本次场外篇来介绍下传说中的backtraderbacktrader属于功能相对完善的本地版Python量化回测框架。既然业界好评如云，我们作为量化交易者理应集所有好用的工具于一身，就让我们来体验一下这个框架。backtrader的使用方法在官方文档上介绍的挺详细的。
本期 GitHub 探索汇集了微软大规模基础模型库、功能强大的 Python 回测框架 backtrader、仿抖音 Vue 项目、简化 Linux 系统上 WireGuard 管理的 wg-easy、多平台 API 客户端 Insomnia、GitHub 文档仓库、全面分析网站的 web-check、开源网络视频平台 WEB VIDEO PLATFORM 等精彩项目，涵盖自然语言处理、交易策略、移动端开发最佳实践、网络安全、API 管理、文档管理、 OSINT 调查和视频监控等热门领域。
import numpy as np ＃ 导入numpy模块，这个也是科学计算常用模块。import email. XXXXXXXX ＃ 导入email 模块的各个包，主要用来编写邮件内容和添加附件的。
量化交易中使用的算法和模型种类繁多，下面列举一些常见的量化交易算法：均值回归（Mean Reversion）：该算法基于统计学原理，认为价格波动会回归到其长期平均水平。当价格偏离均值时，该算法会产生买入或卖出信号。
策略回测归根结底是对历史资金曲线的回测，不管是中低频还是高频交易策略，只要我们根据既定的交易策略获得该交易频率下的历史收益率，便可以对策略进行量化评价，常见的评价指标包括年化收益、累计收益、最大回撤、夏普比率等等。
