python回测框架

A. 15天搭建ETF量化交易系统Day3—上手经典回测框架

每个交易者都应该形成一套自己的交易系统。

搭建一套ETF量化交易系统涉及多个模块和组件的协同工作，包括数据源模块、量化策略模块、可视化模块、数据库模块、回测评估模块、自动交易模块等等。DAY1和DAY2的实现路径已经公开。DAY3开始涉及回测评估模块，利用市面上非常经典的BackTrader框架进行快速上手，为下一步策略开发提供基础。

量化交易系统中的回测模块是核心组成部分，用于在历史数据上测试和评估交易策略的性能。回测模块通过模拟历史市场环境，让交易策略在这些历史数据上进行“实战演练”，从而得出策略在过去一段时间内的表现情况，为实际交易提供决策支持。

选择现成的回测框架，如Backtrader，对新手来说是一个明智的决定。Backtrader是功能相对完善的本地版Python量化回测框架，拥有完善文档和示例代码，能够快速帮助新手学习使用。虽然初期可能使用现成框架，但对个人回测框架的编写也有帮助。

我们选择Backtrader作为回测框架，首先在Python环境中安装库，然后导入Backtrader库。接下来，我们使用双均线策略来熟悉BackTrader的使用，定义数据加载函数，使用AKShare获取ETF的分钟级别历史数据并转换为BackTrader可用格式。接着定义双均线策略类，实现简单的双均线策略，包括买入和卖出条件以及日志、交易跟踪等功能。

创建Cerebro引擎，加载数据、添加策略，并设置参数如佣金、滑点等。执行回测，回测结束后获取执行交易策略时积累的总资金。以沪深300ETF(510300)2024年4月25日至2024年5月10日期间的策略执行效果为例，最终资金从10000变为9980.52。Backtrader内置Matplotlib可直观可视化回测结果，展示资金变动、交易盈亏以及买卖区间。

对于批量股策略回测，只需将单只ETF的回测封装好，循环调用即可。回测结果转换为收益率，存储为字典，进行统计分析，了解策略在不同ETF上的表现。

Backtrader是量化系统中经典的回测框架入门使用方法，对于后续策略设计和优化至关重要，务必掌握。