# pythongo_backtesting

**Repository Path**: zhiyizhilu/pythongo_backtesting

## Basic Information

- **Project Name**: pythongo_backtesting
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-04-01
- **Last Updated**: 2026-04-03

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# PythonGo Backtesting

## 项目简介

本项目为 [无限易](https://infinitrader.quantdo.com.cn/broker) PythonGo 量化策略回测引擎模块的优化，用于在历史行情数据上模拟和验证交易策略的表现。作为 pythongo 框架的核心组件，它提供了完整的回测流程支持，包括行情数据加载、订单撮合、资金管理和绩效分析等功能。

## 核心功能

- **历史行情回测**：基于真实历史 Tick 数据进行策略回测
- **订单撮合引擎**：模拟真实交易环境的订单撮合机制
- **资金管理**：实时计算账户权益、保证金、手续费等
- **绩效分析**：生成详细的回测报告和可视化图表
- **任务调度**：支持定时任务和策略调度
- **K 线可视化**：提供回测结果的 K 线图展示

## 目录结构

### 核心模块

- [`engine.py`](engine.py) - 回测引擎核心
  - 主回测引擎类 `Engine`
  - 负责行情数据加载、订单处理、成交撮合
  - 管理回测流程和账户状态

- [`models.py`](models.py) - 数据模型定义
  - `Config` - 回测配置（手续费率、保证金率等）
  - `Account` - 资金账户模型
  - `Order` / `OrderDetail` - 订单相关模型
  - `OrderReq` - 订单请求
  - `Tick` - Tick 数据模型
  - `BacktestingResult` - 回测结果
  - `TradeLog` - 成交记录

- [`report.py`](report.py) - 回测报告生成
  - 使用 PyQt5 和 pyqtgraph 实现可视化
  - `CandlestickItem` - K 线图绘制
  - `DateAxis` - 日期坐标轴
  - `FullValueAxis` - 数值坐标轴
  - 回测绩效表格展示

- [`scheduler.py`](scheduler.py) - 任务调度器
  - `BacktestScheduler` - 回测专用调度器
  - `BacktestJob` - 任务作业类
  - 支持 cron、interval、date 三种触发方式
  - 模拟 APScheduler 的行为

- [`tools.py`](tools.py) - 工具函数
  - `save_zip_stream` - 下载并解压 Tick 数据

- [`logger.py`](logger.py) - 日志模块
  - 自定义 `Logger` 类
  - 统一的日志格式和输出

- [`fake_class.py`](fake_class.py) - 伪类实现
  - `INFINIGO` - 模拟实盘交易接口
  - `FakeWidget` - 模拟 GUI 组件
  - 用于在回测环境中模拟实盘 API 调用

### 配置文件

- [`__init__.py`](__init__.py) - Python 包初始化文件

- [`cache_dir.conf.example`](cache_dir.conf.example) - 缓存目录配置示例
  - 配置 Tick 数据缓存路径
  - 示例内容：`E:\PythonGO`
  - **使用方法**：复制此文件并重命名为 `cache_dir.conf`，修改为实际的数据缓存路径
  - **默认路径**：如不配置，默认使用 `%APPDATA%\PythonGO`（Windows 系统）

- [`.gitignore`](.gitignore) - Git 忽略配置

## 技术栈

- **Python** - 主要编程语言
- **pandas** - 数据处理和分析
- **pydantic** - 数据模型验证
- **PyQt5 / pyqtgraph** - 可视化图表
- **APScheduler** - 任务调度

## 使用场景

1. **策略验证**：在实盘前验证交易策略的有效性
2. **参数优化**：测试不同参数组合的策略表现
3. **绩效评估**：分析策略的收益率、回撤等指标
4. **风险评估**：评估策略在不同市场环境下的表现

## 快速开始

使用教程参考：[pythongo 回测引擎使用教程](https://infinitrader.quantdo.com.cn/pythongo_v2/backtesting/usage)

```python

from demo.DemoDMA import DemoDMA, Params
from pythongo.backtesting.engine import run
from pythongo.backtesting.models import Config
 
 
if __name__ == "__main__":
    params = Params(
        exchange="SHFE",
        instrument_id="ag2604",
        fast_period=5,
        slow_period=20
    )
 
    backtesting_config = Config(
        access_key="",
        access_secret=""
    )
 
    run(
        config=backtesting_config,
        strategy_cls=DemoDMA(),
        strategy_params=params,
        start_date="2025-08-01", # 注意，年月日要求 yyyy-mm-dd 格式，月和日如果不足两位，则需要补充一个 0
        end_date="2025-08-05",
        initial_capital=100_0000
    )

```

## 注意事项

- 需要配置有效的 `access_key` 和 `access_secret` 用于获取合约数据 ，请从无限易获取（[注册](https://quantfair.quantdo.com.cn/register) 或 [登录](https://quantfair.quantdo.com.cn/login)）。
- Tick 数据会缓存到配置的 `cache_dir` 目录
- 支持自定义手续费率和保证金率
- 可选择是否保存订单明细和显示 K 线图


## 联系方式

如果您在使用本项目过程中遇到任何问题，或有任何建议和反馈，欢迎通过二维码联系我（非无限易官方，仅仅是个人量化爱好者）。我会尽力提供技术支持，共同完善和优化 PythonGo 回测引擎。

![联系我](https://mmbiz.qpic.cn/sz_mmbiz_jpg/bibrY3tFKMBH9VM46EcxmAIG1rwQR3ZEibueW40mJb38Fib4RU7AzrSqfYxLH0pAibHiaYUxbwQtQrv1iaticN7JmRRiaQ/640?wx_fmt=other&from=appmsg&tp=webp&wxfrom=5&wx_lazy=1#imgIndex=1)