云子量化

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在教程与股票的案例中，大部分使用的都是日线，并且数据文件都是csv与pandas，backtrader可以支持各种的数据文件，并且加载的数据，可以进行扩展，不仅仅只有高开低收成交量持仓量这些，具有很强的灵活性。本文处理的一个问题主要是如何加载分钟数据到backtrader中，这个在官网的教程中，出现的也比较少。

可以使用PandasDirectData

params = dict(
            fromdate = datetime.datetime(2018,1,4), # 回测开始时间
            todate = datetime.datetime(2020,3,20),  # 回测结束时间
            timeframe = bt.TimeFrame.Minutes,
            compression = 1,
            dtformat=('%Y-%m-%d %H:%M:%S'), # 日期和时间格式
            tmformat=('%H:%M:%S'), # 时间格式
            datetime=0, # 下面几行是导入的数据，要和传入的数据列进行一一对应，以这个参数为准
            high=2,
            low=3,
            open=1,
            close=4,
            volume=5,
            openinterest=6)

# 数据地址

data_path="C:/Users/WIN10/Desktop/RB8888.XSGE.csv"

# 读取数据，并整理数据，使得index是datetime格式，index对应的是参数里面的0

df=pd.read_csv(data_path,encoding='gbk')

df=df[['datetime','open','high','low','close','volume','openinterest']]

df.index=pd.to_datetime(df['datetime'])

df=df[['open','high','low','close','volume','openinterest']]

# 添加数据到cerebro中

feed =  bt.feeds.PandasDirectData(dataname=df,**params)

cerebro.adddata(feed, name = "RB8888.XSGE")

量化的不仅是股票、期货、期权、债券等投资交易工具，更是量化自我，量化是人生漫长的修行

量化交易与量化自我

可以使用PandasDirectData