BackTestTools

一个简单快速的交易回测框架，用于测试和验证交易策略的性能。

项目简介

BackTestTools 是一个轻量级的交易回测框架，专注于提供简洁、高效的回测环境，帮助交易者测试各种交易策略的表现。框架支持K线数据获取、策略执行、资产计算和手续费统计等功能。

核心功能

• K线数据管理：支持获取和缓存K线数据
• 回测上下文：管理资产余额、订单记录和手续费计算
• 策略实现：内置移动平均线趋势策略示例
• 精度计算：使用 Decimal 类型确保计算精度
• 灵活配置：支持自定义交易对、K线级别、手续费率等参数

项目结构

BackTestTools/
├── strategies/           # 策略目录
│   ├── __init__.py
│   └── moving_average_trend.py  # 移动平均线趋势策略
├── test/                 # 测试目录
│   └── test_kline.py     # K线测试文件
├── context.py            # 回测上下文
├── enumeration.py        # 枚举定义
├── executor.py           # 主执行文件
├── kline.py              # K线数据结构
├── kline_cache.py        # K线缓存
├── kline_cli.py          # K线命令行工具
├── order.py              # 订单结构
├── Pipfile               # 依赖管理
├── Pipfile.lock          # 依赖锁定
├── LICENSE               # 许可证
└── README.md             # 项目说明

安装说明

前提条件

• Python 3.7+
• pipenv

安装步骤

1. 克隆项目到本地
2. 进入项目目录
3. 安装依赖

pipenv lock
pipenv install

使用方法

基本使用

运行默认的移动平均线趋势策略回测：

pipenv run python executor.py

自定义策略

1. 在 strategies 目录下创建新的策略文件
2. 继承 IStrategy 基类并实现 run 方法
3. 在 executor.py 中导入并使用自定义策略

配置参数

在 executor.py 中可以修改以下参数：

• kline_provider：K线数据源
• kline_symbol：交易对
• kline_interval：K线级别
• start_ts：回测开始时间
• strategy：使用的策略及参数

策略示例

移动平均线趋势策略

MovingAverageTrendStrategy 是一个基于移动平均线的趋势跟随策略，主要参数包括：

• kline_wnd_size：K线滑动窗口大小
• avg_line_wnd_size：均线滑动窗口大小
• buy_volatility_rate：买入波动率阈值
• sell_volatility_rate：卖出波动率阈值
• drawdown_rate：止损率

策略逻辑：

1. 计算K线收盘价的移动平均值
2. 基于移动平均线的变化趋势判断买入/卖出信号
3. 当价格下跌超过止损率时执行止损操作

回测结果

回测完成后，系统会输出以下信息：

• 首根K线收盘价
• 末根K线收盘价
• 最终资产价值（base资产 * 末根K线收盘价 + quote资产）
• 总手续费消耗（base手续费 * 末根K线收盘价 + quote手续费）

扩展指南

添加新策略

1. 在 strategies 目录创建新的策略文件
2. 实现 IStrategy 接口
3. 在 executor.py 中配置使用新策略

自定义K线数据源

1. 修改 kline_cli.py 中的 get_next_klines 函数
2. 实现自定义的K线数据获取逻辑

依赖管理

项目使用 pipenv 管理依赖，主要依赖包括：

• python-dotenv：环境变量管理
• _decimal：高精度数值计算

许可证

本项目采用 MIT 许可证，详见 LICENSE 文件。

贡献指南

欢迎提交 Issue 和 Pull Request 来改进这个项目。

联系方式

如果有任何问题或建议，请随时联系项目维护者。