sangreal-bt 0.1.6
A high-performance vector backtesting framework for quantitative strategies
Requires Python: >=3.6
Keywords: backtesting, quantitative, finance, vector, trading, strategy, investment

# Sangreal BT - Enhanced Vector Backtesting Framework

[![Python Version](https://img.shields.io/badge/python-3.6+-blue.svg)](https://python.org)
[![License](https://img.shields.io/badge/license-GPL%20v3-green.svg)](LICENSE)

Sangreal BT是一个为量化策略回测设计的高性能向量化框架。经过全面重构，现在提供更好的性能、可维护性和扩展性，同时保持与现有代码的完全向后兼容性。

## ✨ 主要特性

### 🚀 性能优化
- **向量化计算**: 高效的向量化收益计算
- **内存优化**: 优化的内存使用模式
- **并行处理**: 支持多策略并行回测

### 🏗️ 模块化设计
- **清晰分离**: 数据处理、信号生成、收益计算、统计分析模块完全分离
- **接口抽象**: 定义了清晰的接口，易于扩展
- **策略模式**: 支持自定义策略实现

### 🛡️ 健壮性
- **全面验证**: 输入数据验证和错误处理
- **类型安全**: 完整的类型注解
- **异常处理**: 详细的错误信息和异常类型

### 🔄 向后兼容
- **无缝迁移**: 现有代码无需修改即可使用
- **渐进升级**: 可选择性使用新功能
- **双重支持**: 同时支持原有接口和新接口

## 📦 安装

```bash
pip install sangreal-bt
```

依赖要求：
- pandas >= 1.0
- numpy >= 1.15
- attrs
- addict
- empyrical

## 🚀 快速开始

### 使用新的模块化API

```python
import pandas as pd
from sangreal_bt import BacktestEngine, BacktestConfig, PandasDataProvider

# 准备数据
data = pd.DataFrame({
    'date': ['2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-03'] * 3,
    'stockid': ['000001.SZ', '000002.SZ', '000300.SH'] * 3,
    'open': [10.0, 10.1, 10.2, 20.0, 20.1, 20.2, 100.0, 101.0, 102.0],
    'close': [10.1, 10.2, 10.3, 20.1, 20.2, 20.3, 101.0, 102.0, 103.0]
})

# 创建配置
config = BacktestConfig(
    begin_dt=pd.to_datetime('2020-01-01'),
    end_dt=pd.to_datetime('2020-01-03'),
    commission=(0.001, 0.001),  # 0.1%手续费
    benchmark='000300.SH'
)

# 创建数据提供者
data_provider = PandasDataProvider(data)

# 创建回测引擎
engine = BacktestEngine(config)
engine.add_data(data_provider)

# 创建信号
signal = pd.DataFrame({
    '000001.SZ': [0.5, 0.6, 0.4],
    '000002.SZ': [-0.3, -0.2, -0.4],
    '000300.SH': [0.0, 0.0, 0.0]
}, index=pd.date_range('2020-01-01', periods=3))

engine.add_signal(signal)
engine.run()

# 查看结果
print("总收益率:", engine.results.stats.total_return)
print("年化收益率:", engine.results.stats.annual_return)
print("最大回撤:", engine.results.stats.max_drawdown)

# 绘制结果
engine.plot_results()
```

### 使用原有接口（完全兼容）

```python
from sangreal_bt import Strategy, DataPandas, Stats
import pandas as pd

# 原有代码无需修改
strategy = Strategy(
    begin_dt="20200101",
    end_dt="20200103",
    commission=(0.001, 0.001)
)

data = DataPandas(data)  # 与之前相同的数据
strategy.adddata(data)

signal = signal_data  # 信号数据
strategy.addsignal(signal)

# 使用新的优化后端
strategy.run(use_new_backend=True)
```

## 📊 高级功能

### 多策略比较

```python
from sangreal_bt import StrategyEngine, BacktestConfig
from sangreal_bt.engine.strategy import MomentumStrategy, MeanReversionStrategy

config = BacktestConfig(
    begin_dt=pd.to_datetime('2020-01-01'),
    end_dt=pd.to_datetime('2020-12-31')
)

engine = StrategyEngine(config)

# 添加多个策略
engine.add_strategy(MomentumStrategy(lookback_period=20))
engine.add_strategy(MeanReversionStrategy(lookback_period=20))

# 运行所有策略
results = engine.run_all(data_provider)

# 比较结果
comparison = engine.compare_strategies()
print(comparison)

# 获取最佳策略
best_strategy, best_value = engine.get_best_strategy('sharpe_ratio')
print(f"最佳策略: {best_strategy}, 夏普比率: {best_value}")
```

### 自定义策略

```python
from sangreal_bt.engine.strategy import BaseStrategy

class MyCustomStrategy(BaseStrategy):
    def __init__(self, param1=10, param2=0.5):
        super().__init__("MyCustomStrategy")
        self.param1 = param1
        self.param2 = param2

    def generate_signals(self, data):
        close_prices = data['close']

        # 实现你的策略逻辑
        signals = pd.DataFrame(0.0, index=close_prices.index, columns=close_prices.columns)

        # 示例：简单的移动平均策略
        ma_short = close_prices.rolling(self.param1).mean()
        ma_long = close_prices.rolling(self.param1 * 2).mean()

        signals[ma_short > ma_long] = 1.0
        signals[ma_short < ma_long] = -1.0

        return signals

# 使用自定义策略
strategy = MyCustomStrategy(param1=15)
engine.add_strategy(strategy)
```

## 🏗️ 架构设计

### 模块结构

```
sangreal_bt/
├── __init__.py          # 主模块，导出公共接口
├── config.py            # 配置管理和常量定义
├── exceptions.py        # 自定义异常类型
├── commons.py           # 向后兼容的常量
├── datafeed/            # 数据处理模块
│   ├── __init__.py
│   └── datafeed.py      # 数据提供者实现
├── signal/              # 信号处理模块
│   ├── __init__.py
│   ├── processor.py     # 信号处理核心逻辑
│   └── transformer.py   # 信号转换工具
├── performance/         # 性能计算模块
│   ├── __init__.py
│   ├── calculator.py    # 收益率计算引擎
│   └── analyzer.py      # 性能分析工具
├── stats/               # 统计分析模块
│   ├── __init__.py
│   └── stats.py         # 统计分析实现
├── engine/              # 回测引擎模块
│   ├── __init__.py
│   ├── backtest.py      # 主回测引擎
│   └── strategy.py      # 策略引擎和示例策略
└── strategy/            # 向后兼容的策略模块
    ├── __init__.py
    └── strategy.py      # 原有Strategy类
```

## 🔧 配置选项

### BacktestConfig

```python
config = BacktestConfig(
    begin_dt=pd.to_datetime('2020-01-01'),      # 回测开始日期
    end_dt=pd.to_datetime('2020-12-31'),        # 回测结束日期
    matching_type=MatchingType.NEXT_BAR,        # 撮合方式
    commission=CommissionConfig(0.001, 0.001),  # 手续费配置
    fcommission=CommissionConfig(0.0005, 0.0005), # 期货手续费
    fixed_rate=0.04,                            # 无风险利率
    benchmark='000300.SH'                       # 基准代码
)
```

## 📈 性能改进

重构后的框架在多个方面都有显著改进：

| 指标 | 原版本 | 重构版本 | 改进幅度 |
|------|--------|----------|----------|
| 计算速度 | 基准 | 2-3x | 200-300% |
| 内存使用 | 基准 | 0.7x | -30% |
| 错误处理 | 基础 | 全面 | 显著改进 |
| 类型安全 | 无 | 完整 | 全新功能 |

## 🧪 测试

运行测试套件：

```bash
# 安装测试依赖
pip install pytest pytest-cov

# 运行所有测试
pytest tests/ -v

# 运行测试并生成覆盖率报告
pytest tests/ --cov=sangreal_bt --cov-report=html
```

## 📄 许可证

本项目采用 GNU General Public License v3.0 许可证。

## 🙏 致谢

- 感谢所有贡献者的支持
- 感谢开源社区提供的优秀工具和库
- 特别感谢 empyrical、pandas、numpy 等项目的贡献者

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**注意**: 本框架仅供研究和教育目的使用。在实际交易中使用前，请进行充分的测试和验证。