python回測框架

A. 15天搭建ETF量化交易系統Day3—上手經典回測框架

每個交易者都應該形成一套自己的交易系統。

搭建一套ETF量化交易系統涉及多個模塊和組件的協同工作，包括數據源模塊、量化策略模塊、可視化模塊、資料庫模塊、回測評估模塊、自動交易模塊等等。DAY1和DAY2的實現路徑已經公開。DAY3開始涉及回測評估模塊，利用市面上非常經典的BackTrader框架進行快速上手，為下一步策略開發提供基礎。

量化交易系統中的回測模塊是核心組成部分，用於在歷史數據上測試和評估交易策略的性能。回測模塊通過模擬歷史市場環境，讓交易策略在這些歷史數據上進行「實戰演練」，從而得出策略在過去一段時間內的表現情況，為實際交易提供決策支持。

選擇現成的回測框架，如Backtrader，對新手來說是一個明智的決定。Backtrader是功能相對完善的本地版Python量化回測框架，擁有完善文檔和示例代碼，能夠快速幫助新手學習使用。雖然初期可能使用現成框架，但對個人回測框架的編寫也有幫助。

我們選擇Backtrader作為回測框架，首先在Python環境中安裝庫，然後導入Backtrader庫。接下來，我們使用雙均線策略來熟悉BackTrader的使用，定義數據載入函數，使用AKShare獲取ETF的分鍾級別歷史數據並轉換為BackTrader可用格式。接著定義雙均線策略類，實現簡單的雙均線策略，包括買入和賣出條件以及日誌、交易跟蹤等功能。

創建Cerebro引擎，載入數據、添加策略，並設置參數如傭金、滑點等。執行回測，回測結束後獲取執行交易策略時積累的總資金。以滬深300ETF(510300)2024年4月25日至2024年5月10日期間的策略執行效果為例，最終資金從10000變為9980.52。Backtrader內置Matplotlib可直觀可視化回測結果，展示資金變動、交易盈虧以及買賣區間。

對於批量股策略回測，只需將單只ETF的回測封裝好，循環調用即可。回測結果轉換為收益率，存儲為字典，進行統計分析，了解策略在不同ETF上的表現。

Backtrader是量化系統中經典的回測框架入門使用方法，對於後續策略設計和優化至關重要，務必掌握。