Stock Strategy Backtester

核心用法

Stock Strategy Backtester 是一款面向量化研究与策略评估的回测工具，支持从标准CSV格式的日度OHLCV数据（开盘/最高/最低/收盘/成交量）中执行可重复的多头策略回测。用户可通过命令行调用预置策略模块（SMA均线交叉、RSI均值回归、价格突破），快速生成包含总收益率、年化复合增长率(CAGR)、胜率、最大回撤、夏普比率、盈亏比等关键绩效指标的标准化报告。

显著优点

1. 策略覆盖全面：内置趋势跟踪（SMA交叉）、均值回归（RSI）、动量突破三类经典策略，满足常见研究方向。
2. 成本建模真实：支持显式设置手续费（commission-bps）与滑点（slippage-bps），避免"零成本幻觉"。
3. 输出格式灵活：既可输出JSON供自动化流水线消费，也可导出交易明细CSV用于深度归因分析。
4. 执行逻辑严谨：信号基于bar t计算、bar t+1开盘执行，有效防止前视偏差（lookahead bias）。

潜在缺点与局限性

• 数据依赖单一：仅支持日度OHLCV数据，无法处理分钟级或tick级行情，高频策略不适用。
• 策略库固定：目前仅三类内置策略，复杂多因子或机器学习策略需自行扩展代码。
• 多头单向交易：当前版本仅支持long-only，无法做空或进行多空对冲。
• 过拟合风险：缺乏内置的交叉验证或滚动回测框架，用户需自行实现样本外验证。

适合人群

• 量化研究员与个人投资者：快速验证交易想法、对比策略参数敏感性
• 金融科技开发者：作为策略模块集成至更大的投研系统中
• 教学场景：理解回测流程、绩效归因与交易成本影响的入门工具

常规风险

1. 回测≠实盘：历史表现不代表未来收益，滑点与冲击成本在实盘中可能显著高于假设。
2. 幸存者偏差：输入CSV若未包含已退市标的，将高估策略表现。
3. 参数优化陷阱：多轮调参后需在独立样本外数据验证，避免曲线拟合。
4. 合规边界：工具输出仅为研究用途，不构成投资建议或资产管理服务。

核心功能

该Skill提供了一套完整的股票策略回测框架，支持从CSV格式的历史OHLCV数据（开盘/最高/最低/收盘/成交量）中模拟交易策略表现。内置三种经典策略模板：SMA均线交叉（趋势跟踪）、RSI均值回归（超买超卖）以及价格突破策略，可输出包含总收益率、年化收益率（CAGR）、胜率、最大回撤、夏普比率、盈亏比等关键指标的标准化报告。

显著优势

安全性卓越：安全认证获得S级（96分），仅使用Python标准库（argparse、csv、json、math、statistics等），零外部依赖，彻底杜绝供应链攻击风险。完全离线运行：无网络请求、无API调用、无数据外泄隐患，所有计算在本地完成。行为透明可控：代码未使用eval/exec/subprocess等危险函数，无动态代码加载，输入验证完备，功能与声明严格一致。专业回测设计：内置防止未来函数泄漏的执行逻辑（信号基于t时刻计算、t+1时刻开盘执行），支持交易成本和滑点建模，避免"零成本幻觉"。

潜在局限

数据来源限制：仅支持用户自行准备的CSV文件，不集成行情数据API，数据获取和清洗需外部完成。策略复杂度边界：当前仅覆盖三种基础技术策略，对多因子模型、机器学习策略、期权衍生品等复杂场景支持有限。统计显著性风险：回测本质是基于历史数据的模拟，存在过拟合可能；文档明确提示应采用样本外检验（walk-forward）而非单次调优。T3来源属性：由个人开发者维护，虽经安全审计无恶意代码，但长期维护更新节奏不及企业级项目稳定。

适用人群

• 量化交易初学者学习策略回测方法论
• 个人投资者验证技术策略历史表现
• 金融科技开发者构建离线回测Pipeline
• 教学场景演示交易成本与滑点对收益的侵蚀效应

常规风险提示

回测结果≠未来收益。该Skill输出的胜率、夏普比率等均为历史统计量，不构成投资建议。用户需自行承担策略失效、模型过拟合、市场环境突变等风险。建议配合样本外验证、蒙特卡洛模拟等方法综合评估策略稳健性。