天山老妖

Strategy类是用户开发回测策略的基类，定义了一系列的回调函数，用户可以继承Strategy类并重写回调函数，在回调函数内编写具体的交易逻辑。自定义Strategy的流程：继承Strategy定义类：定义类及相关参数(params参数都会转化为属性直接访问)，用于更改交易策略中变量/参数的值，可用于参数调优。params = (__init__函数初始化数据：必选，定义构建策略买卖信号所需的数据和指标，在其中声明的任何指标都会在next()方法调用之前进行计算。

Backtrader中Feeds模块提供了灵活的数据加载和处理功能，支持多种数据源和格式，可以添加一个或者多个股票数据。Feed是一个数据源对象，负责向策略提供时间序列数据，如股票的开盘价、收盘价、成交量等。每个Feed对象代表一个数据源，可以是本地的CSV文件，也可以是实时的股票数据。GenericCSVData：用于加载通用的CSV格式数据。YahooFinanceData：用于从Yahoo Finance下载数据。PandasData：用于从Pandas DataFrame加载数据。

Cerebro是backtrader的核心控制系统，构建了策略回测的基础框架，具体细节则在组件内部实现。收集所有的输入(data feeds)，执行者(strategies)，观测者(Observers)、评价者(Analyzers)以及文档(Writers)，保证系统在任何时候都正常运行。执行回测或者实时数据输入以及交易。返回结果。画图。

Lines是BackTrader中一个非常重要的概念，每个Strategy、Indicator、Analyzer、Observer实例都会包括一个或多个line，每个line是一系列数据，如Open(开盘价), High(最高价), Low(最低价), Close(收盘价), Volume(成交量), OpenInterest(持仓量，没有则设置为0)等。BackTrader中，不仅输入的数据是数据源，任何indicator(指标)以及任何对输入数据的操作(加，减，比较，求和，求平均等)结果均为数据源。

品种多：股票、期货、期权、外汇、数字货币；周期全：Ticks级、秒级、分钟级、日度、周度、月度、年度；速度快：pandas矢量运算、多策略并行运算；组件多：内置Ta-lib技术指标库、PyFlio分析模块、plot绘图模块、参数自动优化等；扩展灵活：可以随意搭配组件扩展开发，支持pyflio、empyrica分析模块库、alphalens多因子分析模块库等；可以集成TensorFlow、PyTorch和Keras等机器学习、神经网络分析模块。社区活跃、帮助文档齐全。