兄弟姐妹们，咱已经搞定了Backtrader是个啥，也顺利把开发环境搭好了（如果你没搞定，回去看前一节别硬刚），那接下来咱就要上手拆“发动机”了：Backtrader的核心结构。

想象一下Backtrader就像是一台老式缝纫机，不是按下按钮就能缝，是得自己踩脚踏板、装线、换针、穿布的。它虽然看起来复杂点，但一旦你搞明白了各个部件是干啥的，就能“车”得飞起。

本节我们重点拆解以下几个关键模块：

• Cerebro：大脑总控台，策略发动机

• Strategy：策略核心，写逻辑的地方

• Data Feed：行情数据，喂给策略吃的“粮食”

• Broker：经纪人，负责买买买和卖卖卖

• Analyzer：分析器，帮你评估“策略干得咋样”

• Observer：观察员，画图的好帮手

一切从Cerebro开始讲起，它可是整个Backtrader的“司令部”。

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一、Cerebro：策略发动机，量化大脑

你可以把Cerebro理解为“指挥中心”，所有命令、数据、策略、交易、分析，都是它统一安排。

import backtrader as bt
cerebro = bt.Cerebro()

就这几行，咱就开了一辆量化小摩托。

它到底能干嘛？

• 加载数据：cerebro.adddata()

• 添加策略：cerebro.addstrategy()

• 添加分析器：cerebro.addanalyzer()

• 设置资金、手续费：cerebro.broker.setcash()、setcommission()

• 启动运行：cerebro.run()

• 出图：cerebro.plot()

打个比方：Cerebro 就像一个导演，演员是你的策略、数据是剧本、broker是摄像机、分析器是剪辑师，最后一条“Action”打下去（cerebro.run()），电影就开拍了！

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二、Strategy：你的策略剧本

重点来了，咱平时写逻辑、搞策略、定义买点卖点，全都在这个Strategy类里。

写法如下：

class MyStrategy(bt.Strategy):
    def __init__(self):
        # 初始化策略指标
        self.sma = bt.indicators.SimpleMovingAverage(self.data.close, period=20)

    def next(self):
        # 每根K线都要调用一次
        if self.data.close[0] > self.sma[0]:
            self.buy()
        elif self.data.close[0] < self.sma[0]:
            self.sell()

这段代码就像是在说：

“嘿，看见今天的收盘价比20日均线上了吗？买！低了？卖！”

简单直接，跟拍脑袋交易一样朴实无华。

Strategy里都能干啥？

• __init__()：策略初始化，指标定义等

• next()：每根K线运行一次，写交易逻辑

• log()：打日志

• notify_order() / notify_trade()：订单、成交通知

总之，Strategy是你这个“操盘手”发号施令的地方。

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三、Data Feed：行情数据喂进去，策略才能“动”

Backtrader是个“被动”的框架，没数据，它啥也不干。

行情数据怎么来？几种方式：

• 用Backtrader自带的CSV数据加载器：bt.feeds.GenericCSVData

• 用Pandas DataFrame：bt.feeds.PandasData

• 自定义数据源，比如Tushare拉的行情、文华导出的期货数据等等

示例：

data = bt.feeds.GenericCSVData(
    dataname='000001.csv',
    dtformat='%Y-%m-%d',
    datetime=0,
    open=1,
    high=2,
    low=3,
    close=4,
    volume=5,
    openinterest=-1
)
cerebro.adddata(data)

注意：期货数据要处理主力连续合约、换月逻辑，后面会专门讲。

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四、Broker：买买买、卖卖卖的“经纪人”

Broker模块是干啥的？管钱的！

你账户有多少钱、每次交易收多少手续费、滑点怎么模拟，全都归它管。

cerebro.broker.setcash(1000000)
cerebro.broker.setcommission(commission=0.001)
cerebro.broker.set_slippage_perc(0.0005)

你可以把它想象成一个“模拟券商”，你下单它就执行，执行后还会告诉你盈亏。

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五、Analyzer：分析器，评价“你到底炒得怎么样？”

回测完光看账户余额没啥意思，是骡子是马得拉出来遛遛，Analyzer就是干这个的。

内置常用的Analyzer有：

• SharpeRatio 夏普比率，回报/波动比

• DrawDown 最大回撤，看看亏最多的时候多少

• TradeAnalyzer 交易分析器，胜率、盈亏比等等

使用示例：

cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.SharpeRatio, _name='sharpe')
result = cerebro.run()
print('Sharpe Ratio:', result[0].analyzers.sharpe.get_analysis())

是不是有点像考试完“出成绩”？这个“成绩单”会告诉你策略到底是学霸还是学渣。

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六、Observer：策略图形可视化的工具人

Observer的作用就是给你画图、展示账户变化情况，比如：

• PortfolioValue：账户市值

• BuySell：买卖点

• Trades：交易持仓

cerebro.addobserver(bt.observers.Value)
cerebro.addobserver(bt.observers.BuySell)

最后一句：

cerebro.plot(style='candlestick')

配合Observer，一张酷炫图就出来了！买点卖点一目了然，不用手动看K线对照买卖记录，省时省力。

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七、小节总结：Backtrader的六脉神剑

模块	作用说明
Cerebro	总控指挥中心
Strategy	策略逻辑剧本
Data Feed	行情数据来源
Broker	模拟券商，经纪人
Analyzer	分析回测结果的裁判
Observer	可视化图表的画师

说白了，这六大核心模块就是你的量化策略的“六脉神剑”。谁用得溜，谁就能走得远。

下一节我们就开始撸代码写第一个策略了，别眨眼，买卖信号就来了！