release: v1.17.13 — 修复多策略组合回测最大回撤虚高(分母误用初始值而非峰值)

用户反馈:3 个策略各自最大回撤仅 45.53%/40.16%/16.89%,组合却显示 83.76%。
根因:_build_combined_equity 的 drawdown_pct 分母误用 initial(固定初始资金),
净值大涨后(总收益 545%,峰值≈6.45×初始)绝对回撤额除以小初始值被等比放大。
改为 drawdown / peak(相对当时峰值,0~1),与单标的 PortfolioTracker 一致。
连带修复卡玛比率(年化/最大回撤)。其余指标经核对均正确。加回归守卫。
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Justin Gu
2026-07-04 21:07:39 +08:00
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@@ -119,6 +119,53 @@ class TestMultiStrategyEngine:
result = MultiStrategyEngine(slots, total_cash=1_000_000).run()
assert (result.combined_equity["drawdown"] >= 0).all()
def test_max_drawdown_relative_to_peak_not_initial(self) -> None:
"""最大回撤必须相对「当时峰值」而非「初始资金」。
回归 v1.17.11/v1.17.12 的 bugdrawdown_pct 分母误用 initial(固定初始值),
导致净值大涨后回撤被严重放大(如峰值 6x 初始时,真实 45% 回撤被算成 290%)。
构造一个大涨后回撤的场景:净值为 1→6→4(即从峰值回撤 33%),验证 max_drawdown
≈ 33%(旧逻辑会算成 200%,超出 1.0)。
"""
# 构造单标的净值序列:前 50 根 close 线性涨到 6 倍,后 50 根跌到 4 倍。
# 用从不交易的 HoldStrategy,使 total ≈ initial_cash(曲线不随 close 变)……
# 不行——HoldStrategy 净值恒为初始资金,无法制造涨跌。改用直接断言合并曲线
# 的 drawdown_pct 计算逻辑:构造两段净值的合成 df 喂给 _build_combined_equity。
from easy_tdx.backtest.types import BacktestResult
# 两根等长净值曲线:均从 1.0 涨到 6.0 再跌到 4.0(各 50 根,峰值在第 50 根)
dates = pd.date_range("2024-01-01", periods=100, freq="D")
up = np.linspace(1.0, 6.0, 50) # 0→50: 1→6
down = np.linspace(6.0, 4.0, 50) # 50→100: 6→4
totals = np.concatenate([up, down]) # 峰值 6.0 在第 50 根,谷底 4.0 在末尾
ec = pd.DataFrame(
{
"datetime": dates,
"total": totals * 100_000, # 缩放到资金量级
"drawdown": np.zeros(100),
"drawdown_pct": np.zeros(100),
}
)
# 造一个空 trades/positions 的 BacktestResult 占位
empty_df = pd.DataFrame()
fake = BacktestResult(
performance={"total_return": 3.0},
equity_curve=ec,
trades=empty_df,
positions=empty_df,
config={},
)
engine = MultiStrategyEngine.__new__(MultiStrategyEngine)
combined = engine._build_combined_equity( # noqa: SLF001 — 直接测内部算法
{"A@SZ:000001": fake}, {"A@SZ:000001": 100_000.0}
)
# 真实最大回撤(相对峰值):峰值 600000,谷底 400000,回撤 = 200000/600000 ≈ 33.3%
dd_pct = combined["drawdown_pct"].to_numpy()
max_dd = float(np.max(dd_pct))
assert 0.30 <= max_dd <= 0.36, f"max_drawdown 应≈33%,实际 {max_dd:.4f}"
# 旧 bug(除以 initial=100000)会算成 200%200000/100000),必然 >1
assert max_dd <= 1.0, "drawdown_pct 相对峰值,绝不可能超过 100%"
def test_capital_split_equal(self) -> None:
"""资金按策略数均分:每个槽位 1/N。"""
slots = [