指针是困难的野兽。不是因为它们通常难以编码，而是主要是因为名称具有误导性，并且人们对指针是什么有不同的期望。
让我们尝试至少定义什么是反向交易者生态系统中的指针。
它是一个定义至少一个输出行的对象，可以定义影响其行为的参数，并将一个或多个数据馈送作为输入。
为了使指针尽可能通用，选择了以下设计原则：
输入数据馈送可以是任何看起来像数据馈送的东西，这带来了直接的优势：因为其他指针看起来像数据馈送，所以可以将指针作为输入传递给其他指针
不携带
datetime时间行有效负载。之所以如此，是因为输入本身可能没有要同步的datetime时间有效负载。与一般系统范围的datetime时间同步可能是不正确的，因为该指针可能使用每周时间范围内的数据，而系统时间可能以秒为单位，因为这是几个数据馈送中最低的分辨率之一。操作必须是幂等的，即：如果使用相同的输入调用两次且参数不变，则输出必须相同。
考虑到可以要求指针在同一时间点以相同的输入多次运行操作。虽然这似乎不需要，但如果系统支持数据重放（即：从较小的时间帧实时构建较大的时间帧）
最后：指针将其输出值写入当前时刻，即：索引
0。如果不是，它将命名为Study。一项Study将寻找模式并写入过去的输出值。例如，参见Backtrader社区 - ZigZag
一旦定义（在反向交易者生态系统中）明确，让我们尝试看看我们如何实际编写动态指针。看起来我们不能，因为从前面提到的设计原则来看，指针的操作过程或多或少是……不可变的。
最高的……因为……
通常启动的一个指针是Highest （别名MaxN ），以在给定时期内获得最高的东西。如在
import backtrader as bt
class MyStrategy(bt.Strategy)
def __init__(self):
self.the_highest_high_15 = bt.ind.Highest(self.data.high, period=15)
def next(self):
if self.the_highest_high_15 > X:
print('ABOUT TO DO SOMETHING')
在这个片段中，我们实例化Highest以跟踪过去15 个周期的最高点。如果最高点大于X ，就可以做点什么。
这里的问题：
-
period固定为15
让它充满活力
有时，我们需要指针是动态的并改变其行为以对实时条件做出反应。例如，请参阅backtrader社区中的这个问题： Highest high since position was open
我们当然不知道何时开仓/平仓，将period设置为固定值（如15 ）是没有意义的。让我们看看我们如何做到这一点，将所有内容打包在一个指针中
动态参数
我们将首先使用我们将在指针生命周期内更改的参数，从而实现动态。
import backtrader as bt
class DynamicHighest(bt.Indicator):
lines = ('dyn_highest',)
params = dict(tradeopen=False)
def next(self):
if self.p.tradeopen:
self.lines.dyn_highest[0] = max(self.data[0], self.dyn_highest[-1])
class MyStrategy(bt.Strategy)
def __init__(self):
self.dyn_highest = DynamicHighest(self.data.high)
def notify_trade(self, trade):
self.dyn_highest.p.tradeopen = trade.isopen
def next(self):
if self.dyn_highest > X:
print('ABOUT TO DO SOMETHING')
瞧！我们拥有它，到目前为止，我们还没有违反为我们的指针制定的规则。我们来看看指针
它定义了一个名为
dyn_highest的输出行它有一个参数
tradeopen= False（是的，它需要数据馈送，仅仅是因为它是
Indicator的子类）如果我们总是用相同的输入调用
next，它总是会返回相同的值
唯一的事情：
- 如果参数的值改变了，输出就会改变（上面的规则说只要参数不改变，输出就保持不变）
我们在notify_trade中使用它来影响我们的DynamicHighest
我们使用通知
trade的值isopen作为一个标志来知道我们是否必须记录输入数据的最高点当
trade结束时，isopen的值为False，我们将停止记录最高值
如需参考，请参阅： Backtrader文档交易
简单的！！！
使用方法
有些人会反对修改作为指针声明一部分的param ，并且只应在实例化期间设置。
好吧，我们来找个方法。
import backtrader as bt
class DynamicHighest(bt.Indicator):
lines = ('dyn_highest',)
def __init__(self):
self._tradeopen = False
def tradeopen(self, yesno):
self._tradeopen = yesno
def next(self):
if self._tradeopen:
self.lines.dyn_highest[0] = max(self.data[0], self.dyn_highest[-1])
class MyStrategy(bt.Strategy)
def __init__(self):
self.dyn_highest = DynamicHighest(self.data.high)
def notify_trade(self, trade):
self.dyn_highest.tradeopen(trade.isopen)
def next(self):
if self.dyn_highest > X:
print('ABOUT TO DO SOMETHING')
差别不大，但现在该指针有一些额外的样板，带有__init__和方法tradeopen(self, yesno) 。但是我们DynamicHighest的动态是相同的。
奖励：让它通用
让我们恢复params并制作一个可以应用不同功能的指针，而不仅仅是max
import backtrader as bt
class DynamicFn(bt.Indicator):
lines = ('dyn_highest',)
params = dict(fn=None)
def __init__(self):
self._tradeopen = False
# Safeguard for not set function
self._fn = self.p.fn or lambda x, y: x
def tradeopen(self, yesno):
self._tradeopen = yesno
def next(self):
if self._tradeopen:
self.lines.dyn_highest[0] = self._fn(self.data[0], self.dyn_highest[-1])
class MyStrategy(bt.Strategy)
def __init__(self):
self.dyn_highest = DynamicHighest(self.data.high, fn=max)
def notify_trade(self, trade):
self.dyn_highest.tradeopen(trade.isopen)
def next(self):
if self.dyn_highest > X:
print('ABOUT TO DO SOMETHING')
说完了！我们添加了：
params=dict(fn=None)收集最终用户想要使用的功能
如果用户未传递特定函数，则使用占位符函数的保护措施：
# Safeguard for not set function self._fn = self.p.fn or lambda x, y: x
我们使用函数（或占位符）进行计算：
self.lines.dyn_highest[0] = self._fn(self.data[0], self.dyn_highest[-1])
在调用我们的（现在命名的）
DynamicFn指针时说明我们想要使用哪个函数……max（这里没有意外）：self.dyn_highest = DynamicHighest(self.data.high, fn=max)
今天所剩无几……尽情享受吧！！！