java macd 开源,开源分布式量化交易系统——回测系统（一）

回测系统

基础概念

在开始编写策略系统之前，需要了解一些基础概念，搞明白什么是回测系统？怎么进行回测？如何进行回测分析？并且在回测中需要注意的一些要素，真正的做到有效的策略回测。

根据回测的精度可分为Bar回测和Tick回测,所谓的Bar是指一根包含上下引线的柱体，由开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量、成交额、持仓量、时间等组成的分钟、小时、天、周或年的数据，这种方式回测速度快但精度不够细，适用于中低频策略；而Tick由最新价、卖一价、卖一量、买一价、买一量、成交量、成交金额、持仓量、时间等组成的实时数据，这种方式精度细回测慢，适用于高频策略或针对中低频策略进行分段精细测试。

回测了最关键的是数据，但数据清理和检验是一件繁琐但又非常重要的事情，因为数据是策略回测的根源，根源出错了，所有的分析都是白费，所以找一份靠谱的数据源至关重要。

而对于期货品种来说，会涉及到换月问题，这里引入“主力复权合约”这个名词，主力换月通常会根据当天收盘后的成交量或持仓量进行判断是否需要将老的主力合约切到最活跃的合约上去，同时将换月缺口补齐，让数据的连续性更好，这样就形成了主力复权合约；通常历史回测需要加载较长一段时间数据进行测试，并且要考虑换月问题，所以用处理好的主力复权合约数据进行回测是最方便和最科学的方式。

有了历史数据就可以通过程序按时间先后顺序进行遍历，在遍历过程中加载策略逻辑，通过逻辑发出买卖信号并模拟产生成交，同时对每一笔的交易进行统计，如：记录交易次数、盈亏、手续费、最大盈利、最大回撤等分析指标。最终生成一份完整的策略报告用于评测策略的优劣。

策略编写时常常还会用到指标，所谓的指标即用一组数据利用各种数学公式计算得出一组新的数据，通常指标分为趋势类、震荡类、量能类等，如：MA均线、KDJ、MACD、BOLL、RSI、SAR、CCI、VOL等。而这些指标

有了这些概念，可以通过各种方式进行回测，如果数据不大，Excel也能达到回测效果，但是为了能更高效进行回测，需要搭建自己的回测系统，把一些重复的代码抽出来复用，并搭建好回测系统的结构，让策略编写人员的专注力放在策略逻辑上和分析上，而不是侧重于对数据整理、指标封装、信号入库等，本教程回测系统的架构如下：

FTMAIN.png

FTINNER.png

为了方便今后回测系统与实盘系统代码一致，我们把回测的策略内部架构改成与实盘一致的异步架构，并有以下几个函数组成：InitStrategy、RtnTickData、RtnBarData、RtnRspOrder、RtnRspTrade等。

注意点

策略编写过程中避免使用未来函数

报告分析时必须考虑滑点，实盘滑点是避免不了的

实盘交易时考虑换月问题和下单方式(需封装算法单)

盘后需要对信号进行检验，避免实盘和回测的运行结果不一致

定期回顾策略，不断优化、顺应市场

下面我们分别对指标库、回测中心、回测工人进行代码解析，并实战演练一下策略开发，并且对策略进行分析。

指标库

概念介绍

指标的某一时间点的Bar数据是对应这个时间点的一组指标数据，所以内部Bar的序列数量和指标序列数量是一一对应的，由于一个指标一个时间点存在多个值，所以用Dictionary进行分组保存每个时间点的值，最后通过遍历每个时间点，根据Bar数据进行公式计算即可得出一组指标数据，并将数据存放于ValueDict中供用户调用。基类中的GraphDict是用于存放画图用的值，后期介绍图形库的时候会详细介绍，下面看下具体指标基类的代码：

public class BaseIndicator

{

private int _count;

private int _maxCacheCount = 10;

protected List barDatas;

protected Dictionary> valueDict;

protected Dictionary graphDict;

public BaseIndicator(List bars)

{

barDatas = ne