添加新的基於 CSV 的數據饋送很容易。現有的基類 CSVDataBase 提供的框架將大部分工作從子類中移除，在大多數情況下可以簡單地完成：
def _loadline(self, linetokens): # parse the linetokens here and put them in self.lines.close, # self.lines.high, etc return True # if data was parsed, else ... return False
這顯示在 CSV數據饋送開發中。
基類負責參數、初始化、打開文件、讀取行、將行拆分為標記以及其他事情，例如跳過不適合用戶可能已定義的日期範圍（ fromdate ， todate ）的行.
開發非 CSV 數據饋送遵循相同的模式，而無需深入到已經拆分的行標記。
要做的事情：
從backtrader .feed.DataBase 派生
添加您可能需要的任何參數
如果需要初始化，覆蓋
__init__(self)和/或start(self)如果需要任何清理代碼，請覆蓋
stop(self)工作發生在必須始終被覆蓋的方法內部：
_load(self)
讓我們看看backtrader .feed.DataBase已經提供的參數：
class DataBase(six.with_metaclass(MetaDataBase, dataseries.OHLCDateTime)):
params = (('dataname', None),
('fromdate', datetime.datetime.min),
('todate', datetime.datetime.max),
('name', ''),
('compression', 1),
('timeframe', TimeFrame.Days),
('sessionend', None))
具有以下含義：
dataname允許數據饋送識別如何獲取數據。在CSVDataBase的情況下，此參數意味著文件的路徑或已經是類似文件的對象。fromdate和todate定義將傳遞給策略的日期範圍。 Feed 提供的超出此範圍的任何值都將被忽略name是用於繪圖目的的化妝品timeframe和compression是美觀和信息豐富的。它們確實在數據重採樣和數據重放中發揮作用。sessionend如果通過（一個datetime對象）將被添加到允許識別會話結束的數據饋送日期時間行
示例二進制數據饋送
backtrader已經為VisualChart的導出定義了一個 CSV 數據饋送 ( VChartCSVData )，但也可以直接讀取二進制數據文件。
讓我們開始吧（完整的數據饋送代碼可以在底部找到）
初始化
二進制 VisualChart 數據文件可以包含每日（.fd 擴展名）或日內數據（.min 擴展名）。在這裡，信息參數timeframe將用於區分正在讀取的文件類型。
在__init__期間，設置了每種類型不同的常量。
def __init__(self):
super(VChartData, self).__init__()
# Use the informative "timeframe" parameter to understand if the
# code passed as "dataname" refers to an intraday or daily feed
if self.p.timeframe >= TimeFrame.Days:
self.barsize = 28
self.dtsize = 1
self.barfmt = 'IffffII'
else:
self.dtsize = 2
self.barsize = 32
self.barfmt = 'IIffffII'
開始
Datafeed 將在回測開始時啟動（實際上可以在優化期間啟動多次）
在start方法中，除非傳遞了類似文件的對象，否則二進製文件是打開的。
def start(self):
# the feed must start ... get the file open (or see if it was open)
self.f = None
if hasattr(self.p.dataname, 'read'):
# A file has been passed in (ex: from a GUI)
self.f = self.p.dataname
else:
# Let an exception propagate
self.f = open(self.p.dataname, 'rb')
停止
回測完成時調用。
如果一個文件是打開的，它將被關閉
def stop(self):
# Close the file if any
if self.f is not None:
self.f.close()
self.f = None
實際加載
實際工作在_load中完成。調用以加載下一組數據，在本例中為下一組：datetime、 open 、 high 、 low 、 close 、 volume 、 openinterest 。在backtrader中，“實際”時刻對應於索引 0。
將從打開的文件中讀取一些字節（由__init__期間設置的常量確定），用struct模塊解析，如果需要進一步處理（如日期和時間的 divmod 操作）並存儲在數據lines中提要：日期時間、開盤價、最高價、最低價、收盤價、交易量、持倉量。
如果無法從文件中讀取數據，則假定已到達文件結尾 (EOF)
- 返回
False表示沒有更多數據可用
否則，如果數據已加載並解析：
- 返回
True表示數據集加載成功
def _load(self):
if self.f is None:
# if no file ... no parsing
return False
# Read the needed amount of binary data
bardata = self.f.read(self.barsize)
if not bardata:
# if no data was read ... game over say "False"
return False
# use struct to unpack the data
bdata = struct.unpack(self.barfmt, bardata)
# Years are stored as if they had 500 days
y, md = divmod(bdata[0], 500)
# Months are stored as if they had 32 days
m, d = divmod(md, 32)
# put y, m, d in a datetime
dt = datetime.datetime(y, m, d)
if self.dtsize > 1: # Minute Bars
# Daily Time is stored in seconds
hhmm, ss = divmod(bdata[1], 60)
hh, mm = divmod(hhmm, 60)
# add the time to the existing atetime
dt = dt.replace(hour=hh, minute=mm, second=ss)
self.lines.datetime[0] = date2num(dt)
# Get the rest of the unpacked data
o, h, l, c, v, oi = bdata[self.dtsize:]
self.lines.open[0] = o
self.lines.high[0] = h
self.lines.low[0] = l
self.lines.close[0] = c
self.lines.volume[0] = v
self.lines.openinterest[0] = oi
# Say success
return True
其他二進制格式
相同的模型可以應用於任何其他二進制源：
數據庫
分層數據存儲
在線資源
又是步驟：
__init__-> 實例的任何初始化代碼，只有一次start-> 開始回測（如果要運行優化，則進行一次或多次）例如，這將打開到數據庫的連接或到在線服務的套接字
stop-> 清理，例如關閉數據庫連接或打開套接字_load-> 查詢數據庫或在線源以獲取下一組數據並將其加載到對象的lines中。標準字段為：datetime、 open 、 high 、 low 、 close 、 volume 、 openinterest
VChartData 測試
VCharData從本地“.fd”文件為 Google 加載 2006 年的數據。
它只是關於加載數據，因此甚至不需要Strategy的子類。
from __future__ import (absolute_import, division, print_function,
unicode_literals)
import datetime
import backtrader as bt
from vchart import VChartData
if __name__ == '__main__':
# Create a cerebro entity
cerebro = bt.Cerebro(stdstats=False)
# Add a strategy
cerebro.addstrategy(bt.Strategy)
# Create a Data Feed
datapath = '../datas/goog.fd'
data = VChartData(
dataname=datapath,
fromdate=datetime.datetime(2006, 1, 1),
todate=datetime.datetime(2006, 12, 31),
timeframe=bt.TimeFrame.Days
)
# Add the Data Feed to Cerebro
cerebro.adddata(data)
# Run over everything
cerebro.run()
# Plot the result
cerebro.plot(style='bar')
VChartData 完整代碼
from __future__ import (absolute_import, division, print_function,
unicode_literals)
import datetime
import struct
from backtrader.feed import DataBase
from backtrader import date2num
from backtrader import TimeFrame
class VChartData(DataBase):
def __init__(self):
super(VChartData, self).__init__()
# Use the informative "timeframe" parameter to understand if the
# code passed as "dataname" refers to an intraday or daily feed
if self.p.timeframe >= TimeFrame.Days:
self.barsize = 28
self.dtsize = 1
self.barfmt = 'IffffII'
else:
self.dtsize = 2
self.barsize = 32
self.barfmt = 'IIffffII'
def start(self):
# the feed must start ... get the file open (or see if it was open)
self.f = None
if hasattr(self.p.dataname, 'read'):
# A file has been passed in (ex: from a GUI)
self.f = self.p.dataname
else:
# Let an exception propagate
self.f = open(self.p.dataname, 'rb')
def stop(self):
# Close the file if any
if self.f is not None:
self.f.close()
self.f = None
def _load(self):
if self.f is None:
# if no file ... no parsing
return False
# Read the needed amount of binary data
bardata = self.f.read(self.barsize)
if not bardata:
# if no data was read ... game over say "False"
return False
# use struct to unpack the data
bdata = struct.unpack(self.barfmt, bardata)
# Years are stored as if they had 500 days
y, md = divmod(bdata[0], 500)
# Months are stored as if they had 32 days
m, d = divmod(md, 32)
# put y, m, d in a datetime
dt = datetime.datetime(y, m, d)
if self.dtsize > 1: # Minute Bars
# Daily Time is stored in seconds
hhmm, ss = divmod(bdata[1], 60)
hh, mm = divmod(hhmm, 60)
# add the time to the existing atetime
dt = dt.replace(hour=hh, minute=mm, second=ss)
self.lines.datetime[0] = date2num(dt)
# Get the rest of the unpacked data
o, h, l, c, v, oi = bdata[self.dtsize:]
self.lines.open[0] = o
self.lines.high[0] = h
self.lines.low[0] = l
self.lines.close[0] = c
self.lines.volume[0] = v
self.lines.openinterest[0] = oi
# Say success
return True