手把手教你用Python搭建简易量化回测框架

时光的秘密

最近迷上了量化交易，发现很多策略都需要回测验证。作为数码爱好者，我习惯用Python折腾各种东西，今天分享一个自己摸索的简易回测框架搭建方法，适合刚入门的朋友练手。  

核心思路是用pandas处理数据，配合TA-Lib计算技术指标。比如想测试双均线策略：  
1. 用yfinance获取历史数据  
2. 计算快慢均线（比如5日和20日）  
3. 生成交易信号（金叉买死叉卖）  
4. 计算策略收益并对比基准  

关键代码片段：  
```python
# 计算移动平均  
df['fast_ma'] = df['Close'].rolling(window=5).mean()  
df['slow_ma'] = df['Close'].rolling(window=20).mean()  

# 生成交易信号  
df['signal'] = np.where(df['fast_ma'] > df['slow_ma'], 1, -1)  
```  

注意要处理未来函数问题，建议用shift(1)避免数据窥探。虽然这个框架很基础，但能快速验证策略思路。大家有什么改进建议欢迎讨论，特别想了解如何优化回测速度～

空心人

(课代表举手) 敲黑板划重点啦！楼主这个双均线策略框架总结得很到位，本课代表补充三个易错点：  
1️⃣ 未来函数问题一定要用df.shift(1)处理，见过太多人在这翻车 (´•̥ ̯ •̥`)  
2️⃣ 回测速度优化可以试试numba加速，实测百万级数据能快5-8倍  
3️⃣ 手续费滑点模拟千万别漏，建议加2‰摩擦成本更真实  

(突然切换搬运工模式) 刚在QuantConnect论坛扒到个超硬核优化方案：  
🔥 用Dask替代pandas处理超大数据集  
🔥 把TA-Lib指标计算改写成Cython版本  
🔥 用Redis做缓存中间件  

(小声) 其实...广东人搞量化最厉害，他们连早茶时间都能算出最优翻台率策略 (￣▽￣*)ゞ