Python 量化回测框架搭建指南

量化交易的核心在于策略验证，而回测框架是验证策略有效性的重要工具。本文将介绍如何搭建一个基础的回测框架。

回测框架设计

一个完整的回测框架需要包含：

• 数据模块：加载历史行情数据
• 策略模块：定义交易信号生成逻辑
• 执行模块：模拟订单执行
• 风控模块：管理仓位和止损
• 评估模块：计算策略绩效指标

基础实现

import pandas as pd
import numpy as np

class BacktestEngine:
    def __init__(self, data: pd.DataFrame, initial_capital: float = 100000):
        self.data = data
        self.capital = initial_capital
        self.position = 0
        self.trades = []
    
    def run(self, strategy):
        """执行回测"""
        for i, row in self.data.iterrows():
            signal = strategy.generate_signal(row)
            
            if signal == 1 and self.position == 0:  # 买入
                self.position = self.capital / row['close']
                self.capital = 0
                self.trades.append({'type': 'BUY', 'price': row['close'], 'date': i})
            
            elif signal == -1 and self.position > 0:  # 卖出
                self.capital = self.position * row['close']
                self.position = 0
                self.trades.append({'type': 'SELL', 'price': row['close'], 'date': i})
        
        return self.calculate_performance()
    
    def calculate_performance(self):
        """计算策略绩效"""
        final_value = self.capital + (self.position * self.data.iloc[-1]['close'])
        return {
            'final_value': final_value,
            'return': (final_value - 100000) / 100000
        }

策略示例：双均线

class DoubleMAStrategy:
    def __init__(self, fast_period=5, slow_period=20):
        self.fast_period = fast_period
        self.slow_period = slow_period
    
    def generate_signal(self, row):
        # 简化示例，实际需要更多逻辑
        if row['ma_fast'] > row['ma_slow']:
            return 1  # 买入信号
        elif row['ma_fast'] < row['ma_slow']:
            return -1  # 卖出信号
        return 0  # 持有

绩效评估指标

• 总收益率：策略的整体盈利能力
• 最大回撤：风险控制能力
• 夏普比率：风险调整后收益
• 胜率：盈利交易占比

注意事项

⚠️ 回测陷阱：

• 过度拟合历史数据
• 忽略交易成本和滑点
• 未来函数（使用未来数据）

总结

搭建回测框架是量化交易的基础工作，建议在理解原理后使用成熟的框架如 Backtrader 或 Zipline。

本文仅供技术研究参考，不构成任何投资建议。量化交易存在风险，请谨慎决策。