利用Backtrader进行期权回测之三：导入期权数据

在前面的例子里，我使用的是从雅虎财经获取的股票数据。要回测期权的话，需要导入从通达信获取的数据。如何下载和解析通达信期权数据请参考：利用BackTrader进行期权回测之一：获取期权数据

为了加载自己的数据，Backtrader提供了两种常用方法：

• 从CSV文件加载
• 从Pandas DataFrame加载数据

从DataFrame加载数据

如果我已经有了如下图这样一个dataframe：

注意，backtrader要求至少有6列数据，包括：日期，最高价，最低价，开盘价，收盘价，成交量。

有个这个dataframe以后，加载数据就可以通过创建一个PandasData实例来实现：

from backtrader.feeds import PandasData

# 从dataframe加载数据
data = PandasData(dataname=df, datetime=-1)

# 添加数据到回测引擎
cerebro.adddata(data)

在创建PandasData的时候，参数datetime=-1表示“交易日期”通过列名自动识别。如果在dataframe中日期列的名称不是“datetime”，除了修改dataframe列名以外，还可以使用下面的方法。

• 通过一个字符串指定日期列的名称：

# 日期列的名称是“col_name”
data = PandasData(dataname=df, datetime='col_name')

• 或通过一个整数指定日期列在第几列：

# 日期列在第1列
data = PandasData(dataname=df, datetime=1)

如果datetime参数没有指定（相当于datetime=None），PandasData会尝试从dataframe的索引中获取日期。

其它列与之类似，可以使用标准的列名high，low，open，close，volume；也可以指定列的名称和位置。如果没有指定，则会自动根据列的名称去匹配。

加载数据以后，就可以在策略类中访问数据了。

添加额外的数据指标

对于期权来说，通常除了价格和成交量以外，还需要增加一些重要的指标，比如期权到期时间等。那么应该怎么办呢？

通过扩展一个新的数据加载类，可以很方便地在这个类中定义新增的数据。

现在我dataframe中新增了两列数据，分别是ttm（到期时间）和impvol（隐含波动率），如下图所示：