Python回测框架通常提供了多种方法来进行结果分析，以下是一些常见的方法：
统计指标分析：回测框架通常会提供一系列统计指标，例如累计收益、年化收益率、最大回撤、夏普比率等，可以通过这些指标来评估策略的表现。
绘制图表：回测框架通常支持绘制各种图表，例如资产价值曲线、每笔交易的盈亏情况、持仓情况等，通过图表可以直观地展示策略的表现和交易情况。
事件分析：回测框架通常会记录每次交易的具体信息，可以通过事件分析来了解交易的背景和原因，从而更好地优化策略。
参数优化：回测框架通常支持参数优化功能，可以通过参数优化来寻找最优的参数组合，从而提升策略的表现。
风险管理：回测框架通常也会提供一些风险管理工具，例如止损止盈功能、仓位管理功能等，可以通过这些工具来控制风险，保护资金。
总的来说，通过以上方法，可以对策略的表现进行全面的分析和评估，从而更好地优化和改进策略。