量化回测框架搭建与避坑指南

第 01 章

回测框架概述 基石

什么是回测 · 重要性 · 常见框架对比

第 02 章

环境搭建 工具链

Python环境 · Anaconda · 虚拟环境 · 依赖库

第 03 章

数据获取与处理 清洗

Yahoo/东方财富/Tushare · 清洗 · 复权

第 04 章

数据结构设计 OHLCV

DataFrame · 时间索引 · 多标的

第 05 章

事件驱动架构 核心

事件循环 · 市场/订单/信号事件

第 06 章

策略基类设计 接口

on_bar / on_data · 参数管理

第 07 章

订单与持仓管理 风控

市价/限价单 · 状态机 · 资金管理

第 08 章

交易成本模型 真实

佣金 · 滑点 · 印花税 · 冲击成本

第 09 章

性能评估指标 度量

年化 · 夏普 · 最大回撤 · 胜率

第 10 章

回测引擎核心 循环

时间推进 · Bar处理 · 多标处理

第 11 章

数据对齐与频率 时序

分钟/日级混合 · 节假日处理

第 12 章

滑点与流动性 深度

真实滑点 · 成交量限制 · 大单拆分

第 13 章

过拟合与未来函数 避坑

识别 · 数据泄露 · 样本外测试

第 14 章

参数优化与网格搜索 调优

网格搜索 · 过拟合风险 · 优化陷阱

第 15 章

多标的回测 组合

权重分配 · 再平衡 · 协方差矩阵

第 16 章

风险管理模块 风控

VaR · 止损止盈 · 凯利公式

第 17 章

日志与调试 debug

日志系统 · 异常捕获 · 性能分析

第 18 章

可视化与报告 图表

净值曲线 · 回撤曲线 · 报告生成

第 19 章

并行回测 加速

多进程 · 参数并行 · 性能优化

第 20 章

实盘模拟与回测差异 实战

交易延迟 · 成交率 · 市场冲击

第 21 章

数据库集成 存储

SQLite/MySQL · 查询优化 · 缓存

第 22 章

策略模板与工厂模式 架构

模板设计 · 动态加载 · 配置管理

第 23 章

回测框架测试 质量

单元/集成/回归测试 · 测试数据

第 24 章

常见坑1 偏差

前视偏差 · 幸存者偏差 · 选择偏差

第 25 章

常见坑2 计算

手续费 · 复权 · 分红送股 · 停牌

第 26 章

常见坑3 时间

时间戳 · 时区 · 跨市场对齐

第 27 章

常见坑4 性能

内存泄漏 · 大数据量 · 循环优化

第 28 章

常见坑5 逻辑

条件判断 · 信号重复 · 订单重复

第 29 章

高级特性 前沿

机器学习 · 强化学习 · 高频/期权

第 30 章

课程总结与实战 收官

完整实战 · 最佳实践 · 未来方向