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@ironhak
Description
Hi, I'm using minute level data:
Dataframe sample
Open High Low Close
Date
2020年01月01日 22:02:00+00:00 1.32463 1.32464 1.32462 1.32463
2020年01月01日 22:03:00+00:00 1.32463 1.32466 1.32462 1.32466
2020年01月01日 22:04:00+00:00 1.32466 1.32466 1.32463 1.32463
2020年01月01日 22:05:00+00:00 1.32465 1.32466 1.32462 1.32462
2020年01月01日 22:06:00+00:00 1.32462 1.32470 1.32462 1.32463
... ... ... ... ...
2020年01月29日 23:55:00+00:00 1.30208 1.30208 1.30208 1.30208
2020年01月29日 23:56:00+00:00 1.30207 1.30208 1.30207 1.30208
2020年01月29日 23:57:00+00:00 1.30208 1.30208 1.30208 1.30208
2020年01月29日 23:58:00+00:00 1.30208 1.30208 1.30203 1.30203
2020年01月29日 23:59:00+00:00 1.30202 1.30207 1.30202 1.30207
I need the average daily range, so I thought I could just resample the atr to daily frequency. So I followed the documentation:
def init(self): # Average daily range self.adr = resample_apply('D', ta.atr, self.data.High, self.data.Low, self.data.Close)
Error output:
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError Traceback (most recent call last)
File ~/my_strat/.venv/lib/python3.12/site-packages/backtesting/backtesting.py:150, in Strategy.I(self, func, name, plot, overlay, color, scatter, *args, **kwargs)
149 try:
--> 150 value = func(*args, **kwargs)
151 except Exception as e:
File ~/my_strat/.venv/lib/python3.12/site-packages/backtesting/lib.py:322, in resample_apply.<locals>.wrap_func(resampled, *args, **kwargs)
321 # Resample back to data index
--> 322 if not isinstance(result.index, pd.DatetimeIndex):
323 result.index = resampled.index
AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'index'
The above exception was the direct cause of the following exception:
RuntimeError Traceback (most recent call last)
Cell In[205], line 73
70 bt = Backtest(data, smr_01, margin = 1/100)
71 # import time
72 # start_time = time.time()
---> 73 stats = bt.run()
74 # end_time = time.time()
75
76 # time_taken = end_time - start_time
(...) 82 # print(f"Number of candlesticks: {num_candlesticks}")
83 # print(f"Candlesticks per second: {candlesticks_per_second}")
84 bt.plot()
File ~/my_strat/.venv/lib/python3.12/site-packages/backtesting/backtesting.py:1296, in Backtest.run(self, **kwargs)
1293 broker: _Broker = self._broker(data=data)
1294 strategy: Strategy = self._strategy(broker, data, kwargs)
-> 1296 strategy.init()
1297 data._update() # Strategy.init might have changed/added to data.df
1299 # Indicators used in Strategy.next()
Cell In[205], line 39, in smr_01.init(self)
37 self.range_25, self.range_50, self.range_75 = self.I(range_levels, self.daily_high, self.daily_low, overlay=True)
38 # Average daily range
---> 39 self.adr = resample_apply('D', ta.atr, self.data.High, self.data.Low, self.data.Close)
40 # self.adr = resample_apply('D', ta.sma, self.data.Close, 14)#, self.data.Low, self.data.Close)
42 self.adr2 = self.I(average_daily_range, self.data.df)
File ~/my_strat/.venv/lib/python3.12/site-packages/backtesting/lib.py:330, in resample_apply(rule, func, series, agg, *args, **kwargs)
326 return result
328 wrap_func.__name__ = func.__name__
--> 330 array = strategy_I(wrap_func, resampled, *args, **kwargs)
331 return array
File ~/my_strat/.venv/lib/python3.12/site-packages/backtesting/backtesting.py:152, in Strategy.I(self, func, name, plot, overlay, color, scatter, *args, **kwargs)
150 value = func(*args, **kwargs)
151 except Exception as e:
--> 152 raise RuntimeError(f'Indicator "{name}" error. See traceback above.') from e
154 if isinstance(value, pd.DataFrame):
155 value = value.values.T
RuntimeError: Indicator "atr(H[D],L,C)" error. See traceback above.
However I don't get any error with:
self.sma = resample_apply('D', ta.sma, self.data.Close, 14)
So, again following the docs, I tried doing it myself:
def average_daily_range(df, period): df_resampled = df.resample('D', label='right').agg({'High': 'max', 'Low': 'min', 'Close': 'last'}) print(df_resampled) df_resampled.dropna() atr = ta.atr(df_resampled['High'], df_resampled['Low'], df_resampled['Close'], period) atr = atr.reindex(df.index).ffill() return atr class smr_01(Strategy): def init(self): # Average daily range # self.adr = resample_apply('D', ta.atr, self.data.High, self.data.Low, self.data.Close) self.sma = resample_apply('D', ta.sma, self.data.Close, 14) self.adr = self.I(average_daily_range, self.data.df, 14)
Resampled df:
High Low Close
Date
2020年01月02日 00:00:00+00:00 1.32608 1.32457 1.32497
2020年01月03日 00:00:00+00:00 1.32661 1.31152 1.31467
2020年01月04日 00:00:00+00:00 1.31600 1.30531 1.30787
2020年01月05日 00:00:00+00:00 NaN NaN NaN
2020年01月06日 00:00:00+00:00 1.30855 1.30633 1.30768
2020年01月07日 00:00:00+00:00 1.31785 1.30638 1.31711
2020年01月08日 00:00:00+00:00 1.32120 1.30948 1.31134
2020年01月09日 00:00:00+00:00 1.31694 1.30799 1.31051
2020年01月10日 00:00:00+00:00 1.31233 1.30126 1.30691
2020年01月11日 00:00:00+00:00 1.30968 1.30422 1.30569
2020年01月12日 00:00:00+00:00 NaN NaN NaN
2020年01月13日 00:00:00+00:00 1.30441 1.30287 1.30432
2020年01月14日 00:00:00+00:00 1.30450 1.29608 1.29859
2020年01月15日 00:00:00+00:00 1.30329 1.29542 1.30211
2020年01月16日 00:00:00+00:00 1.30582 1.29850 1.30392
2020年01月17日 00:00:00+00:00 1.30828 1.30252 1.30760
2020年01月18日 00:00:00+00:00 1.31184 1.30050 1.30058
2020年01月19日 00:00:00+00:00 NaN NaN NaN
2020年01月20日 00:00:00+00:00 1.30071 1.29915 1.30051
2020年01月21日 00:00:00+00:00 1.30132 1.29617 1.30035
2020年01月22日 00:00:00+00:00 1.30831 1.29952 1.30451
2020年01月23日 00:00:00+00:00 1.31525 1.30343 1.31435
2020年01月24日 00:00:00+00:00 1.31508 1.30966 1.31186
2020年01月25日 00:00:00+00:00 1.31739 1.30565 1.30701
2020年01月26日 00:00:00+00:00 NaN NaN NaN
2020年01月27日 00:00:00+00:00 1.30799 1.30606 1.30606
2020年01月28日 00:00:00+00:00 1.31050 1.30395 1.30588
2020年01月29日 00:00:00+00:00 1.30649 1.29752 1.30231
2020年01月30日 00:00:00+00:00 1.30273 1.29892 1.30207
Now I have a working ATR resampled to daily... But there is a problem, as you may have noticed both sma and atr are resampled daily with a period of 14:
As you see the ATR start on 20 jan 2020 at 12:00, while the SMA start on 17 jan 2020 at 12:00. So am I doing something wrong or is the library that should be updated?
Packages version:
Package Version
----------------------- -----------
asttokens 3.0.0
backtesting 0.6.3
bokeh 3.6.3
comm 0.2.2
contourpy 1.3.1
cycler 0.12.1
debugpy 1.8.13
decorator 5.2.1
executing 2.2.0
fonttools 4.56.0
ipykernel 6.29.5
ipython 9.0.0
ipython-pygments-lexers 1.1.1
jedi 0.19.2
jinja2 3.1.6
jupyter-client 8.6.3
jupyter-core 5.7.2
kiwisolver 1.4.8
markupsafe 3.0.2
matplotlib 3.10.1
matplotlib-inline 0.1.7
mplfinance 0.12.10b0
nest-asyncio 1.6.0
numpy 2.2.3
packaging 24.2
pandas 2.2.3
pandas-ta 0.3.14b0
parso 0.8.4
pexpect 4.9.0
pillow 11.1.0
platformdirs 4.3.6
prompt-toolkit 3.0.50
psutil 7.0.0
ptyprocess 0.7.0
pure-eval 0.2.3
pygments 2.19.1
pyparsing 3.2.1
python-dateutil 2.9.0.post0
pytz 2025.1
pyyaml 6.0.2
pyzmq 26.2.1
setuptools 76.0.0
six 1.17.0
stack-data 0.6.3
tornado 6.4.2
traitlets 5.14.3
tzdata 2025.1
wcwidth 0.2.13
xyzservices 202510