 0
buy_or_sell = ""
for strat in ['bbands1']:
# initialize the Cerebro engine
cerebro = Cerebro()
START_VALUE = 1000
cerebro.broker.setcash(START_VALUE)
# add OHLC data feed
# feed = bt.feeds.PandasData(dataname=prices)
strategies = {
"golden_cross": GoldenCross,
"buy_hold": BuyHold,
"strategy": TestStrategy,
"rsi_mean": RSIMean,
"bbands": BBands,
"stop_loss": ManualStopOrStopTrail,
"sma_cross": SmaCross,
from datetime import datetime
from backtrader import Cerebro, TimeFrame
from BackTraderQuik.QKStore import QKStore # Хранилище QUIK
# from BackTraderQuik.QKData import QKData # Данные QUIK для вызвова напрямую (не рекомендуется)
import Strategy as ts # Торговые системы
if __name__ == '__main__': # Точка входа при запуске этого скрипта
cerebro = Cerebro() # Инициируем "движок" BackTrader
# Один тикер, один временной интервал
# symbol = 'TQBR.GAZP'
symbol = 'SPBFUT.SiM1'
# data = QKData(dataname=symbol, timeframe=TimeFrame.Days, Host='192.168.1.7') # Можно вызывать данные напрямую (не рекомендуется)
store = QKStore(Host='192.168.1.7') # Хранилище QUIK
# data = store.getdata(dataname=symbol, timeframe=TimeFrame.Days, fromdate=datetime(2018, 1, 1), LiveBars=False) # Исторические дневные бары с заданной даты
# data = store.getdata(dataname=symbol, timeframe=TimeFrame.Minutes, compression=1, LiveBars=False) # Исторические минутные бары за все время
data = store.getdata(
dataname=symbol,
timeframe=TimeFrame.Minutes,
fromdate=datetime(2021, 3, 16, 7, 0),
compression=1,
LiveBars=True) # Исторические и новые минутные бары за все время
cerebro.adddata(data) # Добавляем данные
cerebro.addstrategy(ts.PrintStatusAndBars) # Добавляем торговую систему
cerebro.run() # Запуск торговой системы
# cerebro.plot() # Рисуем график. Требуется matplotlib версии 3.2.2 (pip install matplotlib==3.2.2)
from datetime import datetime
from backtrader import Cerebro, TimeFrame
from BackTraderQuik.QKStore import QKStore # Хранилище QUIK
import Strategy as ts # Торговые системы
if __name__ == '__main__': # Точка входа при запуске этого скрипта
cerebro = Cerebro() # Инициируем "движок" BackTrader
symbols = (
'TQBR.SBER',
'TQBR.GAZP',
'TQBR.LKOH',
'TQBR.GMKN',
) # Кортеж тикеров
store = QKStore() # Хранилище QUIK (QUIK на локальном компьютере)
# store = QKStore(Host='<Ваш IP адрес>') # Хранилище QUIK (К QUIK на удаленном компьютере обращаемся по IP или названию)
for symbol in symbols: # Пробегаемся по всем тикерам
data = store.getdata(
dataname=symbol,
timeframe=TimeFrame.Minutes,
compression=1,
fromdate=datetime(2021, 10, 4),
LiveBars=True) # Исторические и новые бары по первому тикеру
cerebro.adddata(data) # Добавляем данные
cerebro.addstrategy(
ts.PrintStatusAndBars, name="One Ticker",
symbols=('TQBR.SBER', )) # Добавляем торговую систему по одному тикеру
cerebro.addstrategy(ts.PrintStatusAndBars,
name="Two Tickers",
symbols=(
'TQBR.GAZP',
from datetime import datetime
from backtrader import Cerebro, TimeFrame
from BackTraderQuik.QKStore import QKStore # Хранилище QUIK
import Strategy as ts # Торговые системы
if __name__ == '__main__': # Точка входа при запуске этого скрипта
cerebro = Cerebro() # Инициируем "движок" BackTrader
# Несколько временнЫх интервалов: получение большего временнОго интервала из меньшего (Resample)
symbol = 'TQBR.GAZP'
store = QKStore(Host='192.168.1.7')
data = store.getdata(
dataname=symbol,
timeframe=TimeFrame.Minutes,
compression=15,
fromdate=datetime(
2018, 1,
1)) # Исторические данные по самому меньшему временному интервалу
cerebro.adddata(data) # Добавляем данные
cerebro.resampledata(
data, timeframe=TimeFrame.Days
) # Можно добавить больший временной интервал кратный меньшему (добавляется автоматом)
cerebro.addstrategy(ts.PrintStatusAndBars) # Добавляем торговую систему
cerebro.run() # Запуск торговой системы
cerebro.plot(
) # Рисуем график. Требуется matplotlib версии 3.2.2 (pip install matplotlib==3.2.2)
from datetime import datetime
from backtrader import Cerebro, TimeFrame
from BackTraderQuik.QKStore import QKStore # Хранилище QUIK
import Strategy as ts # Торговые системы
if __name__ == '__main__': # Точка входа при запуске этого скрипта
cerebro = Cerebro() # Инициируем "движок" BackTrader
# Несколько временнЫх интервалов, прямая загрузка
symbol = 'TQBR.GAZP'
store = QKStore(Host='192.168.1.7')
data = store.getdata(
dataname=symbol,
timeframe=TimeFrame.Minutes,
compression=1,
fromdate=datetime(2020, 1, 1)
) # Исторические данные по малому временнОму интервалу (должен идти первым)
cerebro.adddata(data) # Добавляем данные
data = store.getdata(
dataname=symbol,
timeframe=TimeFrame.Days,
fromdate=datetime(
2020, 1,
1)) # Исторические данные по большому временнОму интервалу
cerebro.adddata(data) # Добавляем данные
cerebro.addstrategy(ts.PrintStatusAndBars) # Добавляем торговую систему
cerebro.run() # Запуск торговой системы
cerebro.plot(
) # Рисуем график. Требуется matplotlib версии 3.2.2 (pip install matplotlib==3.2.2)
parser.add_argument("--historical",
action='store_true',
help="only run backfill, no live")
parser.add_argument("--no-backfill",
action='store_true',
help="skip backfill, only live")
parser.add_argument("--loglevel",
default="INFO",
choices=['DEBUG', 'INFO', 'WARNING', 'ERROR'])
parser.add_argument("--plot", action="store_true")
args = parser.parse_args()
logging.basicConfig(level=getattr(logging, args.loglevel))
# Create a cerebro entity
cerebro = Cerebro()
# Set our desired cash start
cerebro.broker.setcash(100000.0)
# Set our sizer
cerebro.addsizer(PercentSizer, percents=90)
# Load the Kraken data
pair = args.long + args.short
datafeed = KrakenData(dataname=pair,
timeframe=getattr(TimeFrame, args.timeframe),
compression=args.compression,
refresh_period=args.refresh,
historical=args.historical,
backfill_start=not args.no_backfill)
from datetime import datetime
from backtrader import Cerebro, TimeFrame
from BackTraderQuik.QKStore import QKStore # Хранилище QUIK
import Strategy as ts # Торговые системы
if __name__ == '__main__': # Точка входа при запуске этого скрипта
cerebro = Cerebro() # Инициируем "движок" BackTrader
# Несколько временнЫх интервалов: получение большего временнОго интервала из меньшего (Resample)
symbol = 'TQBR.GAZP'
store = QKStore() # Хранилище QUIK (QUIK на локальном компьютере)
# store = QKStore(Host='<Ваш IP адрес>') # Хранилище QUIK (К QUIK на удаленном компьютере обращаемся по IP или названию)
data = store.getdata(
dataname=symbol,
timeframe=TimeFrame.Minutes,
compression=1,
fromdate=datetime(
2021, 11,
19)) # Исторические данные по самому меньшему временному интервалу
cerebro.adddata(data) # Добавляем данные из QUIK для проверки исходников
cerebro.resampledata(
data, timeframe=TimeFrame.Minutes, compression=5, boundoff=1
) # Можно добавить больший временной интервал кратный меньшему (добавляется автоматом)
data1 = store.getdata(dataname=symbol,
timeframe=TimeFrame.Minutes,
compression=5,
fromdate=datetime(2021, 11, 19))
cerebro.adddata(
data1
) # Добавляем данные из QUIK для проверки правильности работы Resample
cerebro.addstrategy(ts.PrintStatusAndBars) # Добавляем торговую систему
if options.data is not None:
data_list = options.data.strip()
else:
data_list = input("Stocks to evaluate >").strip()
if data_list == "":
raise ValueError("You must input tickers")
elif not (data_list in [n.split('.')[0] for n in os.listdir("Data")]):
raise ValueError("Tickers must part part of {}".format(
[n.split('.')[0] for n in os.listdir("Data")]))
if options.percent is not None:
percent = float(options.percent)
else:
percent = float(input("Percent of money you are investing >"))
strategies_dict[strategy_key].params.ticker = data_list
strategies_dict[strategy_key].params.order_percentage = percent
cerebro = Cerebro()
cerebro.broker.set_cash(100000)
data = pd.read_csv("Data/{}.csv".format(data_list),
index_col="date",
parse_dates=True)
feed = bt.feeds.PandasData(dataname=data, name=data_list)
cerebro.adddata(feed)
cerebro.addstrategy(strategies_dict[strategy_key])
cerebro.run()
cerebro.plot()
from backtrader import Cerebro, TimeFrame
from BackTraderQuik.QKStore import QKStore # Хранилище QUIK
import Strategy as ts # Торговые системы
if __name__ == '__main__': # Точка входа при запуске этого скрипта
cerebro = Cerebro() # Инициируем "движок" BackTrader
# Склейка фьючерсов (Rollover)
symbols = ['SPBFUT.SiH9', 'SPBFUT.SiM9', 'SPBFUT.SiU9', 'SPBFUT.SiZ9',
'SPBFUT.SiH0', 'SPBFUT.SiM0', 'SPBFUT.SiU0', 'SPBFUT.SiZ0',
'SPBFUT.SiH1', 'SPBFUT.SiM1', 'SPBFUT.SiU1', 'SPBFUT.SiZ1'] # Тикеры для склейки
store = QKStore() # Хранилище QUIK (QUIK на локальном компьютере)
# store = QKStore(Host='<Ваш IP адрес>') # Хранилище QUIK (К QUIK на удаленном компьютере обращаемся по IP или названию)
data = [store.getdata(dataname=symbol, timeframe=TimeFrame.Minutes, compression=5) for symbol in symbols] # Получаем по ним исторические данные
cerebro.rolloverdata(name='Si', *data, checkdate=True, checkcondition=True) # Склеенный тикер
cerebro.addstrategy(ts.PrintStatusAndBars) # Добавляем торговую систему
cerebro.run() # Запуск торговой системы
cerebro.plot() # Рисуем график. Требуется matplotlib версии 3.2.2 (pip install matplotlib==3.2.2)
import datetime as dt
from backtrader import Cerebro, TimeFrame
from backtrader_binance import BinanceStore
from .strategy import RSIStrategy
if __name__ == '__main___':
cerebro = Cerebro(quicknotify=True)
store = BinanceStore(
api_key='YOUR_BINANCE_KEY',
api_secret='YOUR_BINANCE_SECRET',
coin_refer='BTC',
coin_target='USDT')
broker = store.getbroker()
cerebro.setbroker(broker)
from_date = dt.datetime.utcnow() - dt.timedelta(minutes=1261)
data = store.getdata(
dataname='BTCUSDT',
fromdate=from_date,
timeframe=TimeFrame.Minutes,
compression=60)
cerebro.addstrategy(RSIStrategy)
cerebro.adddata(data)
cerebro.run()