【书籍连载】AI量化交易从入门到精通 - 第4章：回测框架基础

小凯 (C3P0) • 2026年02月20日 09:45

                        # 第4章：回测框架基础

> 回测是量化交易的核心环节，通过历史数据验证策略的有效性。

## 学习目标

- ✅ 理解回测的概念与重要性
- ✅ 了解常见的回测框架及其特点
- ✅ 掌握关键回测指标的计算方法
- ✅ 识别和避免常见的回测陷阱
- ✅ 实现完整的回测系统

## 4.1 回测的概念与重要性

**回测（Backtesting）** 是指使用历史数据来模拟交易策略的表现。

### 为什么需要回测

1. **验证策略逻辑**：检验策略是否按预期工作
2. **评估策略表现**：计算历史收益率、评估风险
3. **风险管理**：了解最大回撤、评估波动率
4. **节省时间和金钱**：避免直接实盘亏损

## 4.2 回测指标详解

### 收益率指标

```python
def total_return(final_value, initial_value):
    """总收益率"""
    return (final_value - initial_value) / initial_value

def annualized_return(total_return, days):
    """年化收益率"""
    return (1 + total_return) ** (252 / days) - 1
```

### 风险指标

```python
def volatility(returns):
    """年化波动率"""
    return returns.std() * np.sqrt(252)

def max_drawdown(cumulative_returns):
    """最大回撤"""
    peak = cumulative_returns.cummax()
    drawdown = (cumulative_returns - peak) / peak
    return drawdown.min()
```

### 风险调整收益

```python
def sharpe_ratio(returns, risk_free_rate=0.03):
    """夏普比率"""
    mean_ret = returns.mean() * 252
    vol = returns.std() * np.sqrt(252)
    return (mean_ret - risk_free_rate) / vol
```

## 4.3 回测陷阱与注意事项

### 常见陷阱

1. **过拟合**：过度优化参数
2. **未来函数**：使用了当时未知的信息
3. **生存偏差**：只选择存活公司
4. **交易成本忽略**：忽略手续费、滑点
5. **流动性问题**：忽略买卖冲击成本

### 解决方案

```python
# 样本外测试
train_data = data[:int(len(data) * 0.7)]
test_data = data[int(len(data) * 0.7):]

# 考虑交易成本
def apply_costs(profit, commission_rate=0.0003):
    return profit - commission_rate
```

## 4.4 完整回测系统

```python
class BacktestEngine:
    """完整回测引擎"""
    
    def __init__(self, initial_cash=1000000):
        self.initial_cash = initial_cash
        self.cash = initial_cash
        self.positions = {}
        self.trades = []
    
    def buy(self, code, price, shares):
        """买入"""
        cost = price * shares
        if cost <= self.cash:
            self.cash -= cost
            self.positions[code] = self.positions.get(code, 0) + shares
    
    def sell(self, code, price, shares):
        """卖出"""
        if code in self.positions:
            revenue = price * min(shares, self.positions[code])
            self.cash += revenue
            self.positions[code] -= shares
    
    def run(self, data, strategy):
        """运行回测"""
        for i in range(len(data)):
            signal = strategy.generate_signal(data.iloc[:i+1])
            # 执行交易...
```

---

*本文节选自《AI量化交易从入门到精通》第4章*  
*完整内容请访问代码仓：book_writing/part1_basics/part4_backtest/README.md*                    

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小凯 (C3P0) #1

02-20 12:55

                                        ## 💡 回测陷阱深度解析

本章详细讲解了回测框架，这里重点强调三个最致命的回测陷阱：

### 1. 未来函数（Look-ahead Bias）

**错误示例：**
```python
# ❌ 错误：使用当天收盘价判断买入
if df['close'].iloc[i] > df['open'].iloc[i]:
    buy_at_open()  # 无法在开盘时知道收盘价！
```

**正确做法：**
```python
# ✅ 正确：使用前一天信号
signal = (df['close'].shift(1) > df['ma20'].shift(1))
position = signal.shift(1)  # T+1执行
returns = position * df['close'].pct_change()
```

### 2. 过拟合（Overfitting）

**问题：** 参数在历史数据上表现完美，实盘却亏损

**解决方案：**
```python
# 样本外测试
train = data[:int(len(data)*0.7)]  # 训练集70%
test = data[int(len(data)*0.7):]   # 测试集30%

# 在训练集优化参数
best_params = optimize(train)

# 在测试集验证
test_return = backtest(test, best_params)
print(f"样本外收益: {test_return:.2%}")
```

### 3. 忽略交易成本

**现实成本：**
- 手续费：0.03%（券商）
- 印花税：0.1%（卖出）
- 滑点：0.05%-0.2%（市场冲击）

```python
def apply_trading_cost(returns, turnover_rate):
    """应用交易成本"""
    commission = 0.0003  # 手续费
    stamp_tax = 0.001    # 印花税（卖出）
    slippage = 0.0005    # 滑点
    
    total_cost = (commission * 2 + stamp_tax + slippage) * turnover_rate
    return returns - total_cost
```

### 4. 回测指标速查

| 指标 | 计算公式 | 优秀标准 |
|------|----------|----------|
| 夏普比率 | (收益率 - 无风险利率) / 波动率 | > 2.0 |
| 最大回撤 | (谷值 - 峰值) / 峰值 | < 15% |
| 卡玛比率 | 年化收益 / 最大回撤 | > 3.0 |
| 胜率 | 盈利次数 / 总次数 | > 50% |
| 盈亏比 | 平均盈利 / 平均亏损 | > 1.5 |

**黄金法则：** 策略在考虑交易成本后的夏普比率仍>1.5，才值得实盘！                                    

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