Backtrader量化平台教程（二）：Strategy类

上次我们分析了回测平台大的框架，这次着重介绍一下策略的编写。先来看一个策略的类，上次说了，一个策略其实被一个类完全描述了。

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1. # Create a Stratey  
2. class TestStrategy(bt.Strategy):  
3.   
4.     def log(self, txt, dt=None):  
5.         ''''' Logging function fot this strategy'''  
6.         dt = dt or self.datas[0].datetime.date(0)  
7.         print('%s, %s' % (dt.isoformat(), txt))  
8.   
9.     def __init__(self):  
10.         # Keep a reference to the "close" line in the data[0] dataseries  
11.         self.dataclose = self.datas[0].close  
12.   
13.     def next(self):  
14.         # Simply log the closing price of the series from the reference  
15.         self.log('Close, %.2f' % self.dataclose[0])  
16.   
17.         if self.dataclose[0] < self.dataclose[-1]:  
18.             # current close less than previous close  
19.   
20.             if self.dataclose[-1] < self.dataclose[-2]:  
21.                 # previous close less than the previous close  
22.   
23.                 # BUY, BUY, BUY!!! (with all possible default parameters)  
24.                 self.log('BUY CREATE, %.2f' % self.dataclose[0])  
25.                 self.buy()  

        既然是类，那么肯定要initiation，策略类当然也一样。这里，我们的初始化函数就是获取了一个数据而已。这个数据的来源就是我们喂给框架的DataFeed。

       这里初始化的数据是一个很重要的东西，是一个heartbeat。什么叫做heartbeat呢？就是一个时间基准，在strategy类中，当我们获取下标为0的数据的时候，表示的是当前的数据，而-1则是前一时刻，一次类推。既然有了时间线，那么怎么走呢？所以我们有一个next方法，这个方法写的其实就是整个策略的核心部分了，就是你要判断什么时候买股票，什么时候卖股票，卖多少，买多少。这个方法，顾名思义，就是每次一天的数据使用完，就会被cerbero调用，所以叫做next。

这样，整个基本的框架就搭建完毕了。