新浪博客

量化策略主要是从历史数据统计或者发现规律然后应用于实盘交易。当然历史不是简单的重复，这就要求策略需要根据市场调整和优化参数。通过回测历史数据可以验证策略的有效性，了解策略的历史收益、最大回撤和回撤时长，对策略参数进行优化等等。CTA策略模块的主要回测目标是验证交易信号是否正确，仓位大小的问题在实盘中则由交易员来确定。

使用回测引擎

vnpy的回测引擎位于vnpy/trader/app/ctaStrategy/ctaBacktesting.py，此文件中主要包含以下几个类：
  • BacktestingEngine
    • 回测引擎类，主要功能是设置回测参数，初始化策略对象，运行回测并输出结果。类接口和实盘引擎类(CtaEngine)保持一致，从而实现同一套策略代码从回测到实盘。用户主要是调用本类的接口来回测策略。
  • TradingResult
    • 撮合好的交易结果类，由回测引擎计算回测结果时使用。类成员包含开仓价格，平仓价格，交易数量，成交金额，滑点成本，手续费成本及净盈亏等。
    这里面有一点注意是交易数量的正负代表开仓方向。以股指IF为例，3000点时开1手多单，3010点平仓，这时就会生成一个TradingResult实例，交易数量为1。若3000点时开1手空单，3010点平仓，这时生成的TradingResult实例的交易数量为-1。
    代码如下：

    我的更多文章

    下载客户端阅读体验更佳

    APP专享