回测分析¶
回测是量化策略开发的核心环节。QKA 提供完整的回测功能，覆盖从策略执行到结果分析的完整流程。
基本用法¶
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 MyStrategy(Strategy):
def __init__(self):
super().__init__(cash=1_000_000)
self.broker = Broker(initial_cash=1_000_000)
def on_bar(self, date, get):
close = get('close')
# 你的交易逻辑
data = Data(symbols=['000001.SZ', '600000.SH'])
bt = Backtest(data, MyStrategy())
bt.run()
费用模型¶
默认费率¶
| 费用 | 方向 | 费率 | 最低 |
|---|---|---|---|
| 佣金 | 买卖双向 | 万2.5 | 5 元 |
| 印花税 | 卖出时 | 万5 | 无 |
| 滑点 | 买卖双向 | 0.1% | — |
自定义费率¶
from qka.core.broker import Broker
self.broker = Broker(
initial_cash=1_000_000,
commission_rate=0.0001, # 万1 佣金
stamp_duty_rate=0.0005, # 万5 印花税
slippage=0.0005, # 0.05% 滑点
)
费用说明¶
- 佣金：买入和卖出都收取，计算公式为
成交额 × commission_rate，不足 5 元按 5 元收 - 印花税：仅卖出时收取，A 股固定万5，
成交额 × stamp_duty_rate - 滑点：买入价上移
price × (1 + slippage)，卖出价下移price × (1 - slippage)，模拟实际成交的偏差
基准对比¶
在 run() 时传入基准代码即可自动对比：
支持的基准代码：
| 代码 | 含义 |
|---|---|
000300.SH |
沪深300指数 |
000001.SH |
上证指数 |
399001.SZ |
深证成指 |
基准数据通过 akshare 自动下载，在报告中会以归一化后的虚线展示。
绩效指标¶
通过 summary() 查看¶
输出示例：
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回测绩效报告
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初始资金: RMB 1,000,000.00
最终资产: RMB 2,356,182.73
总收益率: +135.62%
年化收益率: +18.34%
年化波动率: 32.15%
夏普比率: 0.48
最大回撤: -28.73%
Calmar比率: 0.64
交易次数: 156
胜率: 42.31%
盈亏比: 2.15
总手续费: RMB 12,456.18
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指标说明¶
| 指标 | 计算方式 |
|---|---|
| 总收益率 | (最终资产 / 初始资金 - 1) × 100% |
| 年化收益率 | (最终资产 / 初始资金) ^ (252 / 交易日数) - 1 |
| 年化波动率 | 日收益率标准差 × √252 |
| 夏普比率 | (年化收益率 - 3%) / 年化波动率 |
| 最大回撤 | 净值从峰值回落到谷底的最大幅度 |
| 胜率 | 盈利交易次数 / 总交易次数 |
| 盈亏比 | 平均盈利 / 平均亏损（绝对值） |
HTML 报告¶
快速生成¶
自定义标题和路径¶
报告内容¶
报告是一个**自包含的 HTML 文件**，可直接在浏览器打开，包含：
- 8 个指标卡片：总收益率、年化收益率、夏普比率、最大回撤、胜率、盈亏比、交易次数、总手续费
- 净值曲线图：策略资产变化 + 基准对比（虚线），下方叠加回撤曲线
- 月度收益率热力图：按月查看收益分布，绿色正收益、红色负收益
- 交易明细表：每笔交易的日期、方向、代码、数量、价格、金额、手续费
- 回撤分析表：Top 5 最大回撤区间，含起止日期和持续天数
移动端适配¶
报告自动适配手机屏幕：
| 屏幕宽度 | 效果 |
|---|---|
| >768px | 4 列指标卡，完整表格 |
| 481-768px | 2 列指标卡，表格横向滚动 |
| <=480px | 2 列指标卡，表格变为堆叠卡片（每行一个独立卡片） |
完整示例¶
from qka.core.data import Data
from qka.core.strategy import Strategy
from qka.core.broker import Broker
from qka.core.backtest import Backtest
import numpy as np
class MomentumStrategy(Strategy):
"""5日动量策略：选过去5天涨幅最大的2只股票等权买入"""
def __init__(self):
super().__init__(cash=1_000_000)
self.broker = Broker(initial_cash=1_000_000)
self.prices = {}
self.holding = set()
def on_bar(self, date, get):
close = get('close')
if close.empty:
return
for sym in close.index:
p = float(close[sym])
if p > 0:
self.prices.setdefault(sym, []).append(p)
if any(len(v) < 5 for v in self.prices.values()):
return
momentum = {}
for sym in close.index:
if sym in self.prices and len(self.prices[sym]) >= 5:
ret = self.prices[sym][-1] / self.prices[sym][-5] - 1
if not np.isnan(ret):
momentum[sym] = ret
if len(momentum) < 2:
return
targets = set(sorted(momentum, key=momentum.get, reverse=True)[:2])
for sym in list(self.holding):
if sym not in targets and sym in self.broker.positions:
price = float(close.get(sym, 0))
if np.isnan(price) or price <= 0:
continue
self.broker.sell(sym, price, self.broker.positions[sym]['size'])
self.holding.discard(sym)
for sym in targets:
if sym not in self.holding:
price = float(close[sym])
if np.isnan(price) or price <= 0:
continue
cash_per = self.broker.cash * 0.48 / price
size = int(cash_per // 100) * 100
if size > 0:
self.broker.buy(sym, price, size)
self.holding.add(sym)
# 运行
data = Data(symbols=['000001.SZ', '000002.SZ', '600000.SH'])
bt = Backtest(data, MomentumStrategy())
bt.run(benchmark='000300.SH')
bt.summary()
bt.report(title='5日动量策略')