mirror of
https://ghfast.top/https://github.com/aeroxw/easy_tdx_max.git
synced 2026-09-12 22:44:22 +08:00
GitHub
155328df8b
经三轮代码审计后的综合质量加固版本，覆盖协议核心层、数据正确性、 错误处理、测试真实度与可维护性。761 单测全绿（+58），ruff/mypy 全过。 主要修复： - 离线 .day 写入原子化（fsync + _repair_tail + 读取校验，CQS 守住） - 回测止损前视偏差（延迟下一根开盘 + 跳空保护） - VWAP 权重索引 / bar_time fail-fast / 绩效除零保护 - 闭包绑定 / 路径穿越 / naive datetime 跨时区 / ruff UP038 重构： - 抽 AsyncHeartbeatMixin 收敛 4 处心跳副本（12→1） - 统一 _RETRY_DELAYS 退避序列 / scanner 失败可观测性 新增 5 个测试文件 + 公共 API 类型契约，CI 加 Windows 矩阵 + trusted publishing 签名 + 锁文件。 详见 CHANGELOG.md
662 lines
19 KiB
Markdown
662 lines
19 KiB
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# easy-tdx 回测引擎使用手册
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`easy_tdx.backtest` 是一个纯计算层的向量化策略回测引擎，零网络依赖，可完全离线运行。
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## 目录
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- [快速开始](#快速开始)
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- [编写策略](#编写策略)
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- [策略生命周期](#策略生命周期)
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- [访问行情数据](#访问行情数据)
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- [注册技术指标](#注册技术指标)
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- [金叉检测](#金叉检测)
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- [生成交易信号](#生成交易信号)
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- [引擎配置](#引擎配置)
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- [成交价规则](#成交价规则)
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- [仓位模式](#仓位模式)
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- [费用模型](#费用模型)
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- [订单拒绝策略](#订单拒绝策略)
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- [获取回测结果](#获取回测结果)
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- [绩效指标一览](#绩效指标一览)
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- [资金曲线](#资金曲线)
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- [交易记录](#交易记录)
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- [序列化输出](#序列化输出)
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- [CLI 命令行](#cli-命令行)
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- [进阶用法](#进阶用法)
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- [预计算指标列](#预计算指标列)
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- [缠论结果注入](#缠论结果注入)
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- [自定义策略文件](#自定义策略文件)
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- [完整示例](#完整示例)
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## 快速开始
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```python
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import pandas as pd
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from easy_tdx.backtest import BacktestEngine, Strategy, crossover
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from easy_tdx import MyTT
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# 1. 定义策略
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class DualMAStrategy(Strategy):
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def init(self):
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self.ma5 = self.I(MyTT.MA, self.data.close, 5)
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self.ma20 = self.I(MyTT.MA, self.data.close, 20)
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self.cross = crossover(self.ma5, self.ma20)
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def next(self):
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if self.cross[self._bar_index]:
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self.buy(size=0) # 全仓买入
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elif self.position["size"] > 0:
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self.sell(size=0) # 全部卖出
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# 2. 准备数据（DataFrame 必须包含 datetime, open, close, high, low 列）
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# 通过 TdxClient 获取真实数据：
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# from easy_tdx import TdxClient
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# client = TdxClient()
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# df = client.get_stock_kline("SZ", "000001", period="DAILY", count=500)
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# 3. 运行回测
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engine = BacktestEngine(DualMAStrategy, cash=100000)
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result = engine.run(df)
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# 4. 查看结果
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print(f"总收益率: {result.performance['total_return']:.2%}")
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print(f"夏普比率: {result.performance['sharpe']:.2f}")
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print(f"最大回撤: {result.performance['max_drawdown']:.2%}")
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print(f"交易次数: {result.performance['total_trades']}")
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```
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## 编写策略
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### 策略生命周期
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继承 `Strategy` 基类，实现两个方法：
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```python
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class MyStrategy(Strategy):
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def init(self):
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||
"""回测开始前调用一次。注册指标、初始化内部状态。"""
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||
pass
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||
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def next(self):
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||
"""每根 K 线调用一次。根据当前行情生成交易信号。"""
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||
pass
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||
```
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引擎内部执行顺序：
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```
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_bind_data(df) → _call_init() → 逐 bar 调用 _set_bar_index(i) + _call_next()
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```
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### 访问行情数据
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通过 `self.data` 代理访问 K 线数据，支持相对索引：
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```python
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def next(self):
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# 当前 bar（索引 0）
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price = self.data.close[0]
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# 前一根 bar（索引 -1）
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prev_price = self.data.close[-1]
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||
# 前两根 bar（索引 -2）
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prev2 = self.data.close[-2]
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```
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**标准列**：`open`, `close`, `high`, `low`, `vol`, `amount`
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```python
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self.data.open[0] # 开盘价
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||
self.data.close[0] # 收盘价
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self.data.high[0] # 最高价
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self.data.low[0] # 最低价
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self.data.vol[0] # 成交量
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self.data.amount[0] # 成交额
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```
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||
**自定义列**：如果 DataFrame 包含额外列（如 `MACD_DIF`），通过属性名直接访问：
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```python
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||
self.data.MACD_DIF[0] # 自动通过 __getattr__ 查找
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```
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**获取完整数组**：`.raw` 属性返回 numpy 数组，可传入指标函数：
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```python
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close_array = self.data.close.raw # numpy ndarray
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```
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### 注册技术指标
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使用 `self.I()` 在 `init()` 中注册指标。`_SeriesAccessor` 参数会自动解包为 numpy 数组：
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```python
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from easy_tdx import MyTT
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||
def init(self):
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||
# 均线
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self.ma5 = self.I(MyTT.MA, self.data.close, 5)
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||
self.ma20 = self.I(MyTT.MA, self.data.close, 20)
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||
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||
# MACD
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||
self.dif, self.dea, self.macd = self.I(MyTT.MACD, self.data.close)
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# 布林带
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self.upper, self.mid, self.lower = self.I(MyTT.BOLL, self.data.close, 20)
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||
def next(self):
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||
# 用索引访问指标值
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||
if self.ma5[self._bar_index] > self.ma20[self._bar_index]:
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self.buy(size=0)
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```
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### 金叉检测
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`crossover(a, b)` 检测序列 a 从下方穿越 b（金叉）：
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```python
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from easy_tdx.backtest import crossover
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||
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||
def init(self):
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||
self.ma5 = self.I(MyTT.MA, self.data.close, 5)
|
||
self.ma20 = self.I(MyTT.MA, self.data.close, 20)
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||
self.golden = crossover(self.ma5, self.ma20) # 金叉：ma5 上穿 ma20
|
||
self.death = crossover(self.ma20, self.ma5) # 死叉：ma20 上穿 ma5
|
||
|
||
def next(self):
|
||
if self.golden[self._bar_index]:
|
||
self.buy(size=0)
|
||
if self.death[self._bar_index]:
|
||
self.sell(size=0)
|
||
```
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||
### 生成交易信号
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||
在 `next()` 中调用 `self.buy()` 或 `self.sell()`：
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```python
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self.buy(size=100) # 买入 100 股
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self.buy(size=0) # 全仓买入（引擎自动计算股数）
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self.buy(size=100, price=10.5) # 限价买入
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||
self.buy(size=100, stop_loss=9.0, take_profit=12.0) # 带止损止盈
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||
self.sell(size=100) # 卖出 100 股
|
||
self.sell(size=0) # 全部卖出
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```
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**参数说明**：
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| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
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|------|------|--------|------|
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| `size` | float | 0 | 交易数量，0 = 全仓/清仓 |
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||
| `price` | float \| None | None | 限价，None = 市价单 |
|
||
| `stop_loss` | float \| None | None | 止损价。当根 bar 的 low 触及止损价时触发平仓信号 |
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||
| `take_profit` | float \| None | None | 止盈价。当根 bar 的 high 触及止盈价时触发平仓信号 |
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||
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||
> **止损/止盈成交时点**：SL/TP 信号触发后，**延迟到下一根 bar 开盘成交**（与普通
|
||
> 策略信号一致），而非在信号当根以触发价成交。若下一根跳空，取对持仓者更不利的实际
|
||
> 开盘价（卖出取 `min(下一根开盘, 触发价)`）。这避免了"假设能在止损价精确成交"的
|
||
> 前视偏差，回测结果更贴近真实滑点与跳空场景。
|
||
|
||
**查看当前持仓**：
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||
```python
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def next(self):
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||
pos = self.position # {"size": 100.0}
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||
if pos["size"] > 0:
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||
# 当前持有多头
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||
pass
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```
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---
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## 引擎配置
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```python
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engine = BacktestEngine(
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strategy=MyStrategy,
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cash=100000.0, # 初始资金
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||
commission=0.0003, # 佣金率（万三）
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||
min_commission=5.0, # 最低佣金（元）
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||
stamp_tax=0.001, # 印花税率（千一，仅卖出）
|
||
slippage=0.0, # 滑点（每股）
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||
execution="next_open", # 成交价规则
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||
position_mode="full", # 仓位模式
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||
reject_policy="reduce", # 拒绝策略
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)
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```
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||
### 成交价规则
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| 模式 | 成交价 | 说明 |
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|------|--------|------|
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| `next_open` | 下一根 K 线开盘价 | **默认**，最贴近实盘 |
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||
| `next_close` | 下一根 K 线收盘价 | 日内策略常用 |
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| `this_close` | 当前 K 线收盘价 | ⚠️ 存在**未来函数**风险，引擎会标记 `future_leak_warning` |
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| `worst` | 买入取高价 / 卖出取低价 | 保守估计滑点 |
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| `best` | 买入取低价 / 卖出取高价 | 乐观估计 |
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信号在 bar N 产生时，`next_*` 模式在 bar N+1 成交，`this_close` 在 bar N 成交。
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### 仓位模式
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| 模式 | `buy(size=X)` 行为 |
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|------|---------------------|
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| `full` | `size=0` 时全仓，按 100 股整手计算；`size>0` 时买入指定股数 |
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| `fixed` | 严格按 `size` 买入指定股数 |
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| `percent` | `size` 表示总资产的百分比（如 0.5 = 50%），按 100 股整手计算 |
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||
### 费用模型
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引擎模拟 A 股费用结构：
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- **佣金**：`max(成交金额 × commission, min_commission)`，双向收取
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- **印花税**：`成交金额 × stamp_tax`，仅卖出时收取
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||
- **滑点**：`成交股数 × slippage`，双向收取
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```python
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# 免佣回测
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engine = BacktestEngine(MyStrategy, commission=0.0, min_commission=0.0, stamp_tax=0.0)
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# 模拟实际佣金
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engine = BacktestEngine(MyStrategy, commission=0.00025, min_commission=5.0, stamp_tax=0.001)
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```
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### 订单拒绝策略
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当资金不足（买入）或持仓不足（卖出）时：
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| 策略 | 行为 |
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|------|------|
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| `reduce` | 减少到可执行的股数，生成实际成交 |
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| `skip` | 拒绝整个订单，标记 `rejected=True` |
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---
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## 获取回测结果
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```python
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result = engine.run(df)
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```
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`result` 是 `BacktestResult` 对象，包含：
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### 绩效指标一览
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```python
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perf = result.performance # dict[str, float]
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```
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| 指标 | Key | 说明 |
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|------|-----|------|
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| 总收益率 | `total_return` | (期末权益 / 期初资金) - 1 |
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| 年化收益率 | `annual_return` | 按年化复利计算 |
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| 最大回撤 | `max_drawdown` | 峰值到谷底的最大跌幅比例 |
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| 最大回撤持续 | `max_dd_duration` | 最大回撤持续的 bar 数 |
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| 夏普比率 | `sharpe` | (日超额收益均值 / 日标准差) × √252 |
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| 索提诺比率 | `sortino` | 分母只用负收益标准差 |
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||
| 卡玛比率 | `calmar` | 年化收益 / 最大回撤 |
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||
| 年化波动率 | `volatility` | 日收益率标准差 × √252 |
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| 总交易次数 | `total_trades` | 卖出次数（完整闭环） |
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| 盈利次数 | `win_trades` | PnL > 0 的卖出 |
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| 亏损次数 | `lose_trades` | PnL ≤ 0 的卖出 |
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| 被拒绝次数 | `rejected_trades` | 资金/持仓不足被拒绝的总次数 |
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| 胜率 | `win_rate` | 盈利次数 / 总交易次数 |
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| 盈亏比 | `profit_factor` | 总盈利 / |总亏损| |
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| 平均盈利 | `avg_win` | 盈利交易的平均 PnL |
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| 平均亏损 | `avg_loss` | 亏损交易的平均 PnL |
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| 最大盈利 | `max_win` | 单笔最大盈利 |
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| 最大亏损 | `max_loss` | 单笔最大亏损 |
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| 平均持仓天数 | `avg_holding_days` | 固定值 5.0（待改进） |
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### 资金曲线
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```python
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||
equity = result.equity_curve # pd.DataFrame
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# 列：datetime, cash, position_value, total, drawdown, drawdown_pct
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```
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| 列 | 说明 |
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|----|------|
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| `datetime` | 时间 |
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| `cash` | 可用现金 |
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| `position_value` | 持仓市值 |
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| `total` | 总权益 = cash + position_value |
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||
| `drawdown` | 回撤金额 = 峰值 - 当前总权益 |
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||
| `drawdown_pct` | 回撤比例 |
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||
|
||
### 交易记录
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||
```python
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||
trades = result.trades # pd.DataFrame
|
||
# 列：datetime, direction, size, price, commission, pnl, rejected
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||
```
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||
|
||
### 持仓快照
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||
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||
```python
|
||
positions = result.positions # pd.DataFrame
|
||
# 列：datetime, size, avg_price, market_value, unrealized_pnl
|
||
```
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||
|
||
### 序列化输出
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||
```python
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||
# JSON 字符串
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||
json_str = result.to_json()
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# Python 字典（DataFrame 转为 records 列表）
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data = result.to_dict()
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# 打印概要到标准输出
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result.summary()
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||
```
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||
### 配置快照
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||
```python
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config = result.config
|
||
# {"cash": 100000, "commission": 0.0003, "execution": "next_open",
|
||
# "position_mode": "full", "reject_policy": "reduce",
|
||
# "future_leak_warning": False}
|
||
```
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||
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||
---
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||
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||
## CLI 命令行
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||
|
||
```bash
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||
# 基本用法
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||
easy-tdx backtest SZ 000001 --strategy-file my_strategy.py
|
||
|
||
# 查看帮助
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||
easy-tdx backtest --help
|
||
|
||
# 指定参数
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||
easy-tdx backtest SH 600519 \
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||
--strategy-file ma_cross.py \
|
||
--cash 50000 \
|
||
--commission 0.0003 \
|
||
--execution next_open \
|
||
--period DAILY \
|
||
--count 500 \
|
||
--table
|
||
|
||
# 预计算指标（MACD, KDJ 会作为额外列注入 DataFrame）
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||
easy-tdx backtest SZ 000001 \
|
||
--strategy-file macd_strategy.py \
|
||
--indicators MACD,KDJ
|
||
|
||
# 输出 JSON（默认）
|
||
easy-tdx backtest SZ 000001 --strategy-file my_strategy.py
|
||
|
||
# 输出表格
|
||
easy-tdx backtest SZ 000001 --strategy-file my_strategy.py --table
|
||
```
|
||
|
||
**CLI 参数**：
|
||
|
||
| 参数 | 默认值 | 说明 |
|
||
|------|--------|------|
|
||
| `MARKET` | — | 市场代码：SZ / SH |
|
||
| `CODE` | — | 股票代码：如 000001 |
|
||
| `--strategy-file` | — | Python 策略文件路径 |
|
||
| `--strategy` | — | DSL 表达式（P1，尚未实现） |
|
||
| `--cash` | 100000 | 初始资金 |
|
||
| `--commission` | 0.0003 | 佣金率 |
|
||
| `--execution` | next_open | 成交价规则 |
|
||
| `--period` | DAILY | K 线周期 |
|
||
| `--adjust` | NONE | 复权方式：NONE / QFQ / HFQ |
|
||
| `--count` | 500 | K 线数量 |
|
||
| `--indicators` | — | 预计算指标（逗号分隔） |
|
||
| `--table` | False | 表格输出 |
|
||
| `--output` | json | 输出格式：json / table / csv |
|
||
|
||
---
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||
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||
## 进阶用法
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||
|
||
### 预计算指标列
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||
|
||
策略可使用 DataFrame 中预先计算的指标列。通过 `self.data.列名` 访问：
|
||
|
||
```python
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||
from easy_tdx.backtest import BacktestEngine, Strategy
|
||
from easy_tdx.indicator import compute_indicators
|
||
|
||
class BollingerStrategy(Strategy):
|
||
def init(self):
|
||
# BOLL_UPPER 已在 DataFrame 中预计算
|
||
self.upper = self.data.BOLL_UPPER
|
||
self.lower = self.data.BOLL_LOWER
|
||
|
||
def next(self):
|
||
if self.data.close[0] < self.lower[0]:
|
||
self.buy(size=0) # 跌破下轨买入
|
||
elif self.data.close[0] > self.upper[0]:
|
||
self.sell(size=0) # 突破上轨卖出
|
||
|
||
# 预计算指标
|
||
df = compute_indicators(df, ["BOLL"])
|
||
engine = BacktestEngine(BollingerStrategy)
|
||
result = engine.run(df)
|
||
```
|
||
|
||
### 缠论结果注入
|
||
|
||
v1 提供手动注入接口，策略通过 `self.chanlun` 访问：
|
||
|
||
```python
|
||
from easy_tdx.backtest import BacktestEngine, Strategy
|
||
from easy_tdx.chanlun import ChanlunAnalyser
|
||
|
||
class ChanlunStrategy(Strategy):
|
||
def init(self):
|
||
pass
|
||
|
||
def next(self):
|
||
cl = self.chanlun
|
||
if cl is None:
|
||
return
|
||
# 使用缠论买卖点
|
||
# mmd_list = cl.get("mmd", [])
|
||
# ...
|
||
|
||
# 获取缠论结果
|
||
analyser = ChanlunAnalyser("SZ000001", "DAILY")
|
||
cl_result = analyser.process_klines(df)
|
||
|
||
# 注入引擎
|
||
engine = BacktestEngine(ChanlunStrategy)
|
||
result = engine.run(df, chanlun_result=cl_result.to_dict())
|
||
```
|
||
|
||
### 自定义策略文件
|
||
|
||
CLI 的 `--strategy-file` 加载 Python 文件，文件中必须包含一个 `Strategy` 子类：
|
||
|
||
```python
|
||
# my_strategy.py
|
||
from easy_tdx.backtest import Strategy, crossover
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from easy_tdx import MyTT
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class MyStrategy(Strategy):
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"""双均线策略。"""
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def init(self):
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self.ma5 = self.I(MyTT.MA, self.data.close, 5)
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self.ma20 = self.I(MyTT.MA, self.data.close, 20)
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self.cross = crossover(self.ma5, self.ma20)
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def next(self):
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if self.cross[self._bar_index]:
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self.buy(size=0)
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elif self.position["size"] > 0:
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self.sell(size=0)
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```
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使用：
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```bash
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easy-tdx backtest SZ 000001 --strategy-file my_strategy.py --table
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```
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## 完整示例
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### 示例 1：双均线交叉策略
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```python
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"""双均线交叉策略：MA5 上穿 MA20 买入，下穿卖出。"""
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import pandas as pd
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from easy_tdx.backtest import BacktestEngine, Strategy, crossover
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from easy_tdx import MyTT
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class DualMACross(Strategy):
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def init(self):
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self.ma5 = self.I(MyTT.MA, self.data.close, 5)
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self.ma20 = self.I(MyTT.MA, self.data.close, 20)
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self.golden = crossover(self.ma5, self.ma20)
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self.death = crossover(self.ma20, self.ma5)
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def next(self):
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if self.golden[self._bar_index] and self.position["size"] == 0:
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self.buy(size=0)
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elif self.death[self._bar_index] and self.position["size"] > 0:
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self.sell(size=0)
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# 构造模拟数据（实际使用 TdxClient 获取）
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dates = pd.date_range("2024-01-01", periods=200, freq="D")
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import numpy as np
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rng = np.random.default_rng(42)
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close = 10.0 + np.cumsum(rng.normal(0, 0.2, 200))
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df = pd.DataFrame({
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"datetime": dates,
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"open": close + rng.uniform(-0.1, 0.1, 200),
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"close": close,
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"high": close + rng.uniform(0, 0.3, 200),
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||
"low": close - rng.uniform(0, 0.3, 200),
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||
"vol": rng.integers(10000, 100000, 200),
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})
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engine = BacktestEngine(DualMACross, cash=100000, commission=0.0003)
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result = engine.run(df)
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result.summary()
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print(f"\n年化收益: {result.performance['annual_return']:.2%}")
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print(f"夏普比率: {result.performance['sharpe']:.2f}")
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```
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### 示例 2：MACD 策略 + 预计算指标
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```python
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"""MACD 策略：DIF 上穿 DEA 买入，下穿卖出。"""
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from easy_tdx.backtest import BacktestEngine, Strategy, crossover
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from easy_tdx import MyTT
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class MACDStrategy(Strategy):
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def init(self):
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dif, dea, macd_hist = self.I(MyTT.MACD, self.data.close)
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self.dif = dif
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self.dea = dea
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self.golden = crossover(dif, dea)
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self.death = crossover(dea, dif)
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def next(self):
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||
if self.golden[self._bar_index] and self.position["size"] == 0:
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||
self.buy(size=0)
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||
elif self.death[self._bar_index] and self.position["size"] > 0:
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||
self.sell(size=0)
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engine = BacktestEngine(MACDStrategy, cash=100000)
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result = engine.run(df) # df 包含 OHLCV 数据
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```
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### 示例 3：布林带突破 + 滑点模拟
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```python
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"""布林带策略：跌破下轨买入，突破上轨卖出，模拟滑点。"""
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from easy_tdx.backtest import BacktestEngine, Strategy
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from easy_tdx import MyTT
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class BollingerBreakout(Strategy):
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def init(self):
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upper, mid, lower = self.I(MyTT.BOLL, self.data.close, 20)
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self.upper = upper
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self.lower = lower
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def next(self):
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cur = self.data.close[0]
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||
if cur <= self.lower[self._bar_index] and self.position["size"] == 0:
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||
self.buy(size=0)
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||
elif cur >= self.upper[self._bar_index] and self.position["size"] > 0:
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||
self.sell(size=0)
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# 模拟滑点和保守成交价
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engine = BacktestEngine(
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BollingerBreakout,
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cash=100000,
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slippage=0.02, # 每股 2 分钱滑点
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execution="worst", # 保守成交价
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reject_policy="skip", # 资金不足直接跳过
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)
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result = engine.run(df)
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```
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### 示例 4：从文件运行 CLI
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```python
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# save as rsi_strategy.py
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from easy_tdx.backtest import Strategy
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from easy_tdx import MyTT
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class RSIStrategy(Strategy):
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"""RSI 超卖超买策略。"""
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def init(self):
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self.rsi = self.I(MyTT.RSI, self.data.close, 14)
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def next(self):
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||
cur_rsi = self.rsi[self._bar_index]
|
||
if cur_rsi < 30 and self.position["size"] == 0:
|
||
self.buy(size=0)
|
||
elif cur_rsi > 70 and self.position["size"] > 0:
|
||
self.sell(size=0)
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```
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```bash
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easy-tdx backtest SZ 000001 \
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--strategy-file rsi_strategy.py \
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--cash 200000 \
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--execution next_open \
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--count 1000 \
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--adjust QFQ \
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--table
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```
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## 注意事项
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1. **DataFrame 格式要求**：必须包含 `datetime`, `open`, `close`, `high`, `low` 列。`vol`/`amount` 为可选但推荐。
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2. **成交时机**：默认 `next_open` 模式下，信号产生后需等待下一根 K 线才能成交。如果信号在最后一根 K 线产生，则无法成交。
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3. **整手交易**：A 股按 100 股整手交易。全仓模式会自动向下取整到 100 的倍数。
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4. **做空限制**：v1 不支持做空，卖出数量不能超过当前持仓。
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5. **未来函数警告**：使用 `this_close` 模式时，结果中的 `config.future_leak_warning` 会标记为 `True`。
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6. **多笔同 bar 交易**：引擎支持同一根 K 线上产生多笔交易（如分批建仓），按顺序依次撮合。
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