在Python回测框架中进行数据模拟通常可以通过以下步骤实现：
生成模拟数据：可以使用numpy或pandas等库生成模拟数据，如价格、成交量等。
创建数据结构：将生成的模拟数据存储在适当的数据结构中，如DataFrame或numpy数组。
设定回测时间范围：设定回测的时间范围，通常包括回测开始时间和结束时间。
实现回测逻辑：编写回测策略的逻辑，包括买入、卖出等操作，并在模拟数据上进行回测。
结果分析：对回测结果进行分析和评估，可以使用可视化工具进行结果展示。
通过以上步骤，可以在Python回测框架中进行数据模拟，并对交易策略进行验证和优化。常用的回测框架包括zipline、backtrader等。