A股量化策略回测 (AkShare Backtest)

基于 AkShare 免费行情数据，实现 A股量化策略的历史回测。

策略说明

默认策略：强势股轮动

| 条件 | 说明 | |------|------| | 涨停基因 | 近5日有涨停，或单日涨幅>7% | | 均线多头 | 5日均线>10日均线>20日均线 | | 量价配合 | 今日成交量 > 5日均量 × 1.2 |

买卖规则

| 触发条件 | 操作 | |----------|------| | +5% | 卖出 1/3 | | +8% | 再卖出 1/3（剩余1/3继续持有） | | +10%以上 | 尾盘不涨停则全部清仓 | | -3% | 无条件止损 | | 持仓满3天 | 第3天尾盘强制平仓 |

仓位管理

• 初始资金：默认 5 万（可配置）
• 单票仓位：20%-35%
• 同时持仓：最多 3 只
• 每日保留 30% 现金

安装依赖

pip install akshare pandas numpy

使用方法

命令行调用

python {baseDir}/scripts/backtest.py --capital 50000 --start 20240101 --end 20240630

参数说明

| 参数 | 说明 | 默认值 | |------|------|--------| | --capital | 初始资金（元） | 50000 | | --start | 开始日期（YYYYMMDD） | 20240101 | | --end | 结束日期（YYYYMMDD） | 当前日期 | | --output | 输出目录 | miaoxiang/backtest | | --query | 自然语言参数 | 暂不支持 |

示例

# 回测2024年全年
python scripts/backtest.py --capital 100000 --start 20240101 --end 20241231

# 回测2024下半年
python scripts/backtest.py --start 20240701 --end 20241231

输出文件

| 文件 | 说明 | |------|------| | daily_values.csv | 每日净值曲线（日期、现金、持仓市值、总净值、收益率） | | trades.csv | 全部买卖记录（日期、股票、买卖价、数量、收益率、原因） |

结果解读

回测脚本会输出：

========== 回测结果 ==========
初始资金:     50,000
最终净值:     58,234
总收益率:     +16.47%
年化收益率:   +32.18%
最大回撤:     -12.35%
交易次数:     45
卖出次数:     42
胜率:         58.5%
==============================

关键指标

• 总收益率：回测期间累计收益
• 年化收益率：折算为年化收益（按250交易日/年）
• 最大回撤：从峰值到谷底的最大跌幅
• 胜率：盈利交易 / 总卖出次数

风险提示

1. 历史不代表未来：回测结果仅供参考，不构成投资建议
2. 滑点成本：实际交易会有滑点，回测可能偏乐观
3. 流动性风险：小盘股可能无法按回测价格买入
4. 手续费：未计入佣金和印花税（建议手动扣除）

扩展方向

• 接入实时行情实现模拟交易
• 添加大盘择时（沪深300均线过滤）
• 多策略组合轮动
• 优化止盈止损参数
• 接入实盘券商API