QMT 回测引擎的工作原理可以概括为以下几个步骤:
数据准备:回测引擎首先加载历史数据,包括行情数据(如股票价格、成交量等)和基本面数据(如财务报表、分红数据等)。
策略初始化:初始化策略参数和状态变量,设置回测的起始日期、结束日期、初始资金等参数。
时间循环:回测引擎按照时间顺序逐期处理历史数据,从起始日期到结束日期。
数据更新:在每个时间点,更新当前可用的市场数据和基本面数据。
信号生成:根据当前数据和策略逻辑,生成交易信号(如买入、卖出、持有等)。
订单执行:根据交易信号生成订单,并模拟订单执行。考虑交易成本(如手续费、滑点等)和市场流动性等因素。
资产估值:更新持仓资产的价值,计算账户的总资产和权益。
结果记录:记录每个时间点的账户状态和交易结果。
绩效评估:回测结束后,计算各种绩效指标(如年化收益率、夏普比率、最大回撤等),生成回测报告。
发布于2025-5-20 23:32 郑州

