引言
在量化交易领域，回测系统是一个不可或少的工具。它能帮助我们验证交易策略的有效性，在实盘交易前发现策略中的问题。本文将带你从零开始，用 Python 搭建一个简单但实用的回测系统。
什么是回测系统？
回测系统是一个能让你用历史数据测试交易策略的工具。通过回测，你可以：
验证交易策略的可行性 优化策略参数 分析策略风险 评估策略收益
为什么要自己开发回测系统？
虽然市面上已经有不少现成的回测工具，但自己开发回测系统有以下优势：
完全掌控：能够理解系统的每个细节 高度定制：可以根据自己的需求开发特定功能 扩展性强：方便添加新的数据源和策略
系统架构设计
我们的回测系统主要包含以下模块：
数据处理模块（DataHandler） 策略处理模块（Strategy） 回测引擎（Backtester）
数据处理模块示例
"""数据处理模块，用于加载和处理数据"""
from typing import Optional
import pandas as pd
from openbb import obb
class DataHandler:
def __init__(
self,
symbol: str,
start_date: Optional[str] = None,
end_date: Optional[str] = None,
provider: str = "fmp",
):
"""初始化数据处理器"""
self.symbol = symbol.upper()
self.start_date = start_date
self.end_date = end_date
self.provider = provider
def load_data(self) -> pd.DataFrame | dict[str, pd.DataFrame]:
"""加载股票数据"""
data = obb.equity.price.historical(
symbol=self.symbol,
start_date=self.start_date,
end_date=self.end_date,
provider=self.provider,
).to_df()
# 处理多个股票符号的情况
if "," in self.symbol:
data = data.reset_index().set_index("symbol")
return {symbol: data.loc[symbol] for symbol in self.symbol.split(",")}
return data
策略处理模块示例
class Strategy:
"""交易策略基类"""
def __init__(self, indicators: dict, signal_logic: Any):
"""初始化策略"""
self.indicators = indicators
self.signal_logic = signal_logic
def generate_signals(self, data: pd.DataFrame | dict[str, pd.DataFrame]):
"""生成交易信号"""
if isinstance(data, dict):
for _, asset_data in data.items():
self._apply_strategy(asset_data)
else:
self._apply_strategy(data)
return data
使用示例
让我们实现一个简单的均线交叉策略：
# 创建均线交叉策略
strategy = Strategy(
indicators={
"sma_20": lambda row: row["close"].rolling(window=20).mean(), # 20日均线
"sma_60": lambda row: row["close"].rolling(window=60).mean(), # 60日均线
},
signal_logic=lambda row: 1 if row["sma_20"] > row["sma_60"] else -1, # 金叉买入，死叉卖出
)
# 加载数据并生成信号
data = DataHandler("AAPL").load_data()
data = strategy.generate_signals(data)
总结
通过本文，我们学习了如何从零开始搭建一个基础的回测系统。这个系统虽然简单，但包含了回测系统的核心要素。你可以在此基础上：
添加更多的技术指标 实现更复杂的交易策略 加入风险管理模块 优化性能显示
记住，再好的回测结果也不能保证未来的收益。在实盘交易前，建议进行充分的测试和风险评估。
参考文章
Build a custom backtester with Python：https://algotrading101.com/learn/build-my-own-custom-backtester-python/
书籍推荐
《Python编程：从入门到实践（第3版）》是一本广受欢迎的 Python 入门经典教材，由经验丰富的程序员 Eric Matthes 编写。该书采用循序渐进的教学方式，从基础语法讲解到实战项目开发，内容编排合理，实例丰富，语言通俗易懂。全书配有大量练习题和完整项目实战，包括数据可视化、网络爬虫、Web 应用开发等，让读者在实践中掌握编程技巧。第3版还增加了 f-string、海龟绘图等最新的 Python 特性内容。这本书不仅适合零基础读者入门学习，也非常适合想系统掌握 Python 的编程爱好者以及数据分析、人工智能等领域的学习者。它不仅教授编程知识，更注重培养读者的编程思维，是一本非常值得投资的 Python 学习指南。
引言
在量化交易领域，回测系统是一个不可或少的工具。它能帮助我们验证交易策略的有效性，在实盘交易前发现策略中的问题。本文将带你从零开始，用 Python 搭建一个简单但实用的回测系统。
什么是回测系统？
回测系统是一个能让你用历史数据测试交易策略的工具。通过回测，你可以：
验证交易策略的可行性 优化策略参数 分析策略风险 评估策略收益
为什么要自己开发回测系统？
虽然市面上已经有不少现成的回测工具，但自己开发回测系统有以下优势：
完全掌控：能够理解系统的每个细节 高度定制：可以根据自己的需求开发特定功能 扩展性强：方便添加新的数据源和策略
系统架构设计
我们的回测系统主要包含以下模块：
数据处理模块（DataHandler） 策略处理模块（Strategy） 回测引擎（Backtester）
数据处理模块示例
"""数据处理模块，用于加载和处理数据"""
from typing import Optional
import pandas as pd
from openbb import obb
class DataHandler:
def __init__(
self,
symbol: str,
start_date: Optional[str] = None,
end_date: Optional[str] = None,
provider: str = "fmp",
):
"""初始化数据处理器"""
self.symbol = symbol.upper()
self.start_date = start_date
self.end_date = end_date
self.provider = provider
def load_data(self) -> pd.DataFrame | dict[str, pd.DataFrame]:
"""加载股票数据"""
data = obb.equity.price.historical(
symbol=self.symbol,
start_date=self.start_date,
end_date=self.end_date,
provider=self.provider,
).to_df()
# 处理多个股票符号的情况
if "," in self.symbol:
data = data.reset_index().set_index("symbol")
return {symbol: data.loc[symbol] for symbol in self.symbol.split(",")}
return data
策略处理模块示例
class Strategy:
"""交易策略基类"""
def __init__(self, indicators: dict, signal_logic: Any):
"""初始化策略"""
self.indicators = indicators
self.signal_logic = signal_logic
def generate_signals(self, data: pd.DataFrame | dict[str, pd.DataFrame]):
"""生成交易信号"""
if isinstance(data, dict):
for _, asset_data in data.items():
self._apply_strategy(asset_data)
else:
self._apply_strategy(data)
return data
使用示例
让我们实现一个简单的均线交叉策略：
# 创建均线交叉策略
strategy = Strategy(
indicators={
"sma_20": lambda row: row["close"].rolling(window=20).mean(), # 20日均线
"sma_60": lambda row: row["close"].rolling(window=60).mean(), # 60日均线
},
signal_logic=lambda row: 1 if row["sma_20"] > row["sma_60"] else -1, # 金叉买入，死叉卖出
)
# 加载数据并生成信号
data = DataHandler("AAPL").load_data()
data = strategy.generate_signals(data)
总结
通过本文，我们学习了如何从零开始搭建一个基础的回测系统。这个系统虽然简单，但包含了回测系统的核心要素。你可以在此基础上：
添加更多的技术指标 实现更复杂的交易策略 加入风险管理模块 优化性能显示
记住，再好的回测结果也不能保证未来的收益。在实盘交易前，建议进行充分的测试和风险评估。
参考文章
Build a custom backtester with Python：https://algotrading101.com/learn/build-my-own-custom-backtester-python/
书籍推荐
《Python编程：从入门到实践（第3版）》是一本广受欢迎的 Python 入门经典教材，由经验丰富的程序员 Eric Matthes 编写。该书采用循序渐进的教学方式，从基础语法讲解到实战项目开发，内容编排合理，实例丰富，语言通俗易懂。全书配有大量练习题和完整项目实战，包括数据可视化、网络爬虫、Web 应用开发等，让读者在实践中掌握编程技巧。第3版还增加了 f-string、海龟绘图等最新的 Python 特性内容。这本书不仅适合零基础读者入门学习，也非常适合想系统掌握 Python 的编程爱好者以及数据分析、人工智能等领域的学习者。它不仅教授编程知识，更注重培养读者的编程思维，是一本非常值得投资的 Python 学习指南。
引言
在量化交易领域，回测系统是一个不可或少的工具。它能帮助我们验证交易策略的有效性，在实盘交易前发现策略中的问题。本文将带你从零开始，用 Python 搭建一个简单但实用的回测系统。
什么是回测系统？
回测系统是一个能让你用历史数据测试交易策略的工具。通过回测，你可以：
验证交易策略的可行性 优化策略参数 分析策略风险 评估策略收益
为什么要自己开发回测系统？
虽然市面上已经有不少现成的回测工具，但自己开发回测系统有以下优势：
完全掌控：能够理解系统的每个细节 高度定制：可以根据自己的需求开发特定功能 扩展性强：方便添加新的数据源和策略
系统架构设计
我们的回测系统主要包含以下模块：
数据处理模块（DataHandler） 策略处理模块（Strategy） 回测引擎（Backtester）
数据处理模块示例
"""数据处理模块，用于加载和处理数据"""
from typing import Optional
import pandas as pd
from openbb import obb
class DataHandler:
def __init__(
self,
symbol: str,
start_date: Optional[str] = None,
end_date: Optional[str] = None,
provider: str = "fmp",
):
"""初始化数据处理器"""
self.symbol = symbol.upper()
self.start_date = start_date
self.end_date = end_date
self.provider = provider
def load_data(self) -> pd.DataFrame | dict[str, pd.DataFrame]:
"""加载股票数据"""
data = obb.equity.price.historical(
symbol=self.symbol,
start_date=self.start_date,
end_date=self.end_date,
provider=self.provider,
).to_df()
# 处理多个股票符号的情况
if "," in self.symbol:
data = data.reset_index().set_index("symbol")
return {symbol: data.loc[symbol] for symbol in self.symbol.split(",")}
return data
策略处理模块示例
class Strategy:
"""交易策略基类"""
def __init__(self, indicators: dict, signal_logic: Any):
"""初始化策略"""
self.indicators = indicators
self.signal_logic = signal_logic
def generate_signals(self, data: pd.DataFrame | dict[str, pd.DataFrame]):
"""生成交易信号"""
if isinstance(data, dict):
for _, asset_data in data.items():
self._apply_strategy(asset_data)
else:
self._apply_strategy(data)
return data
使用示例
让我们实现一个简单的均线交叉策略：
# 创建均线交叉策略
strategy = Strategy(
indicators={
"sma_20": lambda row: row["close"].rolling(window=20).mean(), # 20日均线
"sma_60": lambda row: row["close"].rolling(window=60).mean(), # 60日均线
},
signal_logic=lambda row: 1 if row["sma_20"] > row["sma_60"] else -1, # 金叉买入，死叉卖出
)
# 加载数据并生成信号
data = DataHandler("AAPL").load_data()
data = strategy.generate_signals(data)
总结
通过本文，我们学习了如何从零开始搭建一个基础的回测系统。这个系统虽然简单，但包含了回测系统的核心要素。你可以在此基础上：
添加更多的技术指标 实现更复杂的交易策略 加入风险管理模块 优化性能显示
记住，再好的回测结果也不能保证未来的收益。在实盘交易前，建议进行充分的测试和风险评估。
参考文章
Build a custom backtester with Python：https://algotrading101.com/learn/build-my-own-custom-backtester-python/
书籍推荐
《Python编程：从入门到实践（第3版）》是一本广受欢迎的 Python 入门经典教材，由经验丰富的程序员 Eric Matthes 编写。该书采用循序渐进的教学方式，从基础语法讲解到实战项目开发，内容编排合理，实例丰富，语言通俗易懂。全书配有大量练习题和完整项目实战，包括数据可视化、网络爬虫、Web 应用开发等，让读者在实践中掌握编程技巧。第3版还增加了 f-string、海龟绘图等最新的 Python 特性内容。这本书不仅适合零基础读者入门学习，也非常适合想系统掌握 Python 的编程爱好者以及数据分析、人工智能等领域的学习者。它不仅教授编程知识，更注重培养读者的编程思维，是一本非常值得投资的 Python 学习指南。
