数据源#
在 backtrader 中，有一组数据源解析器（截止到撰写时，全部为基于CSV的），让您可以从不同的源加载数据。
Yahoo（在线或已经保存到文件中）
VisualChart（请参阅 www.visualchart.com <http://www.visualchart.com> _）
Backtrader CSV（自有的用于测试的格式）
通用的CSV支持
从:ref:快速入门`指南中可以明确地了解到您可以将数据源添加到 ``Cerebro` 实例中。数据源稍后将可在不同策略中使用：
一个数组 self.datas （插入顺序）
对数组对象的别名：
self.data和self.data0指向第一个元素
self.dataX指向数组中索引X的元素插入数据的工作方式的快速提醒:
```python import backtrader as bt import backtrader.feeds as btfeeds
data = btfeeds.YahooFinanceCSVData(dataname=’wheremydatacsvis.csv’)
cerebro = bt.Cerebro()
cerebro.adddata(data) # 可以传递一个 ‘name’ 参数用于绘图目的 ```
数据来源常见参数#
该数据来源可以直接从Yahoo下载数据并供系统使用。
参数:
dataname(默认值: None) 必须提供具体含义根据数据来源类型而变化(文件位置，代码标记，…) -
name（默认值：’’）用于在绘图中作为装饰目的。如果未指定，则可以从
dataname（例如文件路径的最后一部分）派生fromdate（默认值：mindate）指示应忽略任何早于此日期时间的Python日期时间对象
todate（默认值：maxdate）指示应忽略任何晚于此日期时间的Python日期时间对象
timeframe（默认值：TimeFrame.Days）可能的值：
Ticks，Seconds，Minutes，Days，Weeks，Months和Yearscompression（默认值：1）每根K线实际包含的条形数。信息性。仅在数据重采样/重新播放时有效。 -
sessionstart（默认值：无）数据的会话开始时间的指示。可以用于诸如重新取样之类的目的。
sessionend（默认值：无）数据的会话结束时间的指示。可以用于诸如重新取样之类的目的
CSV 数据源常见参数#
参数（额外的通用参数）：
headers（默认值：True）指示传入的数据是否有一个初始的标题行
separator（默认值：”,”）要考虑的分隔符，用于将每个 CSV 行进行标记化.. _generic-csv-datafeed:
GenericCSVData#
这个类提供了一个通用接口，允许解析几乎所有的 CSV 文件格式。
根据参数定义的顺序和字段存在性解析 CSV 文件
特定参数（或特定含义）：
dataname要解析的文件名或类似文件的对象
datetime（默认值：0）包含日期（或日期时间）字段的列
time（默认值：-1）包含时间字段的列，如果与日期时间字段分离（-1 表示不存在）
open（默认值：1），high（默认值：2），low（默认值：3），close（默认值：4），volume（默认值：5），openinterest（默认值：6） 含有对应字段的列索引如果传递了一个负值（例如：-1），表示该字段在CSV数据中不存在
nullvalue（默认值：float(‘NaN’)）如果缺少应该存在的值（CSV字段为空），将使用的值
dtformat（默认值： %Y-%m-%d %H:%M:%S）用于解析日期时间CSV字段的格式
tmformat（默认值： %H:%M:%S）用于解析时间CSV字段的格式，如果“存在”（对于“时间”CSV字段，默认情况下应该不存在）
满足以下要求的示例用法:
限制输入到2000年
使用HLOC顺序而不是OHLC
将缺失值替换为零（0.0）
提供每天的数据条和日期时间仅为YYYY-MM-DD格式
没有“openinterest”列存在The code:
import datetime import backtrader as bt import backtrader.feeds as btfeeds
- data = btfeeds.GenericCSVData(
dataname=’mydata.csv’,
fromdate=datetime.datetime(2000, 1, 1), todate=datetime.datetime(2000, 12, 31),
nullvalue=0.0,
dtformat=(‘%Y-%m-%d’),
datetime=0, high=1, low=2, open=3, close=4, volume=5, openinterest=-1
)
…- 限制输入年份为2000
使用HLOC顺序而不是OHLC顺序
将缺失值替换为零（0.0）
提供了逐笔回测数据，包含单独的日期和时间列 - 日期的格式为YYYY-MM-DD - 时间的格式为HH.MM.SS（不同于通常的HH:MM:SS）
没有
openinterest列存在
代码:
import datetime
import backtrader as bt
import backtrader.feeds as btfeed
...
...
data = btfeeds.GenericCSVData(
dataname='mydata.csv',
fromdate=datetime.datetime(2000, 1, 1),
todate=datetime.datetime(2000, 12, 31),
nullvalue=0.0,
dtformat=('%Y-%m-%d'),
tmformat=('%H.%M.%S'),
datetime=0,
time=1,
high=2,
low=3,
open=4,
close=5,
volume=6,
openinterest=-1
)
- 通过子类化也可以使这些设定 永久化 ::```python
import datetime import backtrader.feeds as btfeed
class MyHLOC(btfreeds.GenericCSVData):
- params = (
(‘fromdate’, datetime.datetime(2000, 1, 1)), (‘todate’, datetime.datetime(2000, 12, 31)), (‘nullvalue’, 0.0), (‘dtformat’, (‘%Y-%m-%d’)), (‘tmformat’, (‘%H.%M.%S’)),
(‘datetime’, 0), (‘time’, 1), (‘high’, 2), (‘low’, 3), (‘open’, 4), (‘close’, 5), (‘volume’, 6), (‘openinterest’, -1)
)
现在可以通过提供 dataname 来重用这个新的类了:
data = btfeeds.MyHLOC(dataname='mydata.csv')