本文摘自
日誌功能
可以通過下面的**在backtrader中新增日誌功能：
cerebro.addwriter(bt.writerfile, out = 'log.csv', csv = true)
1日誌資訊將被輸出到工作目錄下的log.csv檔案中，輸出內容包括：
種子資料（data feeds）
策略資料（lines和引數）
指標和觀察者（observer）資料（lines和引數）
分析資料（引數和分析結果資料）
交易日曆
交易日曆適用於以下場景：
由日線資料resample得到週線資料時，使用交易日曆可以準確識別每週的最後1根日線。
在策略的next()方法中列印一下內容
在輸出的每一行中，第乙個日期為策略所使用的日期，第二個日期為當前日線的日期，第三個日期為當前月線的日期。
其中，第3行1月4日為星期五，應該出現第一根週線資料，但是輸出結果中卻沒有週線資料。第8行1月11日為周五，從1月7日至1月11日的5根日線可以合成1根週線，後面的週線資料也應該更新為1月11日，但是輸出結果卻是1月4日。
產生以上結果的原因是，backtrader把2023年1月1日當作了交易日，只是沒有讀入資料。這樣1月1日至4日，再加上7日共計5根日線，就在1月7日合成了第一根週線；同樣1月8日至11日，再加上14日共計5根日線，在1月14日合成了第二根週線。這顯然不是想要的結果。
解決上述問題的方案是，通過繼承bt.tradingcalendar定義新的日曆，然後在日曆中設定節假日。如以下**所示，將2023年1月1日新增到holidays列表中，然後在cerebro新增該日曆：
class astockcalendar(bt.tradingcalendar):
params = dict(
holidays=[
datetime.date(2019, 1, 1),
],open=datetime.time(9, 30),
close=datetime.time(15, 0),
)cerebro.addcalendar(astockcalendar())
當使用交易日歷時可以看到，在1月4日（星期五）合成了第一根週線，在1月11日（星期五）合成了第二根週線，得到了正確的結果。
同樣，可以把2023年的其他節假日都新增到holidays列表中，來實現整年的週線資料的正確合成。
日內分時資料resample合成日線資料時，使用交易日曆處理提前**的情況。
美股在感恩節後的第一天，會在下午1點休市，這樣如果不做處理，使用分鐘資料合成日線資料時就會出問題，可以通過新增以下日曆來解決：
class customcalendar(bt.tradingcalendar):
params = dict(
holidays=[
datetime.date(2016, 1, 1),
datetime.date(2016, 1, 18),
datetime.date(2016, 2, 15),
datetime.date(2016, 3, 25),
datetime.date(2016, 5, 30),
datetime.date(2016, 7, 4),
datetime.date(2016, 9, 5),
datetime.date(2016, 11, 24),
datetime.date(2016, 12, 26),
],earlydays=[
(datetime.date(2016, 11, 25),
datetime.time(9, 30), datetime.time(13, ,0))
],open=datetime.time(9, 30),
close=datetime.time(16, 0),
)以2023年為例，日曆中設定了2023年的節假日，一般每日交易時間為9:30至16:00，11月25日的交易時間為9:30至13:00。
resample**
data = load_data(stk_code, fromdate, todate, '30')
cerebro.adddata(data, name = stk_code + '_30m')
cerebro.resampledata(data, name = stk_code + '_30to60m', timeframe = bt.timeframe.minutes, compression = 60)
data = load_data(stk_code, fromdate, todate, '60')
cerebro.adddata(data, name = stk_code + '_60m'
以載入2023年6月1日至4日平安銀行的資料為例，使用日誌功能將結果輸出至log.csv中，部分結果如下：
標黃的d、l、t列分別表示載入的30分鐘時間標籤資料、由30分鐘資料合成的60分鐘時間標籤資料、載入的60分鐘時間標籤資料。
對比d列和t列可以發現，在載入的60分鐘資料中，6月1日首個時間點（10:00）資料為空，在時間點10:30出現第乙個資料。在d列時間標籤變為11:00時，t列時間標籤仍為10:30。在d列時間標籤變為11:30時，t列時間標籤才變為11:30。這樣就保證了，在同時載入多個週期資料進行回測時，不會發生使用未來資料的情況。
對比d列和l列發現，resample結果未按預期得到10:30、11:30、14:00、15:00四個時段的60分鐘資料，而是得到10:00、11:00、12:00、14:00、15:00五個整點時間段的資料。筆者嘗試了調整函式resampledata()的bar2edge、rightedge、adjbartime、boundoff引數，也嘗試了使用交易日曆功能設定每日交易起止時間，均未能實現預期的resample結果。目前的解決方案是，在合成分鐘級資料時，不使用backtrader的resampledata()函式，而是先離線合成所需週期的資料，然後使用cerebro.adddata()載入合成的資料，再進行多週期策略的回測。
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