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第一个策略

本指南带你从零跑通第一个策略——5 日均线买入持有。整个过程只需要几步。

步骤 1：获取数据

from qka.core.data import Data

data = Data(symbols=['000001.SZ'])   # 平安银行

Data 会自动从 akshare 下载数据并缓存到本地（datadir/ 目录），下次运行直接读缓存，不用重复下载。

步骤 2：定义策略

所有策略都继承 Strategy 基类，实现 on_bar 方法：

from qka.core.strategy import Strategy
from qka.core.broker import Broker

class BuyAndHold(Strategy):
    """买入 100 股平安银行并持有"""
    def __init__(self):
        super().__init__(cash=100_000)
        self.broker = Broker(initial_cash=100_000)  # 10万元本金
        self.bought = False

    def on_bar(self, date, get):
        """
        每个交易日调用一次。

        Args:
            date: 当前日期
            get: 获取因子数据的函数
                 get('close')  → 返回 pd.Series, index=股票代码
                 get('volume') → 返回 pd.Series
        """
        close = get('close')
        if not self.bought and '000001.SZ' in close.index:
            price = float(close['000001.SZ'])
            self.broker.buy('000001.SZ', price, 100)
            self.bought = True

关键规则

  • get('close') 返回**当前 bar 的横截面数据**（所有股票的最新收盘价），不是历史序列
  • self.broker.buy(symbol, price, size) 自动计算佣金和滑点
  • broker 有 仓位限制 和 资金检查，资金不够会自动拒绝

步骤 3：运行回测

from qka.core.backtest import Backtest

bt = Backtest(data, BuyAndHold())
bt.run(benchmark='000300.SH')   # 对比沪深300

bt.run() 会： 1. 按日期遍历所有数据 2. 每天调用策略的 on_bar 方法 3. 自动记录资金、持仓和交易历史 4. 如果指定了 benchmark，自动下载基准数据

步骤 4：查看结果

绩效指标

bt.summary()

输出示例：

=======================================================
           回测绩效报告
=======================================================
  初始资金:         RMB 100,000.00
  最终资产:         RMB 156,283.45
  总收益率:          +56.28%
  年化收益率:        +8.34%
  夏普比率:           0.52
  最大回撤:          -42.37%
  胜率:              100.00%
  总手续费:          RMB 67.50
=======================================================

HTML 报告

bt.report(title='买入持有策略')
# 自动保存到 examples/charts/ 下

报告包含： - 8 个核心指标卡片 - 净值曲线（含基准对比）+ 回撤曲线 - 月度收益率热力图 - 交易明细表 - 回撤分析表

在手机上也能正常查看——窄屏下表格自动变为堆叠卡片布局。

完整代码

from qka.core.data import Data
from qka.core.strategy import Strategy
from qka.core.broker import Broker
from qka.core.backtest import Backtest

class BuyAndHold(Strategy):
    def __init__(self):
        super().__init__(cash=100_000)
        self.broker = Broker(initial_cash=100_000)
        self.bought = False

    def on_bar(self, date, get):
        close = get('close')
        if not self.bought and '000001.SZ' in close.index:
            self.broker.buy('000001.SZ', float(close['000001.SZ']), 100)
            self.bought = True

data = Data(symbols=['000001.SZ'])
bt = Backtest(data, BuyAndHold())
bt.run(benchmark='000300.SH')
bt.summary()
bt.report(title='买入持有策略')

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