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上传时间: 2019-09-06
详细说明： 1.1 datafeed 在一开始我们就讨论过datafeed，也就是cerebro的本源，数据。我们看一下上次我们的策略是怎么来的。 dataframe = pd.read_csv(dfqc.csv, index_col=0, parse_dates=True) dataframe[openinterest] = 0 data = bt.feeds.PandasData(dataname=dataframe, fromdate = datetime.datetime(2015, 1, 1), todate = datetime.datetime(2016, 12, 31) ) # Add the Data Feed to Cerebro cerebro.adddata(data) 我们的数据是从一个dfqc的csv文件里面来的，这里，可能大家没有这个数据，之前上传的csdn，不只是还没通过还是怎么的。今天就把他存到百度云，大家有需要的可以自行下载。这是东风汽车的股票数据，是从wind上获取的。大家没有wind也可以用tushare之类的免费api获得。 链接：http://pan.baidu.com/s/1slnULbv 密码：wi3k 文件里面的数据大概是这样的： 2014-03-13 00:00:00.005,1.425,1.434,1.449,1.418,457767208.02014-03-14 00:00:00.005,1.429,1.422,1.436,1.416,196209439.02014-03-17 00:00:00.005,1.433,1.434,1.437,1.422,250946201.02014-03-18 00:00:00.005,1.434,1.425,1.437,1.424,245516577.02014-03-19 00:00:00.005,1.423,1.419,1.423,1.406,331866195.02014-03-20 00:00:00.005,1.412,1.408,1.434,1.407,379443759.02014-03-21 00:00:00.005,1.406,1.463,1.468,1.403,825467935.0 dataframe = pd.read_csv(dfqc.csv, index_col=0, parse_dates=True) 大家注意我们把csv读入pandas的参数，index_col=0表示第一列时间数据是作为pandas 的index的，parse_dates=Ture是自动把数据中的符合日期的格式变成datetime类型。为什么要这样呢？其实读入后的pandas长怎么样都是由backtrader规定的。 1.2 strategy中的data 大家不知道有没有注意，strategy的初始化函数（init）中， self.dataclose = self.datas[0].close 有这样一句。在backtrader中，self.datas[0] 与self.data是等价的，换句话说，同一个东西不同的叫法罢了。为什么会有前面这种，笔者认为，backtrader应当可以支持多个datafeed，目前还没有使用到，先按下不表。 看看前面的pandas的要求的结构，我们就知道，不仅仅有self.datas[0].close,还会有self.datas[0].open。也确实如此。只是我们通常拿close作为一个价格基准罢了。这里， self.datas[0].close 返回的是一个lines。lines是backtrader一个很重要的概念，我们可以理解为时间序列流，这类数据，后面可以跟index，也就是说，可以有 self.datas[0].close[0] self.datas[0].close[1] self.datas[0].close[-1] 等等，但是这里的index是有意义的，0代表当前时刻，-1代表前一时刻，1代表后一时刻，一次类推。 所以在next中使用self.dataclose[0],self.dataclose[-1]就很好理解了。
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