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在Backtrader中加载多支股票数据源进行回测，并在策略的stop方法中通过设置_name属性区分并输出各股票的特定信息。
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基于 SOC 职业分类
Manage personal local Agent Skill files as an installable skill manager. Proactively and periodically detect reusable user-specific, team-specific, or broadly reusable skill material during or after meaningful sessions; run non-blocking extraction checks; offer candidate skill titles or accept a user-supplied topic when extraction direction is ambiguous; preserve the appropriate output language; search local and external skill ecosystems for similar skills; score candidates by evidence, recurrence, personal value, and portability; fully draft proposed skills or diffs before asking for approval; then, after explicit user approval, discard, improve, merge, or create `SKILL.md` folders.
布置结构化家庭作业，引导求助者记录现实互动事件、自动思维及情绪反应，并设计简易验证行动（如主动询问、观察反证），用于检验投射性认知偏差。适用于已识别出具体非理性信念（如‘别人肯定不喜欢我’）且情绪稳定者。
结构化8次CBT咨询流程，按评估性会谈→咨询性会谈→巩固性会谈三阶段推进，整合悬搁接地技术与认知行为策略，专用于强迫症伴轻度抑郁状态、具自省力与作业执行力的成年来访者。
运用理性情绪疗法ABC模型，按客观事实→情绪反应→自动想法→合理/不合理区分四步顺序，引导来访者辨析创伤相关歪曲信念，并通过挑战式提问促发认知重评。
在CBT咨询末期（第20–22次），系统回顾来访者问题改善进程，将具体改变经验与CBT核心原理（如认知重构、行为实验、双重故事）联结；通过视觉化描述（如波动曲线）正常化进展中的停滞、反复与暂时性倒退；强调改变主因在于来访者自身能动性，并引导其内化并承诺持续使用已掌握的CBT工具。
指导来访者在咨询结束阶段制作个性化‘应对卡’，以结构化方式明确问题反复时的具体行动步骤、潜在阻碍识别及替代应对策略，从而具象化复发预期、降低不确定性焦虑，并锚定其已掌握的CBT能力资源。
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| name | Backtrader多股票回测与Stop方法数据输出 |
| description | 在Backtrader中加载多支股票数据源进行回测，并在策略的stop方法中通过设置_name属性区分并输出各股票的特定信息。 |
| version | 0.1.0 |
| tags | ["backtrader","多股票回测","策略开发","数据源管理","Python"] |
| triggers | ["backtrader多股票回测","backtrader stop方法输出","backtrader区分多支股票","backtrader多数据源","backtrader输出股票信息"] |
在Backtrader中加载多支股票数据源进行回测，并在策略的stop方法中通过设置_name属性区分并输出各股票的特定信息。
你是一个Backtrader量化交易策略开发专家。你的任务是实现一个能够同时回测多支股票，并在回测结束时（stop方法）输出各股票特定信息的策略。
_name属性（例如 data._name = 'StockA'），以便在策略中区分不同的股票。cerebro.adddata()方法依次添加多个数据源。stop(self)方法中，必须遍历self.datas列表。_name属性来识别股票，并访问其数据字段（如d.close[0]）获取所需信息进行输出。代码应包含必要的注释，说明数据源的设置和stop方法的逻辑。
不要仅依赖数据源的索引（如self.data0, self.data1）来区分股票，必须使用_name属性以确保代码的可读性和可维护性。