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Python 策略回测 · Privora 泊睿

把你的 Python 策略跑成可审计的回测报告,而不是一堆本地打印

本地跑 backtrader 的回测结果很难审计、难以横向比较,也没法直接和模拟盘衔接。Privora 泊睿用平台数据跑单股 / 多股组合回测,输出夏普比率、索提诺比率、最大回撤等指标,并把逐笔交易与净值曲线持久化下来,方便复盘与对比。

Privora 泊睿流程运行记录界面,展示策略执行与结果留痕

Python 策略回测是什么?

Python 策略回测,是指用平台内的历史行情数据运行你的单股或多股组合策略,自动计算夏普比率、最大回撤等绩效指标,并把逐笔交易与净值曲线持久化存储,形成一份可以随时调出来审计和比较的回测报告,而不是一次性的终端打印。

为什么本地跑回测不够用

1

本地跑完的结果没法审计

backtrader / 自建脚本跑完就是终端打印或本地文件,换台电脑、换个人看不到同一份结果。

2

多次回测无法横向比较

没有统一的指标口径和存储,你很难把这一版策略和上一版策略的夏普、回撤放在一起比较。

3

回测通过后,接入模拟盘要重新搭一遍

本地回测和线上模拟盘往往是两套代码、两套数据,策略验证通过后还要再手工搬一遍。

Privora 的回测提供什么

1

用平台数据直接跑回测

单股或多股组合回测直接复用平台内的 A股 / 港股 / 黄金 / 基金历史数据,不用自己维护一份行情缓存。

2

8 项绩效指标自动计算

总收益、年化收益、夏普比率、索提诺比率、最大回撤、胜率、盈亏比与交易笔数,一次回测全部产出。

3

逐笔交易与净值曲线全部持久化

交易明细、净值曲线、参数与指标全部落库存储,任何时候都能调出某一次回测的完整过程,而不只是一个最终数字。

4

支持指定基准计算收益对比

可以指定一个基准资产,计算基准收益、alpha 与 beta,用于评估策略相对基准的超额收益与波动敏感度——这项能力已经实现,是否输出取决于你回测时是否配置了基准资产。

能帮你回答哪些问题

  • 这版策略的夏普比率和最大回撤到底是多少?
  • 换一版参数之后,策略表现是变好了还是变差了?
  • 这笔交易是什么时候开的仓,为什么会触发?
  • 回测通过之后,怎么切换到模拟盘继续验证?

和本地跑 backtrader 的区别

结果持久化,不是一次性打印

每次回测的指标、交易明细与净值曲线都存储在平台内,随时可以调出来看,而不是关掉终端就没了。

可以跨多次回测横向比较

统一的指标口径让你能把不同参数、不同策略版本的回测结果放在一起比较。

回测通过后可直接衔接模拟盘

验证通过的策略可以在同一平台切换到 MARKET / LIMIT 模拟盘,继续用真实行情检验,而不用重新搭建执行环境。

适合哪些用户

已经在写 Python 策略、需要可信结果的人

适合已经会写策略逻辑、但苦于本地结果无法保存和分享的量化爱好者。

想对比多个策略版本的人

适合反复调参、需要横向比较多次回测表现的人。

希望回测通过后直接验证实盘表现的人

适合想把回测、模拟盘和实时告警串成一条工作流的人。

关于 Python 策略回测的常见问题

回测支持哪些绩效指标?
每次回测会输出总收益、年化收益(CAGR)、夏普比率、索提诺比率、最大回撤、胜率、盈亏比与交易笔数共 8 项指标,全部持久化存储,可随时调出查看。
回测结果能看到具体哪几笔交易吗?
可以。每次回测的逐笔交易明细和净值曲线都会持久化,你可以查看每一笔交易的开平仓时间,而不只是一个汇总数字。
能对比策略和基准的表现吗?
支持指定一个基准资产,计算基准收益、alpha 与 beta,用于评估策略相对基准的超额收益与波动敏感度——这项能力已经实现,具体是否计算取决于你回测时是否配置了基准资产。
回测和模拟盘是同一套系统吗?
是同一个平台。回测验证通过后,可以直接切换到 MARKET / LIMIT 模拟盘(调度器驱动撮合、涨跌停与停牌识别),用真实行情继续验证,不需要重新搭建执行环境。
回测会不会影响我的正式数据流程?
不会。回测运行在独立的 sandbox 模式下,不会写入生产调度流程,你可以放心反复试验参数。

想把你的策略跑成可审计的回测报告吗?

从免注册预览示例回测报告开始,登录后即可用平台数据跑自己的策略。