1.1 选择Backtrader 的原因

在选择Backtrader 之前对量化平台有一点接触，但是了解的也不是很深入，但有以下几点体会：

• 容易获得的量化平台不灵活。市面上的网页版或者终端版的回测平台普遍存在不灵活的缺点，对于一个有志于从事量化研究的爱好者来说这个是难以接受的，我们需要量化回测工具能更好的辅助我们的研究，而不能成为我们进行代码拓展、策略研究、结果展示的阻碍。

• 部分第三方回测平台存在策略被盗风险。 这个有见到不少网友说过这个问题，除非你降第三方的回测系统部署在自己的服务器上，不然确实不能避免策略代码及数据暴露在第三方面前的风险。

• 公司内部系统开发的回测系统往往没有详细的说明，同时存在灵活性的问题。像我们公司是有自己开发的回测平台，使用感受就是：没有很详细的说明文档，上手存在一定的难度，同时为了维护这部分功能的稳定性，不可能将底层代码暴露给单一用户，虽然可以通过提交开发需求的方式满足个性化开发的需要，但灵活性也不是特别好。

基于以上几点，作为一个量化研究的爱好者，同时自认为具有较好的学习能力的我，开始考虑寻求开源的第三方回测框架的支持，曾经也看到过有大神自己写过，也想着自己能动手写一个，但想到毕竟自己没有那么强的代码能力，也没那么多时间，同时开源的框架也能很好的解决上面提出的现有回测框架的缺陷，所以开始选择第三方的回测框架作为初步搭建回测系统的工具。

至于选择哪一个开源框架，通过查阅相关资料，了解到目前大家使用的比较多的国外的框架主要有：zipline/backtrader/pyalgotrade等， 国内使用最多的框架为vnpy/jqdatasdk。具体这些框架的比较知乎上已经有很多分析的比较清楚地了，对于我个人而言，更倾向于选择一个国外相对成熟的、github上星标数多的，那么就是zipline和backtrader, 在这两个之间我纠结了很久，最后看到有网友说backtrader的可拓展性更好，抱着试一试的态度，先学起来。至此把backtrader 官网的documents 粗略的过了一遍，发现其功能不仅满足我的需求，有些功能甚至是超出我的预期，所以开始详细学习里面的内容，遂做笔记，以记录学习过程中的要点。