BackTrader提供了一组数据槽解析器(在编写所有基于CSV的数据时)，让您可以从不同的来源加载数据。

• 雅虎(在线或已保存的文件)
• VisualChart(参见www.visualchart.com)
• BackTrader CSV(自己制作的测试格式)
• 通用的CSV支持

从《快速入门指南》中可以清楚地看到，你可以向Cerebro实例添加数据槽。数据槽稍后提供给不同的策略:

• 一个self.datas数组(按照插入顺序)
• 数组对象的别名:self.data和self.data0指向第一个元素self.dataX指向数组索引为X的元素

关于插入工作原理的一个快速提示:

import backtrader as bt
import backtrader.feeds as btfeeds

data = btfeeds.YahooFinanceCSVData(dataname='wheremydatacsvis.csv')

cerebro = bt.Cerebro()

cerebro.adddata(data)  # name参数可以用于绘图目的

数据槽公共参数

该数据槽可以直接从雅虎下载数据并馈送到系统。
参数:

• dataname(默认值: None) 必须提供
  其含义随数据槽类型(文件位置……)而变化。
• name(默认值: '')
  用于绘图时的装饰。如果没有指定，则可以从dataname派生(例如:文件路径的最后一部分)。
• fromdate(默认值: mindate)
  Python的datetime对象，在这个datetime之前的任何时间都应被忽略
• todate(默认值: maxdate)
  Python的datetime对象，在这个datetime之后的任何时间都应被忽略
• 时间帧(默认值:TimeFrame.Days)
  可用值: Ticks, Seconds, Minutes, Days, Weeks, Months和Years
• compression(默认值: 1) 压缩
  每条K线的实际K线数，仅作为信息。只对数据重采样和数据重放有效
• sessionstart(默认值: None)
  表示数据的会话开始时间。可能被类用于重采样之类的目的
• sessionend(默认值: None)
  表示数据的会话结束时间。可能被类用于重采样之类的目的

CSV数据槽公共参数

参数(除以上参数外):

• header(默认值: True)
  传递的数据是否有初始的标题行
• separator(默认值: ",")
  用以令牌化每个CSV行的分隔符

GenericCSVData

该类公开了一个通用接口，允许解析几乎所有CSV文件格式。
根据参数定义的顺序和字段出现情况解析CSV文件
具体参数(或具体含义):

• dataname
  用于解析或类文件对象的文件名
• datetime(默认值: 0)包含date(或datetime)字段的列
• time(默认值: -1)列包含时间字段，如果它与datetime字段分开(-1表示它不存在)
• 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)
  包含相应字段的列的索引
  如果传递的是负值(例如-1)，表示该字段在CSV数据中不存在
• nullvalue(默认值: float('NaN'))
  缺失值的填充值(CSV字段为空)
• dtformat(默认值: %Y-%m-%d %H:%M:%S)
  用于解析datetime CSV字段的格式
• tmformat(默认值: %H:%M:%S)
  time字段存在时的格式(time字段默认不存在)

包含以下要求的例子示例用法:

• 输入时间限制到2000年
• 是HLOC顺序，而不是OHLC
• 缺失值替换为0的值(0.0)
• 提供日线，datetime仅为日期，格式为YYYY-MM-DD
• 没有openinterest列存在

代码:

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
)
...

稍微修改要求:

• 输入时间限制到2000年
• 是HLOC顺序，而不是OHLC
• 缺失值替换为0的值(0.0)
• 提供日线，有单独的日期和时间列日期格式为YYYY-MM-DD时间格式为HH.MM.SS(而不是通常的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
)

也可以通过子类化来实现:

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)
)

这个新类可以通过指定dataname值来重用:
data = btfeeds.MyHLOC(dataname='mydata.csv')