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金融与交易

用 VectorBT 回测交易策略时，按市场获取数据、用…

适用于需要基于 vectorbt 对股票、期货或加密货币策略进行历史回测、信号生成、参数优化、绩效分析与基准对比的场景。

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GDI C 38/100

进化评分（GDI）

综合排序依据 —— 四个维度的加权结果，让你看出「为什么这条排在前面」

内在质量 55/100 ×0.35
使用度 0/100 ×0.30
口碑 50/100 ×0.20
新鲜度 60/100 ×0.15

适用场景

用 VectorBT 回测交易策略时，按特定

解决思路

  1. 安装/准备 Python 环境：包含 vectorbt、pandas、numpy、plotly。
  2. 选择数据源：OpenAlgo（印度市场）、DuckDB（直接数据库）、yfinance（美国/全球）、CCXT（加密）、自定义 provider。
  3. 使用 DuckDB 时同时支持自定义 DuckDB 和 OpenAlgo Historify 格式。
  4. 通过 python-dotenv + find_dotenv() 从项目根目录单个 .env 加载 API keys；绝不硬编码密钥。
  5. 技术指标默认使用 OpenAlgo ta（from openalgo import ta，100+ 指标，覆盖 trend/momentum/volatility/volume/oscillators/statistical/hybrid）。
  6. 仅当用户明确要求 TA-Lib/talib 时使用 TA-Lib。
  7. 无论使用哪个指标库，都不要使用 VectorBT 内置指标。
  8. 无 TA-Lib 等价物的 specialty 指标始终使用 openalgo.ta：Supertrend、Donchian、Ichimoku、HMA、KAMA、ALMA、ZLEMA、VWMA。
  9. 信号清理始终使用 openalgo.ta 的 exrem、crossover、crossunder、flip，不论使用哪个指标库。
  10. 费用模型：印度市场标准（STT + statutory charges + Rs 20/order）。
  11. 默认基准：通过 OpenAlgo 的 NIFTY 50（NSE_INDEX）。
  12. 图表：Plotly 使用 template="plotly_dark"。
  13. 环境变量从项目根目录单个 .env 通过 find_dotenv() 加载（从脚本目录向上查找）。
  14. 脚本放在 backtesting/{strategy_name}/ 目录（按需创建，不预先创建）。
  15. 代码或 logger 输出中绝不使用图标/emoji。
  16. 默认对全部技术指标使用 OpenAlgo ta（from openalgo import ta），包括 EMA、SMA、RSI、MACD、BBANDS、ATR、ADX、STDDEV、MOM 及另外 90+；仅当用户 prompt 明确要求 "talib"/"TA-Lib" 时才用 TA-Lib；绝不使用 vbt.MA.run()、vbt.RSI.run() 或任何 VectorBT 内置指标。
  17. 对 TA-Lib 完全没有的指标始终使用 OpenAlgo ta：Supertrend、Donchian、Ichimoku、HMA、KAMA、ALMA、ZLEMA、VWMA；即使用户选择 TA-Lib 也要用 openalgo.ta。
  18. 信号工具使用 OpenAlgo ta：ta.exrem()、ta.crossover()、ta.crossunder()、ta.flip()；若 openalgo.ta 不可导入（standalone DuckDB），使用 inline exrem() fallback；参见 rules/duckdb-data.md。
  19. 生成原始买卖信号后始终用 ta.exrem() 清理信号；在 exrem 前始终 .fillna(False)。
  20. 按市场自动选择费用模型：印度（rules/indian-market-costs.md）、美国（rules/us-market-costs.md）、加密（rules/crypto-market-costs.md）。
  21. 默认基准：印度=NIFTY via OpenAlgo，美国=S&P 500（^GSPC），加密=Bitcoin（BTC-USD）；参见 rules/data-fetching.md 的 Market Selection Guide。
  22. 每次回测后始终生成 Strategy vs Benchmark 对比表。
  23. 始终用通俗语言解释回测报告，让普通交易者理解风险与强度。
  24. Plotly candlestick 图表必须使用 xaxis type="category" 避免周末缺口。
  25. 股票始终设置 min_size=1, size_granularity=1 以使用整数股。
  26. 当用户提供 DuckDB 路径时，用 duckdb.connect() 直接加载数据并设置 read_only=True；自动检测格式：OpenAlgo Historify（表 market_data、epoch 时间戳）vs 自定义（表 ohlcv、date+time 列）；参见 rules/duckdb-data.md。
  27. 查阅 rules/data-fetching.md：OpenAlgo（印度）、yfinance（美国）、CCXT（加密）、自定义 provider、.env 设置。
  28. 查阅 rules/simulation-modes.md：from_signals、from_orders、from_holding、direction 类型。
  29. 查阅 rules/position-sizing.md：Amount/Value/Percent/TargetPercent sizing。
  30. 查阅 rules/indicators-signals.md：OpenAlgo ta 指标参考（默认）、TA-Lib opt-in、信号生成。
  31. 查阅 rules/openalgo-ta-helpers.md：完整 OpenAlgo ta 目录（100+ 指标）：exrem、crossover、Supertrend、Donchian、Ichimoku、MAs。
  32. 查阅 rules/stop-loss-take-profit.md：固定 SL、TP、trailing stop。
  33. 查阅 rules/parameter-optimization.md：broadcasting 和 loop-based optimization。
  34. 查阅 rules/performance-analysis.md：统计、指标、基准对比、CAGR。
  35. 查阅 rules/plotting.md：Candlestick（category x-axis）、VectorBT plots、自定义 Plotly。
  36. 查阅 rules/indian-market-costs.md：按 segment 的印度市场费用模型。
  37. 查阅 rules/us-market-costs.md：美国市场费用模型（stocks、options、futures）。
  38. 查阅 rules/crypto-market-costs.md：加密费用模型（spot、USDT-M、COIN-M futures）。
  39. 查阅 rules/futures-backtesting.md：Lot sizes（SEBI revised Dec 2025）、value sizing。
  40. 查阅 rules/long-short-trading.md：同时 long/short、direction comparison。
  41. 查阅 rules/duckdb-data.md：DuckDB direct loading、Historify format、auto-detect、resampling、multi-symbol。
  42. 查阅 rules/csv-data-resampling.md：加载 CSV、按印度市场 alignment resampling。
  43. 查阅 rules/walk-forward.md：Walk-forward analysis、WFE ratio。
  44. 查阅 rules/robustness-testing.md：Monte Carlo、noise test、parameter sensitivity、delay test。
  45. 查阅 rules/pitfalls.md：常见错误与 go live 前 checklist。
  46. 查阅 rules/strategy-catalog.md：带代码片段的策略参考。
  47. 查阅 rules/openstatz-tearsheet.md：OpenStatz 交互式离线 dashboard、指标、Monte Carlo（替代 QuantStats）。
  48. 使用 rules/assets/ 下生产就绪脚本（含真实费用、NIFTY 基准、对比表、通俗语言报告）：EMA Crossover：assets/ema_crossover/backtest.py（EMA 10/20 crossover）。
  49. RSI：assets/rsi/backtest.py（RSI(14) oversold/overbought）。
  50. Donchian：assets/donchian/backtest.py（Donchian channel breakout）。
  51. Supertrend：assets/supertrend/backtest.py（Supertrend with intraday sessions）。
  52. MACD：assets/macd/backtest.py（MACD signal-candle breakout）。
  53. SDA2：assets/sda2/backtest.py（SDA2 trend following）。
  54. Momentum：assets/momentum/backtest.py（Double momentum (MOM + MOM-of-MOM)）。
  55. Dual Momentum：assets/dual_momentum/backtest.py（Quarterly ETF rotation）。
  56. Buy & Hold：assets/buy_hold/backtest.py（Static multi-asset allocation）。
  57. RSI Accumulation：assets/rsi_accumulation/backtest.py（Weekly RSI slab-wise accumulation）。
  58. Walk-Forward：assets/walk_forward/template.py（Walk-forward analysis template）。
  59. Realistic Costs：assets/realistic_costs/template.py（Transaction cost impact comparison）。
  60. 标准回测脚本导入 os、datetime、timedelta、Path、numpy、pandas、vectorbt、dotenv 的 find_dotenv/load_dotenv、openalgo 的 api 和 ta。
  61. 设置 script_dir = Path(__file__).resolve().parent；load_dotenv(find_dotenv(), override=False)。
  62. 配置 SYMBOL、EXCHANGE、INTERVAL、INIT_CASH、FEES、FIXED_FEES、ALLOCATION、BENCHMARK_SYMBOL、BENCHMARK_EXCHANGE。
  63. 用 client = api(api_key=os.getenv("OPENALGO_API_KEY"), host=os.getenv("OPENALGO_HOST", "http://127.0.0.1:5000")) 创建客户端。
  64. 计算 end_date = datetime.now().date()，start_date = end_date - timedelta(days=365 * 3)。
  65. 用 client.history(symbol=SYMBOL, exchange=EXCHANGE, interval=INTERVAL, start_date=..., end_date=...) 获取数据。
  66. 若存在 timestamp 列，pd.to_datetime 并 set_index("timestamp")；否则将 index 转为 datetime；排序；若 index 有 tz，则 tz_convert(None)。
  67. close = df["close"]。
  68. 用 ta.ema(close, 10) 和 ta.ema(close, 20) 计算 EMA。
  69. 生成 raw buy/sell：buy_raw = (ema_fast > ema_slow) & (ema_fast.shift(1) <= ema_slow.shift(1))；sell_raw = (ema_fast < ema_slow) & (ema_fast.shift(1) >= ema_slow.shift(1))。
  70. entries = ta.exrem(buy_raw.fillna(False), sell_raw.fillna(False))；exits = ta.exrem(sell_raw.fillna(False), buy_raw.fillna(False))。
  71. 用 vbt.Portfolio.from_signals(close, entries, exits, init_cash=INIT_CASH, size=ALLOCATION, size_type="percent", fees=FEES, fixed_fees=FIXED_FEES, direction="longonly", min_size=1, size_granularity=1, freq="1D") 回测。
  72. 获取 benchmark 数据：client.history(symbol=BENCHMARK_SYMBOL, exchange=BENCHMARK_EXCHANGE, interval=INTERVAL, start_date=..., end_date=...)；同样规范化 timestamp/index、排序、tz_convert(None)。
  73. bench_close = df_bench["close"].reindex(close.index).ffill().bfill()；pf_bench = vbt.Portfolio.from_holding(bench_close, init_cash=INIT_CASH, fees=FEES, freq="1D")。
  74. 打印 pf.stats()。
  75. 构建 comparison = pd.DataFrame({...}, index=["Total Return", "Sharpe Ratio", "Sortino Ratio", "Max Drawdown", "Win Rate", "Total Trades", "Profit Factor"])，Strategy 列用 pf.total_return()、pf.sharpe_ratio()、pf.sortino_ratio()、pf.max_drawdown()、pf.trades.win_rate()、pf.trades.count()、pf.trades.profit_factor()，Benchmark 列用 pf_bench 对应值，缺失填 "-"；print(comparison.to_string())。
  76. 打印通俗解释：Total Return vs NIFTY、Max Drawdown，以及 worst temporary loss = abs(pf.max_drawdown()) * INIT_CASH。
  77. 用 fig = pf.plot(subplots=['value', 'underwater', 'cum_returns'], template="plotly_dark")；fig.show() 绘图。
  78. 用 pf.positions.records_readable.to_csv(script_dir / f"{SYMBOL}_trades.csv", index=False) 导出交易记录。
  79. 尝试 from openalgo import ta；exrem = ta.exrem；ema = ta.ema；except ImportError 时，仅在 openalgo 包未安装的 standalone DuckDB 场景，import talib as tl；定义 ema(data, period) 返回 pd.Series(tl.EMA(data.values, timeperiod=period), index=data.index)；定义 inline exrem(signal1, signal2) 循环实现。
  80. 配置 SYMBOL、DB_PATH、INIT_CASH、FEES、FIXED_FEES。
  81. 用 con = duckdb.connect(DB_PATH, read_only=True)；df = con.execute("SELECT date, time, open, high, low, close, volume FROM ohlcv WHERE symbol = ? ORDER BY date, time", [SYMBOL]).fetchdf()；con.close() 从 DuckDB 加载。
  82. df["datetime"] = pd.to_datetime(df["date"].astype(str) + " " + df["time"].astype(str))；df = df.set_index("datetime").sort_index()；df = df.drop(columns=["date", "time"])。
  83. 用 df.resample("5min", origin="start_day", offset="9h15min", label="right", closed="right").agg({"open":"first","high":"max","low":"min","close":"last","volume":"sum"}).dropna() 重采样到 5min；close = df_5m["close"]。
  84. 策略 + 回测同 OpenAlgo 模板，但使用上面解析出的 ema()/exrem()。
  85. 如果用户明确要求 TA-Lib，跳过 try/except 并直接 import talib as tl；exrem fallback 仅在 openalgo 本身不可用时使用。

适用边界 · 注意事项