量化回测系统

概述

量化回测系统位于 E:\钱龙\py\量化交易\ 目录，提供完整的策略回测框架，包括数据获取、回测执行、绩效统计和结果可视化等功能。

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目录结构

E:\钱龙\py\量化交易\
├── method_all.py              # 核心回测工具库
├── tool.py                    # 工具函数
├── 自定义回测777.py           # 自定义回测 777
├── 自定义回测777 copy.py      # 自定义回测 777 备份
├── 自定义回测888.py           # 自定义回测 888
├── test.py / test2.py         # 测试脚本
├── nav_v3_record_*.csv        # 净值记录（多批次）
└── trades_v3_record_*.csv     # 交易记录（多批次）

根目录回测结果:

E:\钱龙\py\
├── backtest_v3_result.png     # 回测结果可视化图
├── grid_search_results.csv    # 网格搜索参数优化结果
├── nav_v3_record.csv          # 净值记录（主文件）
├── trades_v3_record.csv       # 交易记录（主文件）
└── 三连阴t+0/                 # 三连阴 T+0 回测工具

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核心工具

method_all.py

回测系统的核心工具库，提供以下功能：

• MySQL 数据库操作：连接、查询、写入数据
• 数据获取：从数据库获取股票行情数据
• 回测执行：运行回测逻辑
• 绩效统计：计算收益率、胜率、最大回撤等指标
• 结果导出：将回测结果保存为 CSV 文件

tool.py

基础工具函数库，提供：

• 数据库连接配置
• 通用数据处理函数
• 日期时间处理工具

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自定义回测

自定义回测 777

• 文件: E:\钱龙\py\量化交易\自定义回测777.py
• 自定义参数的回测实现，用于测试特定策略参数组合

自定义回测 888

• 文件: E:\钱龙\py\量化交易\自定义回测888.py
• 另一种参数配置的自定义回测

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回测记录文件

净值记录 (navv3record)

记录回测过程中每日的净值变化：

文件	路径
navv3record.csv	E:\钱龙\py\navv3record.csv
navv3record2026-06-2616-09-37_386062.csv	E:\钱龙\py\量化交易\
navv3record2026-06-2616-36-02_086771.csv	E:\钱龙\py\量化交易\
navv3record2026-06-2619-16-58_344584.csv	E:\钱龙\py\量化交易\
navv3record2026-06-2620-32-25_433199.csv	E:\钱龙\py\量化交易\

交易记录 (tradesv3record)

记录每笔交易的详细信息：

文件	路径
tradesv3record.csv	E:\钱龙\py\tradesv3record.csv
tradesv3record2026-06-2615-03-27_796017.csv	E:\钱龙\py\
tradesv3record2026-06-2616-09-37_386062.csv	E:\钱龙\py\量化交易\
tradesv3record2026-06-2616-36-02_086771.csv	E:\钱龙\py\量化交易\
tradesv3record2026-06-2619-16-58_344584.csv	E:\钱龙\py\量化交易\
tradesv3record2026-06-2620-32-25_433199.csv	E:\钱龙\py\量化交易\

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回测结果可视化

backtestv3result.png

• 路径: E:\钱龙\py\backtestv3result.png
• 回测结果的图表可视化，包含：
• 净值曲线
• 基准对比
• 回撤分析

gridsearchresults.csv

• 路径: E:\钱龙\py\gridsearchresults.csv
• 网格搜索参数优化结果，包含不同参数组合下的回测绩效

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三连阴 T+0 回测工具

• 目录: E:\钱龙\py\三连阴t+0\
• 文件:
• t+0会议记录260419.txt - T+0 策略会议记录
• 大师客户T0持仓回测工具及券单0407(1).xlsx - T+0 回测工具表格
• 金算法【E能手】星级券单2026-04-03.xlsx - 星级券单数据

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回测流程

数据获取 (MySQL / ClickHouse)
        │
        ▼
策略参数配置 (自定义回测 777/888)
        │
        ▼
回测执行 (method_all.py)
        │
        ├──→ 净值记录 (nav_v3_record.csv)
        ├──→ 交易记录 (trades_v3_record.csv)
        │
        ▼
绩效统计 (收益率、胜率、最大回撤等)
        │
        ▼
结果可视化 (backtest_v3_result.png)
        │
        ▼
参数优化 (grid_search_results.csv)