答读者问为免费文章，不计入专栏里面。

理解line是理解backtrader的基础，backtrader是一个事件驱动的量化框架，基于元编程技术，形成了line的数据结果；在前面的文章中如何使用技术指标中，已经讲过如何理解line这种backtrader的数据结构了，但是可能还是有一部分读者对这个数据结构不太了解。

backtrader和excel表格的关系

事件驱动的核心本质是一样的，都是基于事件(数据)的更新，不断更新相关的量。backtrader本身的底层结构看起来比较抽象，但是，如果我们把backtrader和excel表格对比，对于backtrader的认识，就会瞬间提高很多。

• backtrader的datas相当于一个文件名是datas的excel表格，每个data就相当于一个工作簿，data中的open、high、low、close等line就相当于工作簿的一个个列

• strategy中的next每次运行相当于指向了excel表格中的下一行，用下一行代表当前行；举例说明，如果当前行是2021年6月14日，此时，data.close[0]是数据2021年6月14日的，此时，excel表格中相当于以2021年6月14日所在的行作为当前行；然后next运行一次，下个数据的日期是2021年6月15日，那么，data.close[0]就指向了2021年6月15日的bar的收盘价，excel中，当前行的index会增加1，以2021年6月15日作为当前行。

这样理解之后，会不会对backtrader的line的数据结构理解的更清晰？

backtrader的line数据结构的相关操作

如何获取line的一个值

• 0获取的是当前的值，如close[0]是当前bar的收盘价

• -1获取的是前一个bar的值，如close[-1]是前一个bar的收盘价

• 1获取的是后一个bar的值，如close[1]获取的是下一个bar的收盘价，如果是最后一个bar，就会报IndexError的错误，如果使用这个，就要避免报错导致的程序中断，另外，下个bar的信息是未来数据，要慎用；在实盘的时候，是不存在下个bar的数据的，仅仅只能用于回测之中。

如何获取line的多个值

• line是一个特殊的数据结构，获取line的多个值，和python的切片有所不同。举例说明，要想获取line里面的最近的10个值，需要使用line[-9:0],line[0]也在切片的数据中；python中line[-9:]是获取的最后的9个数值，和backtrader不一样。

• backtrader定义了一个get的函数，用于获取过去的值，close.get(ago=0,size=10),代表获取从当前值开始的最近的10个收盘价；close.get(ago=-1,size=20)代表获取从前一个bar开始的20个收盘价。

如何获取一个line的长度

有两种不同的line的长度，一种是len，这个是backtrader已经处理过的数据的长度；一种是buflen(),这个是backtrader预先加载的数据的长度。

• len(line):计算出backtrader已经处理(运行)的长度，如prenext,next等运行的长度

• line.buflen()计算的是backtrader加载的line的总的数目

• 一般情况下，是buflen大于len,如果两者想等了，可能是这个bar是最后一个bar；也有可能是某些情况下的实盘交易造成的。

line之间如何进行逻辑操作

backtrader自己集成了一些常见的操作

• bt.And(a,b):a和b都是真的时候，才返回真值，值也是line

• bt.Or(a,b):a和b一个是真的时候，就返回真值,值也是line

• bt.If(cond,a,b):如果cond成立，返回a,否则，返回b,值是line

• bt.Any、bt.All、bt.Cmp、bt.Max、bt.Min、bt.Sum和python中的any、all、cmp、max、min、sum类似

• 这些改写的函数，可以对line进行的操作，是向量形式的操作，返回的新的结果也是line

  并且可以自己定义相应的操作方法，比如想要对一个line的每一个值取绝对值，除了可以直接用abs(line)之外，还可以继承Logic,自己实现相应的类，如

  """
  # 需要把这个类放到backtrader中的functions文件中
  class Abs(Logic):
  
      def __init__(self, a):
          super(Abs, self).__init__(a)
          self.a = self.args[0]
  
      def next(self):
          self[0] = abs(self.a[0]) 
      def once(self, start, end):
          # cache python dictionary lookups
          dst = self.array
          srca = self.a.array
          
          for i in range(start, end):
              dst[i] = abs(srca[i]) 
  """import pandas as pdimport numpy as npimport backtrader as bt 
  import datetime 
  class SmaStrategy(bt.Strategy):
      
      def log(self, txt, dt=None):
          ''' log信息的功能'''
          dt = dt or self.datas[0].datetime.date(0)
          print('%s, %s' % (dt.isoformat(), txt))
   
      def __init__(self):
          # 一般用于计算指标或者预先加载数据，定义变量使用
          self.bar_num = 0
          self.diff_price = bt.Abs(self.datas[0].close - self.datas[0].open)
          
   
      def next(self):
          self.log(f"len:{len(self.datas[0].close)},buflen:{self.datas[0].close.buflen()}")
          self.log(self.diff_price[0])
          
                         # 添加cerebrocerebro = bt.Cerebro()# 添加策略cerebro.addstrategy(SmaStrategy)# 准备数据        params = dict(
                  fromdate = datetime.datetime(2005,1,4),
                  todate = datetime.datetime(2020,8,3),
                  timeframe = bt.TimeFrame.Days,
                  compression = 1,
                  #dtformat=('%Y-%m-%d %H:%M:%S'),
                  # tmformat=('%H:%M:%S'),
                  datetime=0,
                  high=2,
                  low=3,
                  open=1,
                  close=4,
                  volume=5,
                  openinterest=6)# 数据的地址，使用自己的数据地址 data_path = '/home/yun/data/stock/index.csv'df = pd.read_csv(data_path,encoding='gbk')df.columns = ['datetime','open','high','low','close','volume','openinterest']df['datetime']=pd.to_datetime(df['datetime'])df = df.sort_values("datetime")df.index=pd.to_datetime(df['datetime'])df=df[['open','high','low','close','volume','openinterest']]feed =  bt.feeds.PandasDirectData(dataname=df,**params)# 添加合约数据cerebro.adddata(feed, name = "index")cerebro.broker.setcommission(commission=0.0005)
   # 添加资金cerebro.broker.setcash(100000.0)
   # 开始运行cerebro.run()
   # 打印相关信息cerebro.plot()

写作这篇文章，使用两个晚上，共用89分钟。

智慧、心灵、财富，总要有一个在路上，愿我们能在人生的道路上，不断成长、不断成熟～～～

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