交易策略回测

概述

在实际投入资金前，使用历史数据验证交易策略。该技能提供完整的回测框架，包含8个内置策略、全面的绩效指标和参数优化功能。

主要特性：

• - 8个预置交易策略（SMA、EMA、RSI、MACD、布林带、突破、均值回归、动量）
• 完整绩效指标（夏普比率、索提诺比率、卡尔玛比率、VaR、最大回撤）
• 参数网格搜索优化
• 权益曲线可视化
• 逐笔交易分析

前置条件

安装所需依赖：

bash
pip install pandas numpy yfinance matplotlib

高级功能可选安装：
bash
pip install ta-lib scipy scikit-learn

操作说明

步骤1：获取历史数据

bash
python {baseDir}/scripts/fetch_data.py --symbol BTC-USD --period 2y --interval 1d

数据缓存至 {baseDir}/data/{symbol}_{interval}.csv 以便重复使用。

步骤2：运行回测

使用默认参数进行基础回测：

bash
python {baseDir}/scripts/backtest.py --strategy sma_crossover --symbol BTC-USD --period 1y

使用自定义参数进行高级回测：

bash

示例：指定日期范围回测

python {baseDir}/scripts/backtest.py \
--strategy rsi_reversal \
--symbol ETH-USD \
--period 1y \
--capital 10000 \
--params {period: 14, overbought: 70, oversold: 30}

步骤3：分析结果

结果保存至 {baseDir}/reports/，包含：

• - summary.txt - 绩效指标
• trades.csv - 交易日志
• equity.csv - 权益曲线数据
• chart.png - 权益曲线可视化图

步骤4：参数优化

通过网格搜索寻找最优参数：

bash
python {baseDir}/scripts/optimize.py \
--strategy sma_crossover \
--symbol BTC-USD \
--period 1y \
--param-grid {fastperiod: [10, 20, 30], slowperiod: [50, 100, 200]}

输出结果

绩效指标

指标	说明
总收益率	总体盈亏百分比
年化复合增长率

年化复合增长率 | | 夏普比率 | 风险调整后收益（目标：>1.5） | | 索提诺比率 | 下行风险调整后收益 | | 卡尔玛比率 | 收益率除以最大回撤 |

风险指标

指标	说明
最大回撤	最大峰值到谷值跌幅
VaR（95%）

95%置信水平下的风险价值 | | CVaR（95%） | 超出VaR的预期损失 | | 波动率 | 年化标准差 |

交易统计

指标	说明
总交易次数	完整交易次数
胜率

盈利交易占比 | | 盈亏比 | 总盈利除以总亏损 | | 期望值 | 每笔交易预期价值 |

示例输出

================================================================================
回测结果：SMA交叉策略
BTC-USD | [开始日期] 至 [结束日期]
================================================================================
绩效指标 | 风险指标
总收益率： +47.32% | 最大回撤： -18.45%
年化复合增长率： +47.32% | VaR（95%）： -2.34%
夏普比率： 1.87 | 波动率： 42.1%
索提诺比率： 2.41 | 溃疡指数： 8.2

---

交易统计
总交易次数： 24 | 盈亏比： 2.34
胜率： 58.3% | 期望值： $197.17
平均盈利： $892.45 | 最大连续亏损： 3
================================================================================

支持的策略

策略	说明	关键参数
smacrossover	简单移动平均线交叉	fastperiod, slowperiod
emacrossover

指数移动平均线交叉 | fastperiod, slowperiod | | rsi_reversal | RSI超买超卖 | period, overbought, oversold | | macd | MACD信号线交叉 | fast, slow, signal | | bollingerbands | 布林带均值回归 | period, stddev | | breakout | 价格突破区间 | lookback, threshold | | meanreversion | 回归移动平均线 | period, zthreshold | | momentum | 变化率动量 | period, threshold |

配置

创建 {baseDir}/config/settings.yaml：

yaml
data:
provider: yfinance
cache_dir: ./data

backtest:
default_capital: 10000
commission: 0.001 # 每笔交易0.1%手续费
slippage: 0.0005 # 0.05%滑点

risk:
maxpositionsize: 0.95
stop_loss: null # 可选固定止损
take_profit: null # 可选固定止盈

错误处理

常见问题及解决方案请参见 {baseDir}/references/errors.md。

示例

详细使用示例请参见 {baseDir}/references/examples.md，包括：

• - 多资产对比
• 前进分析
• 参数优化工作流程

文件

文件	用途
scripts/backtest.py	主回测引擎
scripts/fetch_data.py

历史数据获取器 | | scripts/strategies.py | 策略定义 | | scripts/metrics.py | 绩效计算 | | scripts/optimize.py | 参数优化 |

资源

• - yfinance - 雅虎财经数据
• TA-Lib - 技术分析库
• QuantStats - 投资组合分析