A股量化策略回测 (AkShare Backtest)
基于 AkShare 免费行情数据，实现 A股量化策略的历史回测。
策略说明
默认策略：强势股轮动
| 条件 | 说明 |
|---|---|
| 涨停基因 | 近5日有涨停，或单日涨幅>7% |
| 均线多头 | 5日均线>10日均线>20日均线 |
| 量价配合 | 今日成交量 > 5日均量 × 1.2 |
买卖规则
| 触发条件 | 操作 |
|---|---|
| +5% | 卖出 1/3 |
| +8% | 再卖出 1/3（剩余1/3继续持有） |
| +10%以上 | 尾盘不涨停则全部清仓 |
| -3% | 无条件止损 |
| 持仓满3天 | 第3天尾盘强制平仓 |
仓位管理
- 初始资金：默认 5 万（可配置）
- 单票仓位：20%-35%
- 同时持仓：最多 3 只
- 每日保留 30% 现金
安装依赖
pip install akshare pandas numpy
使用方法
命令行调用
python {baseDir}/scripts/backtest.py --capital 50000 --start 20240101 --end 20240630
参数说明
| 参数 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
--capital |
初始资金（元） | 50000 |
--start |
开始日期（YYYYMMDD） | 20240101 |
--end |
结束日期（YYYYMMDD） | 当前日期 |
--output |
输出目录 | miaoxiang/backtest |
--query |
自然语言参数 | 暂不支持 |
示例
# 回测2024年全年
python scripts/backtest.py --capital 100000 --start 20240101 --end 20241231
# 回测2024下半年
python scripts/backtest.py --start 20240701 --end 20241231
输出文件
| 文件 | 说明 |
|---|---|
daily_values.csv |
每日净值曲线（日期、现金、持仓市值、总净值、收益率） |
trades.csv |
全部买卖记录（日期、股票、买卖价、数量、收益率、原因） |
结果解读
回测脚本会输出：
========== 回测结果 ==========
初始资金: 50,000
最终净值: 58,234
总收益率: +16.47%
年化收益率: +32.18%
最大回撤: -12.35%
交易次数: 45
卖出次数: 42
胜率: 58.5%
==============================
关键指标
- 总收益率：回测期间累计收益
- 年化收益率：折算为年化收益（按250交易日/年）
- 最大回撤：从峰值到谷底的最大跌幅
- 胜率：盈利交易 / 总卖出次数
风险提示
- 历史不代表未来：回测结果仅供参考，不构成投资建议
- 滑点成本：实际交易会有滑点，回测可能偏乐观
- 流动性风险：小盘股可能无法按回测价格买入
- 手续费：未计入佣金和印花税（建议手动扣除）
扩展方向
- 接入实时行情实现模拟交易
- 添加大盘择时（沪深300均线过滤）
- 多策略组合轮动
- 优化止盈止损参数
- 接入实盘券商API