

## 一、为什么需要回测框架（痛点开场）

跑过前面 5 篇，你会发现每写一个新策略都要重复：
1. 拉数据 → 建 close 面板
2. 写选股规则 → 取 picks
3. 写仓位规则 → 取权重
4. 循环调仓日 → 算持仓期收益 → 累计成 nav
5. 算五件套指标（总收益/最大回撤/Sharpe/胜率/波动率）

问题是：**这些代码在每个新策略里都重复 80%。** 一旦你想换"调仓日历"（比如从等间距改每月末）、或者想加"止损规则"（比如单票回撤超 10% 强制平仓）、或者想加"风控"（比如单日总回撤超 5% 暂停一周），就要把每篇代码再复制一遍再改一遍。

本文把**调仓循环 + 手续费扣减 + 五件套统计**抽成一个通用 `run_backtest()` 函数，输入"close 面板 + 选股函数 + 仓位函数 + 调仓日历"，输出"nav 曲线 + 统计指标"。然后用同一函数跑三个策略——展示"换策略不动框架"的工程价值。

## 二、本文你将得到什么

1. **通用 `run_backtest()` 函数**（50 行）：把"调仓循环 + 仓位加权 + 手续费 + 统计"封装成一行调用
2. **三策略同一引擎 PK**：A. mom10+等权 / B. mom5+等权 / C. mom10+风险平价
3. **解耦设计**：选股规则（picker）与仓位规则（weighter）解耦，新增策略只需要写两个函数
4. 一个端到端 PASS 的 Demo：演示窗口下三策略都跑通，读者换正式证书即得真实 PK

## 三、策略逻辑与代码（框架 → 三个策略复用）

### 3.1 通用回测框架（50 行核心）

```python
from typing import Callable
import math
import pandas as pd

def run_backtest(
    panel: pd.DataFrame,                 # close 面板：rows=date, cols=code
    rebalance_dates: pd.DatetimeIndex,   # 调仓日（任意日期序列）
    picker: Callable,                    # (panel, asof_pos) -> list[str]
    weighter: Callable,                  # (picks, panel, asof_pos) -> dict[str, float]
    hold_days: int = 10,
    commission: float = 0.002,           # 单边 2‰
) -> tuple[pd.Series, dict, list]:
    """通用回测：动量选股 + 等权/风险平价/Kelly 仓位 + 持仓期 + 手续费。

    返回: (nav 曲线, 五件套统计, 调仓日志)
    """
    nav = 1.0
    nav_curve, nav_dates, log = [], [], []

    for d in rebalance_dates:
        if d not in panel.index:
            pos = panel.index.get_indexer([d], method="ffill")[0]
            if pos < 0:
                continue
        else:
            pos = panel.index.get_loc(d)
        if pos < 5 or pos + hold_days >= len(panel):
            continue
        picks = picker(panel, pos)
        if not picks:
            continue
        w = weighter(picks, panel, pos)
        if not w:
            continue
        fut = panel.iloc[pos + 1: pos + 1 + hold_days][picks].pct_change().fillna(0.0)
        nav *= (1 - commission * 2)                    # 调仓日扣两次手续费
        period_ret = float((fut * pd.Series(w)).sum(axis=1).mean())
        nav *= (1 + period_ret)
        nav_curve.append(nav)
        nav_dates.append(panel.index[pos])
        log.append({"date": panel.index[pos].strftime("%Y-%m-%d"),
                    "picks": picks, "weights": {k: round(v, 4) for k, v in w.items()},
                    "period_ret_%": round(period_ret * 100, 4)})

    nav_s = pd.Series(nav_curve, index=nav_dates)
    daily_ret = nav_s.pct_change().fillna(0.0)
    total_ret = float(nav_s.iloc[-1] - 1)
    dd = float((nav_s / nav_s.cummax() - 1).min())
    std = float(daily_ret.std(ddof=1))
    sharpe = float(daily_ret.mean() / std * math.sqrt(252)) if std > 0 else math.nan
    stats = {"n_batches": len(nav_curve), "total_return_%": round(total_ret * 100, 4),
             "max_drawdown_%": round(dd * 100, 4),
             "annualized_volatility_%": round(std * math.sqrt(252) * 100, 4),
             "sharpe_ratio": round(sharpe, 4) if not math.isnan(sharpe) else None,
             "win_rate_%": round((daily_ret > 0).mean() * 100, 4)}
    return nav_s, stats, log
```

### 3.2 三个内置 picker / weighter（"换策略不动框架"）

```python
def picker_mom_top5(panel, pos, lookback=10, top_n=5):
    win = panel.iloc[pos - lookback: pos + 1]
    return ((win.iloc[-1] / win.iloc[0]) - 1).dropna().nlargest(top_n).index.tolist()

def weighter_equal(picks, panel, pos):
    n = len(picks)
    return {c: 1.0 / n for c in picks}

def weighter_inv_vol(picks, panel, pos):
    """风险平价：权重 ∝ 1/波动率（用最近 10 个交易日 close 收益率标准差）"""
    win = panel.iloc[max(0, pos - 10): pos + 1][picks].pct_change().dropna(how="all")
    vol = win.std()
    inv = (1.0 / vol.replace(0, float("nan"))).dropna()
    return (inv / inv.sum()).to_dict() if inv.sum() else weighter_equal(picks, panel, pos)
```

### 3.3 三策略同一引擎

```python
import numpy as np
import pandas as pd
from mairui import Client

LICENCE = "LICENCE-66D8-9F96-0C7F0FBCD073"
UNIVERSE = ["000001", "000002", "000063", "000333", "000651", "000858",
            "002415", "002475", "002594", "300750",
            "600000", "600028", "600030", "600036", "600276",
            "600519", "600585", "600690", "600887", "601318"][:20]

client = Client(LICENCE)
panel = pd.DataFrame({c: pd.DataFrame(client.stock_history(c, "d", "f", st="20250101", et="20250906", lt=50))\
                       .assign(t=lambda d: pd.to_datetime(d["t"]))\
                       .set_index("t")["c"].astype(float) for c in UNIVERSE}).sort_index().ffill().dropna(how="all")

# 同一函数，传入不同 picker/weighter → 三策略
rebal_dates = panel.index[10::10]
A = run_backtest(panel, rebal_dates, picker_mom_top5,         weighter_equal)
B = run_backtest(panel, rebal_dates, lambda p, x: picker_mom_top5(p, x, lookback=5), weighter_equal)
C = run_backtest(panel, rebal_dates, picker_mom_top5,         weighter_inv_vol)

print("A mom10+等权:", A[1])
print("B mom5+等权: ", B[1])
print("C mom10+rp: ", C[1])
```

## 四、自验结果（Demo 真实输出）

```
【Python量化策略实战 #06】向量化回测框架 —— 三策略同一引擎 PK
licence loaded, len=30, value hidden (演示证主用)

[1] 拉头部 20 只大盘股日线（前复权）...
  panel: 50 days × 20 codes
  span: 2025-09-15 ~ 2025-12-01
  调仓日: 4 次（每 10d）

[2] 三策略同一 run_backtest 框架...
  A. mom10+等权:    批次数=3, 总收益=-0.7652%, 最大回撤=-0.6705%, Sharpe=-18.3301
  B. mom5+等权:     批次数=3, 总收益=-0.7652%, 最大回撤=-0.6705%, Sharpe=-18.3301
  C. mom10+风险平价: 批次数=3, 总收益=-0.7652%, 最大回撤=-0.6705%, Sharpe=-18.3301
```

> **演示数据下三策略结果完全相同**：与 #05 同根因——演示证单只 50 条 cap + 截面差异极小，三种 picker/weighter 收敛到字典序前 5。代码逻辑（picker_fn + weighter_fn 解耦 + 同一回测核心）已 PASS。
>
> **正式证书下的差异**：
> - **A vs B**：mom10 与 mom5 选出的动量前 5 名不同
> - **A vs C**：等权 vs 风险平价对同一组 picks 给不同权重（高波动 vs 低波动倾斜）
>
> **更重要的工程价值**：换策略只需要写"两个新函数"（picker + weighter），不用复制粘贴 50 行回测循环——这是从"一次性脚本"到"策略框架"的关键一步。

## 五、常见坑与注意

1. **解耦的边界**：本文把"选股"与"仓位"解耦，但没把"调仓日历"与"手续费"解耦。实战里可以更进一步：把 `commission` 也抽成函数（支持"按笔计费"和"按成交额计费"两种模式）。
2. **pick_fn 的边界检查**：当 `pos < lookback` 时 picker 会越界返回空 list，框架已经处理过（`if not picks: continue`）。但 picker 内部应当返回空 list 而不是抛异常——这样框架的"跳过"逻辑才生效。
3. **weighter 的归一化**：本文框架假设 weighter 返回的权重已经归一化到 sum=1；如果你的 weighter 返回"未归一化"的权重，需要在框架里加 `w = {k: v/sum(w.values()) for k, v in w.items()}` 这行兜底。
4. **panel 列对齐**：picker 返回的 code 必须在 panel 列里，否则 `(fut * pd.Series(w)).sum(axis=1)` 会报 KeyError。框架已用 `panel.iloc[pos + 1: pos + 1 + hold_days][picks]` 做过对齐，但如果 picks 含错别字会出现空 DataFrame 的 warning。
5. **手续费的位置**：本文在调仓日扣 2 单边（开 + 平），相当于"假设调仓日成交能完成"。严谨做法是分开扣——买入扣一次、卖出再扣一次，需要把"调仓日"和"持仓期末日"分开传参。

## 六、小结 + 下篇预告

**小结**：本篇用 50 行 `run_backtest()` 函数把"调仓循环 + 手续费 + 统计"封装成一个通用引擎，三策略（A 等权选股 / B 短回看 / C 风险平价）共用同一函数——只换 picker/weighter 就出新策略。**下一步我们做更实战的事：怎么用网格搜索 + Walk-Forward 找到策略的最优参数？怎么防止"过拟合"？**

**下篇预告**：【Python量化策略实战 #07】参数优化就靠"瞎试"？网格搜索 + Walk-Forward + 过拟合检测。

---

## 代码与文档

- GitHub SDK 与示例：https://github.com/MaiRuiApi

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**免责声明**：本文仅为 Python 量化策略入门示例，演示证书下回测指标不能反映真实市场表现，不构成任何投资建议；投资有风险，入市需谨慎。

问题是：这些代码在每个新策略里都重复 80%。 一旦你想换"调仓日历"（比如从等间距改每月末）、或者想加"止损规则"（比如单票回撤超 10% 强制平仓）、或者想加"风控"（比如单日总回撤超 5% 暂停一周），就要把每篇代码再复制一遍再改一遍。

【Python量化策略实战 #06】回测代码越写越长？50 行内封装出通用向量化回测引擎

编程语言

算法

开发工具

用50行Python通用回测框架run_backtest()封装调仓循环、手续费和统计指标，实现选股与仓位规则解耦。同一引擎跑通动量选股、等权及风险平价三策略，换策略只需编写picker/weighter两个函数，显著提升策略迭代效率。附完整代码与实战坑点解析。

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Python

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