在量化交易1-backtrader介绍一文中介绍了一个简单的策略，其中需要回测的数据为：
dfqc.csv中定义的数据，dfqc.csv文件中所描述的数据即是框策略执行的数据来源，大家通过看dfqc.csv内容就能够发现，数据是很有规律，dfqc.csv中的列头也就是backtrader框架所需要的数据格式：datetime 、Open、 High、 Low、 Close、 Volume、 OpenInterest 这几个字段也就是分别为：时间(datetime)、开盘价(Open)、最高价(High)、最低价(Low)、收盘价(Close)、成交量(Volume)、持仓量(OpenInterest)。由于例子中的是使用python中的Pandas框架来做数据转换，把csv文件中的数据转为backtrader所需要的数据，然后运行。
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以下的内容是从大佬处复制来的对backtrader导入数据的定义：
在backtrader中，数据通常通过adddatafeed的方式输入至cerebro中，然后用户在自定义的stragety的子类(即自定义策略)中进行数据处理。传入数据一般具有一些固定格式，这些格式通常通过定义特定数据文件格式的子类来规定如：
class GenericCSVData(feed.CSVDataBase):
params = (
('nullvalue', float('NaN')),
('dtformat', '%Y-%m-%d %H:%M:%S'),
('tmformat', '%H:%M:%S'),
('datetime', 0),('time', -1),('open', 1),('high', 2),('low', 3),('close', 4),('volume', 5),('openinterest', 6),)
feed.CSVDataBase 是backtrader 中定义的处理csv文件的基类。因此，传入backtrader中的数据通可以指定既可以作为整体进行处理，也可以通过指定open，high等属性来对特定数据进行处理。
附上大佬的连接为：
Backtrader中的数据概念 - 简书
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