在入门之三中，我们学到了如何设定初始的本金。拥有现金是很有趣的，但这所做一切的目的是设定一种自动化的策略，通过操作我们视为数据馈送的资产，在不动手指的情况下就能成倍的获得现金。本次课就来和大家分享一下，如何给backtrader提供数据。
from __future__ import (absolute_import, division, print_function, unicode_literals) import datetime # For datetime objects import os.path # To manage paths import sys # To find out the script name (in argv[0]) # Import the backtrader platform import backtrader as bt if __name__ == '__main__': # Create a cerebro entity cerebro = bt.Cerebro() # Datas are in a subfolder of the samples. Need to find where the script is # because it could have been called from anywhere modpath = os.path.dirname(os.path.abspath(sys.argv[0])) datapath = os.path.join(modpath, '../../datas/orcl-1995-2014.txt') # Create a Data Feed data = bt.feeds.YahooFinanceCSVData( dataname=datapath, # Do not pass values before this date fromdate=datetime.datetime(2000, 1, 1), # Do not pass values after this date todate=datetime.datetime(2000, 12, 31), reverse=False) # Add the Data Feed to Cerebro cerebro.adddata(data) # Set our desired cash start cerebro.broker.setcash(100000.0) # Print out the starting conditions print('Starting Portfolio Value: %.2f' % cerebro.broker.getvalue()) # Run over everything cerebro.run() # Print out the final result print('Final Portfolio Value: %.2f' % cerebro.broker.getvalue())
这个代码需要的数据是从yahoo财经上获取的数据，不过就个人的使用经验来说。这个数据对国内用户来说，好像不太友好。经常出现无法访问，或者访问超时的情况。不过backtrader给我们提供了多种数据格式的形式。
我们先看一下示例中的数字提供形式，其核心代码是：
data = bt.feeds.YahooFinanceCSVData( dataname=datapath, fromdate=datetime.datetime(2000, 1, 1), todate=datetime.datetime(2000, 12, 31), reverse=False)可以看出，是通过雅虎财经的csv文件提供的数据。这个接口当然对我们国内用户太不友好。我建议使用另外的接口，示例如下：
data = bt.feeds.PandasData(dataname=dataframe, fromdate=datetime.datetime(2019, 1, 1), todate=datetime.datetime(2020, 5, 31) )
这个接口是提供的dataframe格式的数据，是不是很熟悉。当然这个dataframe格式的数据需要一定的格式，要求是时间类型索引，列名为'open','high','low','close','volume', 'openinterest'。按照时间增序排列。
知道这个接口后，就可以通过各种渠道，比如爬虫，tushare等抓取数据，然后进行回测。
