backtesting-framework

name	backtesting-framework
description	回测框架，基于历史价格和交易信号模拟策略执行并计算夏普比率、最大回撤、胜率等绩效指标。适用于量化金融教学与策略评估概念演示；不包含交易成本和滑点的完整建模，不适用于实盘策略验证。
version	1.0.0
author	wangyi

backtesting-framework

回测框架：基于历史价格和交易信号，模拟策略执行并计算综合绩效指标，包括夏普比率、最大回撤、胜率等。

📌 说明：本工具基于简化模型实现，仅使用 Python 标准库。结果仅供学习参考，不构成投资建议或交易依据。

脚本API

run_backtest(prices, signals, initial_capital=1000000.0, commission_rate=0.0003, slippage_bps=5.0, allow_short=False)

运行回测引擎（比例仓位模型）。 必填: prices, signals

calc_sharpe_ratio(daily_returns, risk_free_rate=0.03, periods_per_year=252)

计算夏普比率。 必填: daily_returns

calc_sortino_ratio(daily_returns, risk_free_rate=0.03, periods_per_year=252)

计算索提诺比率。 必填: daily_returns

calc_max_drawdown(equity_curve)

计算最大回撤。 必填: equity_curve

calc_trade_stats(trades, equity_curve)

计算交易统计。 必填: trades, equity_curve

calc_monthly_returns(daily_returns, periods_per_month=21)

计算月度收益率。 必填: daily_returns

calc_performance_metrics(equity_curve, daily_returns, trades, risk_free_rate=0.03, periods_per_year=252)

计算全部绩效指标。 必填: equity_curve, daily_returns, trades

generate_ma_signals(prices, short_window=5, long_window=20)

生成均线交叉信号。 必填: prices

run_backtesting_framework(prices, signals=None, initial_capital=1000000.0, commission_rate=0.0003, slippage_bps=5.0, risk_free_rate=0.03, allow_short=False)

运行完整回测框架。 必填: prices

调用示例

python scripts/main.py \
  --prices <prices> \
  --signals <signals> \
  --initial-capital <initial_capital> \
  --commission-rate <commission_rate> \
  --slippage-bps <slippage_bps> \
  --risk-free-rate <risk_free_rate> \
  --allow-short <allow_short>