回测引擎设计

回测引擎需要优先保证结果可信，其次才是性能优化。

设计原则

1. 时间顺序严格单向推进，避免未来函数。
2. 撮合逻辑与市场规则显式建模。
3. 交易成本、容量限制和可交易性必须可配置。
4. 输出结构要支持归因、审计和回放。

关键能力

1. 统一撮合逻辑和手续费模型。
2. 支持调仓频率、停牌、涨跌停等市场规则。
3. 输出收益、风险、换手和归因指标。
4. 能够复现实盘调度和信号生成时点。

推荐模块

• DataFeed：提供时间对齐后的行情和基础数据。
• SignalEngine：生成目标信号和调仓意图。
• PortfolioEngine：维护持仓、现金和风险约束。
• ExecutionSimulator：负责撮合、手续费和滑点。
• Reporter：输出指标、持仓快照和回放结果。

实践建议

• 把信号、持仓、订单、成交拆成独立对象。
• 为关键路径建立回放测试样例。
• 将策略参数与环境配置分离，便于批量实验。

验证清单

1. 关键策略是否能重现实盘调度时点。
2. 手续费和滑点模型是否符合目标市场。
3. 极端行情下是否有明确行为定义。
4. 输出指标是否足够支撑复盘和归因。

示例结构

{
	"signal_time": "09:25:00",
	"rebalance": "weekly",
	"commission_bps": 8,
	"slippage_bps": 12
}

常见误差来源

• 使用收盘价生成并以同日收盘价成交。
• 忽略不可交易状态和停牌影响。
• 在不同模块里重复实现成本模型。