微信扫一扫事件驱动回测引擎 (Event-Driven Backtest Engine)
概述
专业级事件驱动量化回测框架，基于 Python 实现。采用经典的事件驱动架构（Event-Driven Architecture），通过事件队列（Queue）驱动整个回测流程，真实模拟交易过程中的信息流转。
核心特性
- 事件驱动架构：MarketEvent -> SignalEvent -> OrderEvent -> FillEvent 完整事件链
- 真实数据源：使用 akshare 获取A股真实历史行情数据（前复权）
- 三大经典策略：均线交叉、RSI超买超卖、布林带突破
- A股交易规则：T+1交收、100股整数倍、印花税、佣金、过户费
- 真实成本建模：固定/比例滑点模型，完整A股手续费体系
- 专业绩效分析：夏普比率、Sortino比率、最大回撤、Calmar比率、胜率、盈亏比
- Brinson归因：配置效应 + 选择效应 + 交互效应分解
- 可视化报告：净值曲线、回撤曲线、月度收益率热力图，HTML单文件输出
架构说明
┌──────────────┐ MarketEvent ┌──────────────┐
│ DataHandler │ ──────────────────> │ Strategy │
│ (数据处理器) │ │ (策略引擎) │
└──────────────┘ └──────────────┘
│
SignalEvent
│
▼
┌──────────────┐ FillEvent ┌──────────────┐
│ Broker │ <────────────────── │ Portfolio │
│ (模拟券商) │ OrderEvent │ (组合管理) │
└──────────────┘ ──────────────────> └──────────────┘
安装使用
1. 安装依赖
cd backtest-engine
pip install -r requirements.txt
2. 运行回测
# 均线交叉策略回测贵州茅台和五粮液
python backtest.py --tickers 600519,000858 --strategy ma_cross --start 20230101 --end 20250101
# RSI策略回测
python backtest.py --tickers 600519 --strategy rsi --start 20230101 --end 20250101
# 布林带策略回测
python backtest.py --tickers 000858 --strategy bollinger --start 20230101 --end 20250101 --capital 500000
3. 命令行参数
| 参数 | 说明 | 默认值 | |------|------|--------| | --tickers | 股票代码，逗号分隔 | （必填） | | --strategy | 策略: ma_cross / rsi / bollinger | ma_cross | | --start | 开始日期 YYYYMMDD | （必填） | | --end | 结束日期 YYYYMMDD | （必填） | | --capital | 初始资金 | 1000000 | | --slippage | 滑点比例 | 0.001 | | --commission | 佣金费率 | 0.0003 | | --output | 输出目录 | output |
输出示例
回测完成后在 output/ 目录生成 HTML 报告，包含：
output/
└── backtest_report_MA_Cross_20230101_20250101.html
报告内容：
- 绩效指标汇总：总收益率、年化收益率、夏普比率、最大回撤等
- 净值曲线图：策略净值 vs 基准净值（归一化对比）
- 回撤曲线图：直观展示回撤区间和幅度
- 月度收益率热力图：按年-月展示每月收益率
- Brinson归因分析：超额收益分解（配置效应/选择效应/交互效应）
- 交易明细表：每笔交易的时间、价格、数量、手续费
绩效指标输出示例
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绩效指标汇总
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初始资金: 1,000,000.00
期末净值: 1,234,567.89
总收益率: 23.46%
年化收益率: 11.23%
年化波动率: 18.56%
夏普比率: 0.4432
Sortino比率: 0.6123
最大回撤: -8.34%
Calmar比率: 1.3466
------------------------------------------------------------
总交易次数: 42
胜率: 52.38%
盈亏比: 1.5678
平均持仓天数: 12.3
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能力边界
能做到
- 使用 akshare 获取A股真实历史日线数据进行回测
- 模拟A股完整交易成本（佣金+印花税+过户费+滑点）
- 正确执行T+1交易规则（当天买入不能当天卖出）
- 计算专业级绩效指标（夏普、Sortino、Calmar、最大回撤等）
- Brinson归因分析（需要基准数据）
- 生成包含图表的HTML可视化报告
- 支持多股票同时回测
不能做到
- 不支持实时行情交易（仅历史回测）
- 不支持做空（A股融券规则复杂，当前仅支持做多）
- 不模拟涨跌停板限制
- 不模拟分笔成交和盘口深度（使用日K线收盘价成交）
- 不支持分钟级/Tick级回测（当前为日线级别）
- 不提供投资建议（仅供学习研究）
FAQ
Q1: 运行时提示 "No module named 'akshare'" 怎么办？
A: 需要先安装依赖包。在项目根目录执行 pip install -r requirements.txt。akshare 是一个免费的A股数据接口库，无需注册 API Key。
Q2: 回测结果中交易次数为0是什么原因？
A: 可能的原因：
- 回测区间太短，策略参数所需的历史数据不足（如均线交叉策略需要至少21个交易日）
- 股票在整个回测期间停牌
- 初始资金不足以买入100股（A股最小交易单位）
- 策略参数设置不合理（如RSI的超买/超卖阈值过极端）
Q3: 为什么有些股票在某些日期没有数据？
A: 这表示该股票在当天停牌。引擎会自动处理停牌情况：停牌日不生成该股票的交易信号，持仓市值保持上一交易日的值。多股票回测时，交易日取所有股票交易日的并集。
Q4: 滑点和手续费参数应该如何设置？
A: 参考值：
- 滑点：0.001（0.1%）适用于流动性较好的大盘股，小盘股建议设为 0.002~0.003
- 佣金：0.0003（万三）是大多数券商的散户佣金费率
- 印花税和过户费已按A股规则内置（卖出0.1%印花税，沪市0.002%过户费），无需手动设置
Q5: 如何添加自定义策略？
A: 继承 Strategy 基类，实现 calculate_signals 方法：
from backtest_engine import Strategy, SignalEvent, EventType
class MyStrategy(Strategy):
def __init__(self, data_handler, events_queue):
super().__init__(data_handler, events_queue)
self.name = "MyStrategy"
self.bought = {t: 'OUT' for t in data_handler.tickers}
def calculate_signals(self, event):
if event.type != EventType.MARKET:
return
for ticker in self.data_handler.tickers:
if event.symbols_data.get(ticker) is None:
continue
bars = self.data_handler.get_latest_bars(ticker, 10)
if len(bars) < 10:
continue
# 你的策略逻辑...
# signal = SignalEvent(ticker, event.timestamp, 'LONG')
# self.events_queue.put(signal)
Q6: Brinson归因分析的基准是什么？
A: 当前版本默认使用回测标的中的第一只股票作为简单基准。如需使用自定义基准（如沪深300指数），可修改 backtest.py 中的基准数据获取逻辑，传入对应的 DataFrame。Brinson归因将超额收益分解为配置效应（资产配置贡献）和选择效应（个股选择贡献）。
Q7: 报告中的中文字体显示为方框怎么办？
A: 这是 matplotlib 中文字体缺失的问题。代码已配置使用 SimHei 和 Microsoft YaHei 字体。如果仍然有问题，请安装中文字体或修改 report.py 中的字体配置：
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['你的中文字体名称']
项目结构
backtest-engine/
├── backtest.py # CLI入口（命令行参数解析、事件循环、报告生成）
├── backtest_engine/
│ ├── __init__.py # 包初始化和导出
│ ├── events.py # 事件系统（MarketEvent/SignalEvent/OrderEvent/FillEvent）
│ ├── data.py # 数据处理器（akshare历史数据加载、日期迭代）
│ ├── strategy.py # 策略基类+三大内置策略
│ ├── portfolio.py # 组合管理（持仓追踪、现金流、T+1检查）
│ ├── broker.py # 模拟券商（滑点、手续费、A股交易规则）
│ ├── metrics.py # 绩效指标+Brinson归因分析
│ └── report.py # HTML回测报告生成
├── requirements.txt # Python依赖
├── SKILL.md # 本文件
└── README.md # 项目说明
技术栈
| 组件 | 技术 | 用途 | |------|------|------| | akshare | A股数据接口 | 获取真实历史行情数据 | | numpy | 数值计算 | 技术指标计算 | | pandas | 数据处理 | 时间序列分析 | | scipy | 科学计算 | 统计分析 | | matplotlib | 图表绘制 | 净值曲线、热力图 | | rich | 终端美化 | 进度条、表格输出 |
许可证
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