本文主要来自于官方文档的翻译，添加一些笔者在实践中的理解，来记录backtrader中的一些基本概念。
Data Feeds
backtrader（以下简称bt）进行回测或者交易需要有历史或者实时的数据源，这些数据源包括典型的开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量等等，也可以是用户自定义的指标、买卖信号等。Data Feeds就扮演着这个数据源的角色，需要用户提供给bt。用户通过以下方式将Data Feeds添加到bt内：
cerebro = bt.Cerebro() # 定义cerebro
...
data = btfeeds.MyFeed(...) # 定义Data Feeds
cerebro.adddata(data) # 添加Data Feeds
...
cerebro.addstrategy(MyStrategy, period=30) # 添加Strategy，在Strategy就可以访问Data Feeds
...
bt中主要靠Strategy来完成回测和交易，当Data Feeds通过上面代码的方式被添加到bt后，就可以在Strategy中访问这些数据了，示例如下：
class MyStrategy(bt.Strategy):
params = dict(period=20)
def __init__(self):
sma = btind.SimpleMovingAverage(self.datas[0], period=self.params.period)
...
其中，self.datas就是对Data Feeds的访问。在Strategy中，Data Feeds被赋值给self.datas这一成员变量，并以数组array的形式存在，数组中的每个元素代表1组数据，例如self.datas[0]表示第1只股票的数据，self.datas[1]表示第2只股票的数据，依次类推。
此外，Data Feeds会按照添加bt的顺序做顺序存储。
Data Feeds的快捷访问方式
self.datas数组有以下快捷访问的方式：
- self.data对应self.datas[0]
- self.dataX对应self.datas[X]，其中X是0，1， 2，3 。。。
使用快捷方式self.data访问第1个 Data Feeds的示例如下：
class MyStrategy(bt.Strategy):
params = dict(period=20)
def __init__(self):
sma = btind.SimpleMovingAverage(self.data, period=self.params.period)
...
示例中，使用第1个Data Feeds来计算均线值。
省略Data Feeds
上面的代码示例可以做进一步简化：
class MyStrategy(bt.Strategy):
params = dict(period=20)
def __init__(self):
sma = btind.SimpleMovingAverage(period=self.params.period)
...
这里在调用SimpleMovingAverage计算均线值时，把参数self.data也省略了。在这种情况下，默认会使用第1个Data Feeds（即self.data，self.datas0，self.datas[0]）来计算指标数据。
其他可以被当作Data Feeds的对象
在Strategy中，指标（Indicators）和运算符（Operations）计算结果都可以像Data Feeds一样，被用来当作data计算指标数据（如上面计算SimpleMovingAverage的例子），示例如下（解释请见代码中的注释）：
class MyStrategy(bt.Strategy):
params = dict(period1=20, period2=25, period3=10, period4)
def __init__(self):
# 在计算SimpleMovingAverage时，使用self.datas[0]作为data
sma1 = btind.SimpleMovingAverage(self.datas[0], period=self.p.period1)
# 在计算SimpleMovingAverage时， 使用sma1（Indicators）作为data
sma2 = btind.SimpleMovingAverage(sma1, period=self.p.period2)
# 通过运算符（Operations）计算来创建新的data
something = sma2 - sma1 + self.data.close
# 在计算SimpleMovingAverage时， 使用something（Operations结果）作为data
sma3 = btind.SimpleMovingAverage(something, period=self.p.period3)
# 使用比较运算符（Operations）创建新的data
greater = sma3 > sma1
# 在计算SimpleMovingAverage时， 使用greater（Operations结果）作为data
sma3 = btind.SimpleMovingAverage(greater, period=self.p.period4)
...
通过示例可以看出，Data Feeds， Indicators，Operations结果都可以被用过data传递给Strategy中，来计算新的指标。
参数Parameters
bt支持使用元组的元组或者类字典对象来定义参数Parameters，参数被定义为类的成员变量，可以使用self.params或者self.p来进行访问，使用元组形式的示例如下：
class MyStrategy(bt.Strategy):
params = (('period', 20),)
def __init__(self):
sma = btind.SimpleMovingAverage(self.data, period=self.p.period)
使用字典形式的示例如下：
class MyStrategy(bt.Strategy):
params = dict(period=20)
def __init__(self):
sma = btind.SimpleMovingAverage(self.data, period=self.p.period)
bt采用这种方式定义参数，是为了后续在添加策略时修改参数，或者对参数进行优化（调参）做准备。
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