你好，量化交易策略的回测是通过历史数据来测试策略性能的过程。以下是进行量化交易策略回测的基本步骤：

1. 选择回测软件或平台：可以选择开源框架如backtrader，或者使用专业的量化平台。

2. 数据准备：收集历史市场数据，包括价格、成交量等。数据需要是高质量的，没有缺失值和错误。

3. 策略编写：根据量化交易策略的逻辑，使用编程语言（如Python）编写交易算法。

4. 回测设置：配置初始资金、交易佣金、滑点等回测参数。

5. 执行回测：运行策略，模拟历史数据上的交易过程。

6. 性能评估：分析回测结果，包括总收益、最大回撤、夏普比率等风险和收益指标。

7. 策略优化：根据回测结果调整策略参数，改进策略性能。

8. 样本外测试：在不同于回测使用的历史数据上测试策略，以验证策略的稳健性。

例如，使用backtrader进行回测的简单代码示例可能如下：

```python
import backtrader as bt

# 创建交易策略
class MyStrategy(bt.Strategy):
def __init__(self):
# 定义交易策略的指标，如移动平均线
self.sma = bt.indicators.SimpleMovingAverage(self.data.close, period=20)

def next(self):
# 定义买卖逻辑
if not self.position:
if self.data.close > self.sma: # 如果收盘价高于均线，则买入
self.buy()
else:
if self.data.close < self.sma: # 如果收盘价低于均线，则卖出
self.sell()

# 初始化回测系统
cerebro = bt.Cerebro()
cerebro.addstrategy(MyStrategy)
# 添加数据
data = bt.feeds.YahooFinanceData(dataname='AAPL', fromdate='2018-01-01', todate='2019-01-01')
cerebro.adddata(data)
# 设置初始资金
cerebro.broker.setcash(10000.0)
# 添加分析器
cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.SharpeRatio, _name='sharpe_ratio')
# 运行回测
results = cerebro.run()
# 打印夏普比率
print('Sharpe Ratio:', results[0].analyzers.sharpe_ratio.get_analysis())
```
回测只是量化策略评估的一部分，真实交易中还需要考虑市场影响、交易成本、策略执行等因素。此外，避免过度拟合也是回测时需要特别注意的问题。

我司融资利率可以做到5.0%以下，具体根据资金量调整。开户需要满足前20日日均50万资金，以及6个月的交易经验，满足开户条件后到营业部办理或者线上办理即可，融资融券也可以使用Ptrade和QTM量化软件。