源码方式
克隆仓库或下载源码后，将 backtesting 目录放入项目路径即可使用。
pip install
方式一：pip 安装（推荐）
官方 README 与 PyPI 均建议通过 pip 安装。
| 场景 | 命令 | 说明 |
|---|---|---|
| 基础安装 | pip install backtesting | 安装回测核心功能 |
| 安装开发主线 | pip install git+https://github.com/kernc/backtesting.py | 从 GitHub 主分支安装 |
| 验证安装 | python -c "import backtesting; print(backtesting.__version__)" | 确认可正常导入 |
环境要求：PyPI 声明 Python >= 3.9；运行时依赖 pandas（数据处理）与 bokeh >= 3.0.0（可视化）。指标库可选（如需 talib 指标，另行安装）。
Environment
环境与依赖要求
安装前先核对 Python 与关键依赖，避免因版本不匹配报错。
| 依赖 | 版本要求 | 作用 |
|---|---|---|
| Python | >= 3.9 | 运行环境 |
| pandas | （示例隐含依赖） | OHLCV 数据处理 |
| bokeh | >= 3.0.0 | 交互式图表渲染 |
| talib（可选） | — | 第三方技术指标库（BYO 可选） |
建议：使用独立虚拟环境（venv/conda）隔离依赖；如遇 bokeh 版本冲突，优先按 PyPI 声明的 >= 3.0.0 约束处理。
Steps
分步安装与验证
从创建环境到运行第一个回测的完整步骤。
创建虚拟环境
python -m venv .venv并激活，隔离项目依赖。安装 backtesting
pip install backtesting，会自动拉取 pandas 与 bokeh。验证导入
python -c "import backtesting"无报错即安装成功。准备数据
准备 Open/High/Low/Close/Volume 列的 DataFrame，或先用内置示例数据 GOOG 试跑。
运行首个回测
按首次运行页的 SmaCross 示例执行 Backtest.run 与 plot。
Other routes
方式二：源码方式与其他
除 pip 外，也可从源码使用，并可按需扩展指标库。
开发主线
通过 pip install git+https://github.com/kernc/backtesting.py 安装最新未发布改动。
指标库扩展
指标库无关（BYO），可按需接入 talib 或 pandas 自定义指标。
边界：Backtesting.py 是库，安装后需自备数据与策略代码；EasyClaw 与 Backtesting.py 无已证实集成。
Troubleshooting
常见安装问题排查
遇到安装或导入报错时，先按下面的常见原因逐项排查。
| 现象 | 可能原因 | 处理建议 |
|---|---|---|
ModuleNotFoundError: backtesting | 未安装或装到了错误环境 | 确认当前解释器下执行 pip install backtesting |
| bokeh 版本冲突 | bokeh 低于 3.0.0 | 升级 pip install -U bokeh |
| Python 版本过低 | 低于 3.9 | 升级到 Python >= 3.9 |
| plot 不显示 | 未安装 bokeh 或浏览器环境问题 | 确认 bokeh 已装并检查输出 |
FAQ
安装常见问题
Backtesting.py 的包名是 backtesting 还是 backtesting.py？
PyPI 包名是 backtesting（安装命令为 pip install backtesting）；GitHub 仓库名为 backtesting.py。两者指向同一项目。
安装需要多少 Python 版本？
PyPI 声明 Python >= 3.9，建议使用 3.9 及以上版本。
Backtesting.py 依赖哪些库？
运行时主要依赖 pandas（数据处理）与 bokeh >= 3.0.0（可视化）；指标库可选，按需接入 talib 等。
能在 EasyClaw 里一键安装 Backtesting.py 吗？
无已证实集成。Backtesting.py 需通过 pip 自行安装；EasyClaw 提供的是独立的量化/数据研究类 Skill。