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QuantJourneyOrg/quantjourney-bt

一个 Python 回测引擎,用于可复现的投资组合研究,覆盖信号、订单成交、交易成本、净值与滚动验证。

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本页只介绍开源项目,不构成投资建议。交易和投资可能造成亏损,使用前请自行评估风险,并遵守当地法律法规。

这是什么?

QuantJourney Backtester 是一个 Python 回测引擎,把交易策略想法转化为可审计、可复现的研究结果。信号先生成目标权重或明确订单,订单经模拟成交后更新现金与持仓,再由投资组合状态重建净值,因此执行、成本、滑点和再平衡等假设都清晰可见。

引擎提供两种模式:权重模式适合因子组合、轮动模型、多空组合和波动率目标等组合研究;订单模式适合需要考虑执行细节的研究,支持市价、限价、止损、止损限价、移动止损、括号单和 OCO 订单。每次运行可输出指标、图表、净值曲线、回撤、滚动验证结果、CSV/JSON 文件以及静态 HTML 仪表盘。

仓库附带 50 个可直接运行的示例策略和一份确定性的示例数据集,无需账号即可体验。真实行情通过 QuantJourney Cloud 获取,策略代码与回测计算都在本地进行。部分示例对融券成本、融资和市场冲击做了简化,并在文档中明确说明。

核心功能

  • 01权重模式与订单模式,分别适用于组合研究和执行层面的回测
  • 02支持市价、限价、止损、移动止损、括号单和 OCO 等订单类型
  • 03可配置佣金、滑点和成交量参与率等成本假设
  • 04提供滚动前推验证和基于 Optuna 的参数优化
  • 05每次运行输出指标、图表、CSV/JSON 文件和 HTML 仪表盘
  • 06附带 50 个可运行示例策略及确定性的离线示例数据

适用场景

  • 在考虑真实交易成本和再平衡规则的前提下测试因子或轮动策略
  • 通过滚动前推验证检查策略优势在样本外是否依然存在
  • 在对接券商之前验证限价单、止损单或括号单的逻辑
  • 生成可复现的回测报告,供研究团队审阅

快速上手

  1. 1

    从 PyPI 安装软件包

    pip install quantjourney-bt
  2. 2

    在无需凭据的情况下检查一个策略能否导入

    ./strategy.sh example_weights_01_sma_daily --check
  3. 3

    使用内置示例数据运行确定性演示

    ./strategy.sh example_weights_01_sma_daily --sample-data --output /tmp/qj-sample

使用前须知

  • 获取真实市场数据需要 QuantJourney API 密钥和账户凭据。
  • 需要 Python 3.11 或更高版本。
  • 这是回测引擎,不是券商或实盘交易系统。
  • 部分示例简化了融资利率、借券成本、流动性和市场冲击等假设。

标签

#backtesting#quantitative-finance#portfolio-optimization#walk-forward-analysis#trading-strategies#python#optimization#backtest-engine#backtester#backtester-python

常见问题

quantjourney-bt 是什么?
一个 Python 回测引擎,用于可复现的投资组合研究,覆盖信号、订单成交、交易成本、净值与滚动验证。 QuantJourney Backtester 是一个 Python 回测引擎,把交易策略想法转化为可审计、可复现的研究结果。信号先生成目标权重或明确订单,订单经模拟成交后更新现金与持仓,再由投资组合状态重建净值,因此执行、成本、滑点和再平衡等假设都清晰可见。
quantjourney-bt 可以免费使用吗?用的什么许可证?
quantjourney-bt 以 Apache-2.0 许可证开源。用于商业产品前,请先确认许可证条款。
quantjourney-bt 还在维护吗?
活跃维护中。quantjourney-bt 最近一次提交是在 2026年11月4日。
quantjourney-bt 适合用来做什么?
在考虑真实交易成本和再平衡规则的前提下测试因子或轮动策略 通过滚动前推验证检查策略优势在样本外是否依然存在 在对接券商之前验证限价单、止损单或括号单的逻辑 生成可复现的回测报告,供研究团队审阅
quantjourney-bt 怎么安装和运行?
从 PyPI 安装软件包: pip install quantjourney-bt 在无需凭据的情况下检查一个策略能否导入: ./strategy.sh example_weights_01_sma_daily --check 使用内置示例数据运行确定性演示: ./strategy.sh example_weights_01_sma_daily --sample-data --output /tmp/qj-sample
在哪里获取 quantjourney-bt?
源代码和安装说明在 GitHub 上:https://github.com/QuantJourneyOrg/quantjourney-bt

概要由 AI 根据项目 README 生成;GitHub 数据每日更新。

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