aifinlab A股交易信号回测/策略验证
数据源
SCRIPTS="$SKILLS_ROOT/cn-stock-data/scripts"
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" kline --code [CODE] --freq daily --start [日期]
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" quote --code [CODE]
python "$SCRIPTS/cn_stock_data.py" finance --code [CODE]
Workflow
Step 1: 定义交易信号
明确入场/出场条件
Step 2: 获取历史K线
Step 3: 生成信号序列
标记每个交易日的信号（买入/卖出/持有）
Step 4: 回测绩效
- 胜率、盈亏比、最大回撤
- 年化收益率、夏普比率
- 信号频率、平均持有期
Step 5: 输出
| 维度 | formal | brief |
|---|---|---|
| 绩效 | 完整回测报告 | 胜率+夏普 |
| 交易明细 | 每笔交易记录 | 统计摘要 |
| 稳健性 | 分年度/参数敏感性 | 是否稳健 |
| 默认风格：brief。 |
关键规则
- 回测不代表未来——过拟合是最大风险
- 样本外验证至关重要——至少留20%数据
- 考虑交易成本（A股约0.15%单边）和滑点
- T+1限制需在回测中体现——当日信号次日执行
- 参数敏感性分析：参数微调后收益不应剧变
使用示例
示例 1: 基本使用
# 调用 skill
result = run_skill({
"param1": "value1",
"param2": "value2"
})
示例 2: 命令行使用
python scripts/run_skill.py --input data.json