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最近在论坛看到不少朋友对量化回测系统的实现有疑问，作为经历过完整开发周期的从业者，分享一些踩坑经验。核心框架建议采用事件驱动架构，相比向量化回测更能模拟真实交易场景。
关键模块实现要点：
1. 数据层：用pandas的DataFrame存储OHLCV数据，注意处理停牌和复权问题。建议将原始数据预处理为固定格式的HDF5文件，读取速度比CSV快10倍以上
2. 回测引擎：
- 使用Python的queue模块实现事件队列
- 撮合逻辑要区分限价单/市价单的成交优先级
- 滑点模型建议采用固定比例+随机扰动
3. 绩效分析：
- 不要只看年化收益，重点监控最大回撤和胜率
- 建议实现动态回撤指标，能更早发现策略失效
常见误区：
- 忽略交易成本（佣金/印花税）导致实盘差异
- 使用未来函数而不自知（比如用到了当日收盘价）
- 过度依赖夏普比率，实际上某些高频策略需要看盈亏比
下一步可以尝试加入多线程回测，或者用Cython加速核心计算部分。有具体实现问题的欢迎讨论，但求购现成策略的就免了——好策略没人会卖的。 |
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发表于 2025-6-29 20:00:57
