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synced 2026-09-12 18:04:16 +08:00
release: v1.8.0 - backtest engine with batch strategy comparison
- Add backtest section to README with CLI usage and run_all_strategies.py demo - Update all version numbers to 1.8.0 (pyproject.toml, __init__.py, cli/__init__.py, docs/conf.py) - Fix turtle_breakout strategy: TAQ returns 3 values (UP, MID, DOWN) - Add run_all_strategies.py batch comparison script - Update README intro to highlight backtest feature - Add backtest to CLI command table and architecture tree Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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Claude Opus 4.8
Claude Opus 4.8
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70c69c8a66
commit
b5b5d0dc5b
@@ -14,13 +14,15 @@ easy-tdx 要做的事很简单：**把机构的数据锁砸开，扔到每个普
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它是一个完全免费、无需注册、无需 API Key、纯开源的行**情核武器**。
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一行命令，A股、港股、美股、期货——K线、报价、资金流向、板块轮动、分时明细、逐笔成交，**毫秒级拉满**。
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**32个技术指标**（MACD、KDJ、RSI、BOLL……连“捉妖大师”和“30日乖离率信号”都给你算好）开箱即用。
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**32个技术指标**（MACD、KDJ、RSI、BOLL……连”捉妖大师”和”30日乖离率信号”都给你算好）开箱即用。
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**缠论分析**（笔、中枢、买卖点、背驰）一键出结果——你不再需要手画分型、猜线段。
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**内置回测引擎**——写个策略文件，一行命令跑回测，9 个经典策略自带，批量对比哪个最赚钱一目了然。
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装上就能跑。**Python API + CLI 双通道**，输出 JSON 天然喂给 AI Agent：Claude Code、OpenClaw、Hermes 直接吃。
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**你不懂 TCP 协议？不用。**
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**你不会写量化框架？不用。**
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**你不懂 TCP 协议？不用。**
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**你不会写量化框架？不用。**
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**你想回测验证策略？自带引擎，不用。**
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**你不想给任何平台付一分钱？完全不用。**
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`pip install easy-tdx`，30秒后——你屏幕上的数据，和机构看到的**是同一份**。
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@@ -265,6 +267,120 @@ easy-tdx chanlun SZ 000001 --period 30MIN
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`[✓]` 表示确认背驰。趋势背驰(上)代表上涨趋势可能结束，趋势背驰(下)代表下跌趋势可能结束。
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### 回测引擎
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内置向量回测引擎，加载 Python 策略文件即可跑回测。策略继承 `Strategy` 基类，在 `init()` 注册指标，在 `next()` 逐 bar 生成买卖信号，引擎完成订单模拟、持仓跟踪和绩效分析。
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**单策略回测：**
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```bash
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easy-tdx backtest SZ 300308 --strategy-file strategies/expma_cross.py --count 2000 --cash 1000000 --adjust QFQ --table
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```
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输出示例：
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```
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=== 回测绩效概要 ===
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总收益率: 1413.51%
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年化收益: 40.85%
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最大回撤: 76.75%
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夏普比率: 0.88
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胜率: 20.8%
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交易次数: 24
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```
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**全策略批量对比：**
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项目自带 `run_all_strategies.py`，一次跑完 `strategies/` 下所有策略并排名：
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```bash
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python -X utf8 run_all_strategies.py SZ 300308 --count 2000 --cash 1000000 --adjust QFQ
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```
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输出示例（以 SZ 300308 为例）：
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```
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发现 9 个策略文件
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标的: SZ 300308 | K线: 2000 | 资金: 1,000,000 | 复权: QFQ
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>> 运行策略: bias_reversal ... 完成 (2.4s)
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>> 运行策略: bollinger_breakout ... 完成 (0.6s)
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>> 运行策略: expma_cross ... 完成 (0.6s)
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>> 运行策略: kdj_golden ... 完成 (0.1s)
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>> 运行策略: ma_cross ... 完成 (1.4s)
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>> 运行策略: macd_cross ... 完成 (2.1s)
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>> 运行策略: rsi_reversal ... 完成 (0.2s)
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>> 运行策略: turtle_breakout ... 完成 (0.1s)
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>> 运行策略: volume_price ... 完成 (6.3s)
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[*] 策略绩效排名 (按总收益率降序)
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排名 策略 总收益率 年化收益 最大回撤 夏普 胜率 交易次数 盈亏比
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*1* 1 expma_cross 1413.51% 40.85% 76.75% 0.88 20.8% 24 6.45
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*2* 2 ma_cross 1258.07% 38.94% 58.01% 0.87 38.2% 55 2.21
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*3* 3 turtle_breakout 905.07% 33.76% 48.30% 0.83 75.0% 4 10.14
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4 bias_reversal 504.94% 25.47% 42.25% 0.70 66.3% 95 2.08
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5 macd_cross 387.67% 22.11% 61.08% 0.60 40.0% 85 2.20
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6 volume_price 247.72% 17.01% 65.73% 0.50 43.3% 254 1.40
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7 bollinger_breakout 169.65% 13.32% 49.71% 0.44 66.7% 24 1.93
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||||
8 rsi_reversal 95.89% 8.85% 56.51% 0.33 57.1% 7 2.48
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9 kdj_golden 89.10% 8.36% 61.86% 0.32 66.7% 3 10.49
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```
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综合评分（夏普 × 0.4 + 收益/回撤 × 0.3 + 胜率 × 0.3）：
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```
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*1* 1 turtle_breakout 23.04 0.83 0.70 75.0%
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*2* 2 bias_reversal 20.35 0.70 0.60 66.3%
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*3* 3 bollinger_breakout 20.26 0.44 0.27 66.7%
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```
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换一个标的再跑：
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```bash
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# 贵州茅台
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python -X utf8 run_all_strategies.py SH 600519 --count 2000 --cash 1000000 --adjust QFQ
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```
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#### 自带策略示例
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`strategies/` 目录下有 9 个开箱即用的策略文件，可直接用于 `--strategy-file`：
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| 文件 | 策略 | 类型 | 适合行情 |
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|------|------|------|----------|
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| `ma_cross.py` | 双均线交叉（MA5/MA20） | 趋势跟踪 | 单边趋势 |
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| `expma_cross.py` | EMA12/EMA50 交叉 | 趋势跟踪 | 单边趋势（比 MA 更灵敏） |
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| `macd_cross.py` | MACD 金叉死叉 | 趋势跟踪 | 中长线趋势 |
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| `bollinger_breakout.py` | 布林带突破 | 震荡反转 | 横盘震荡 |
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| `rsi_reversal.py` | RSI 超买超卖 | 反转 | 震荡市 |
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| `kdj_golden.py` | KDJ 低位金叉/高位死叉 | 反转 | 短线震荡 |
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| `turtle_breakout.py` | 海龟交易法（唐安奇通道） | 趋势突破 | 牛市启动 |
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| `bias_reversal.py` | 乖离率反转 | 反转 | 震荡回归 |
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| `volume_price.py` | 量价配合 | 综合判断 | 放量突破 |
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编写自定义策略只需继承 `Strategy` 基类：
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```python
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from easy_tdx.backtest import Strategy
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from easy_tdx import MyTT
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class MyStrategy(Strategy):
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def init(self):
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self.ma = self.I(MyTT.MA, self.data.close, 10)
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def next(self):
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if self.data.close[0] > self.ma[self._bar_index]:
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self.buy(size=0) # size=0 表示全仓
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elif self.position["size"] > 0:
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||||
self.sell(size=0) # size=0 表示清仓
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```
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完整 API 参考：[docs/backtest_usage.md](docs/backtest_usage.md)
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### 捉妖大师（重点）
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捉妖大师是多周期涨幅共振指标，通过 20/60/120 日涨幅及指数平滑判断短中长线趋势是否同向，用于筛选趋势刚启动的强势股。
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@@ -416,6 +532,7 @@ easy-tdx offline sync-all
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| `symbol-info` | 个股特征快照 |
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| `indicator` | 技术指标计算（32 个：MACD/KDJ/RSI/BOLL/DMI/ATR...） |
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| `indicator-list` | 列出可用技术指标 |
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| `backtest` | 回测引擎（加载策略文件，输出绩效报告） |
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| `f10` | F10 公司信息 |
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| `fund-flow` | 历史资金流向 |
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| `ex kline` | 扩展市场 K 线 |
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@@ -935,6 +1052,7 @@ src/easy_tdx/
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├── commands/ # 标准协议命令（无 IO）
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├── codec/ # price / volume / datetime / frame / bitmap 编解码
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├── chanlun/ # 缠论技术分析（K线合并/分型/笔/线段/中枢/买卖点/背驰）
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├── backtest/ # 回测引擎（Strategy基类/向量化引擎/绩效分析）
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├── models/ # 纯 dataclass，无业务逻辑
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├── offline/ # 离线数据读写模块（读取 + 写入同步）
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└── cli/ # easy-tdx CLI（click）
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@@ -963,6 +1081,18 @@ ruff format --check src/ tests/ # format check
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## Changelog
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### 1.8.0 (2026-06-09)
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**回测引擎** — 内置向量回测引擎，支持自定义策略回测和全策略批量对比。
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- 新增 `backtest` 子包：Strategy 基类、BacktestEngine、OrderSimulator、PortfolioTracker、PerformanceAnalyzer
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- 新增 `easy-tdx backtest` CLI 命令，支持 `--strategy-file`、`--cash`、`--commission`、`--adjust` 等参数
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- 绩效报告包含 19 项指标：总收益率、年化收益、最大回撤、夏普比率、索提诺、卡玛、胜率、盈亏比等
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- 新增 `strategies/` 目录，包含 9 个开箱即用的策略示例（MA/EMA/MACD/BOLL/RSI/KDJ/BIAS/海龟/量价）
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- 新增 `run_all_strategies.py` 批量对比脚本，一键跑完全部策略并按收益率和综合评分排名
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- 自带策略在 SZ 300308 上 3 年回测：收益率最高 1413%（expma_cross），综合最优 turtle_breakout
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- 30+ 离线单元测试覆盖，零网络依赖
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### 1.7.1 (2026-06-08)
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**Bug 修复** — 修复缠论笔计算在持续下跌/上涨走势中因"分型陷阱"导致近期笔丢失的问题。
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Reference in New Issue
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