qmt-inner-backtest

name qmt-inner-backtest description 根据策略描述、研报 PDF 或截图，解读因子/选股逻辑，基于 scripts/daily-factors-backtest.py 框架生成 QMT 内置日频因子回测脚本。用户提到 QMT 内置回测、因子选股回测、截面因子、 研报复现、handlebar 回测、after_init 预计算信号时使用。 QMT 内置因子回测 概述 基于 scripts/daily-factors-backtest.py 生成 QMT 策略编辑器内置回测 脚本。 核心模式： after_init 预计算全区间因子与买卖信号 → handlebar 按调仓日执行交易 。 母版路径：本 skill 目录下的 scripts/daily-factors-backtest.py （相对 SKILL.md 所在目录） 适用场景 适合 不适合 日频截面因子选股（Barra 风格处理） Tick/分钟高频 固定持仓数 Top-N 等权调仓 期货开平仓（ qmt-future-trade ，规划中） 研报因子复现、上下影线/价值/动量等 目标持仓型期货实盘（ qmt-live-strategy-template ，规划中） 申万行业 + 市值中性化 仅要信号推送（ qmt-live-signal-feishu ，规划中） 母版架构（必须理解再改） daily-factors-backtest.py ├── 文件头 # coding:gbk + 策略说明 docstring ├── 因子函数库 ← 【主要替换区】factor_xxx + 中性化/去极值 ├── init(C) ← 【配置区】回测区间、股票池、资金、因子参数 ├── after_init(C) ← 【信号区】拉数据 → 算因子 → 过滤 → 生成 g.buy/sell_signals ├── handlebar(C) ← 【执行区】调仓日卖出/买入（通常保留） ├── 交易执行函数 ← 通常原样保留 └── 辅助工具函数 ← 通常原样保留（IPO/ST/涨跌停/财务宽表） 各段职责 段 函数/变量 做什么 全局状态 g = G() 跨函数共享参数、信号矩阵、持仓 因子库 factor_ubl(...) 输入 OHLCV/市值等宽表，输出因子 DataFrame（index=日期, columns=股票） 因子后处理 filter_extreme_mad_df / neutralize_by_market_cap / neutralize_by_industry_zscore / cross_section_zscore Barra 风格流水线，按研报需求保留或删减 初始化 init(C) 设 g.start_date / g.end_date 、 g.stock_pool 、 g.max_positions 、 g.rebalance_days 等； 预定义 g.buy_signals / g.sell_signals 防空矩阵 预计算 after_init(C) 一次性拉全区间行情+财务 → 算因子 → IPO/ST/停牌过滤 → 截面排名 → shift(1) 生成 T+1 信号 执行 handlebar(C) 每 g.rebalance_days 个交易日调仓：先卖后买，开盘价成交 交易 execute_sell/buy_signals 涨停不买、跌停不卖；科创板 200 股、其余 100 股整数倍 辅助 get_ipo_mask / get_st_mask / get_financial_wide_table 上市满 120 天、ST 区间、财务字段宽表 信号时序（防未来函数） df_rank = df_factor_filtered.rank(axis= 1 , ascending=g.rank_ascending) df_is_top_n = df_rank <= g.max_positions g.buy_signals = df_is_top_n.shift( 1 ).fillna( False ) # T 日因子 → T+1 日买入 g.sell_signals = ~g.buy_signals 禁止 去掉 .shift(1) ，除非用户明确要求当日收盘调仓且接受前视偏差。 Agent 工作流 1. 解读策略输入 用户可能提供：文字描述、研报 PDF、截图、已有因子公式。提取并输出 策略规格表 （生成前给用户确认）： ## 策略规格（待确认） | 项 | 内容 | |----|------| | 策略名称 | | | 因子公式 | 逐行写明计算步骤 | | 所需行情字段 | open/high/low/close/volume/... | | 所需财务字段 | 如 CAPITALSTRUCTURE.free _float_ capital | | 因子窗口 | std _period / factor_ period 等 | | 排序方向 | ascending=True（值越小越好）或 False | | 中性化 | 市值 OLS / 申万行业 Z-score / 无 | | 股票池 | 如 中证1000、沪深300、全 A | | 持仓数 | max _positions | | 调仓频率 | rebalance_ days（交易日） | | 回测区间 | start _date ~ end_ date | | 初始资金 | initial _capital | 研报/PDF 解读要点： 区分「因子定义」与「组合构建」（Top 10、5 日调仓等） 注意「蜡烛上影线」「威廉下影线」等术语对应的 OHLC 公式 记录去极值方法（MAD 几倍）、中性化顺序 参数缺省时标注假设，不要静默编造 截图解读要点： 对照图中公式、参数表、回测设置截图 股票池名称必须与 QMT 板块名一致（见下方板块表） 2. 复制母版并替换 读取 scripts/daily-factors-backtest.py 全文作模板 输出到用户指定路径，默认 strategies/<策略名>-backtest/backtest.py 只改必要部分 ，交易执行与辅助函数原样保留 必改清单： 位置 改什么 文件头 docstring 策略名、研报来源、因子逻辑、参数说明 logger 名称 与策略一致，便于日志过滤 factor_xxx() 新因子计算；函数名与 g.factor_name 对应 init() 回测区间、股票池、资金、因子参数、 rank_ascending after_init() 数据字段获取、调用新因子函数；中性化步骤按研报增删 init 日志文案 策略名称与参数摘要 通常不改： handlebar 、 execute_* 、 get_ipo_mask 、 get_st_mask 、涨跌停判断、 get_df_ex 。 3. 因子替换模式 模式 A — 单因子 Top-N（母版默认） def factor_xxx ( daily_open, daily_high, daily_low, daily_close, daily_market_cap, stock_industry_map= None , **kwargs ): # 1. 原始特征 # 2. 滚动统计 # 3. 去极值 → 市值中性 → 行业中性（可选） # 4. 截面 Z-score（单因子可跳过第 4 步） return factor_df 模式 B — 多子因子合成 每个子因子独立走 MAD + 中性化，最后 zscore(A) + zscore(B) 或加权求和。 模式 C — 无需中性化 跳过 neutralize_by_* ，仅 filter_extreme_mad_df + cross_section_zscore 。 模式 D — 需额外财务因子 在 after_init 用 get_financial_wide_table(C, g.stock_pool, 'TABLE.field', ...) 拉宽表，传入 factor_xxx 。 常用财务字段示例： CAPITALSTRUCTURE.free_float_capital — 自由流通股本（母版用于市值） PERSHAREINDEX.eps — 每股收益 ASHAREINCOME.net_profit_incl_min_int_inc — 净利润 4. 生成后自检 首行 # coding:gbk init 中预定义 g.buy_signals / g.sell_signals 空 DataFrame after_init 行情为空时 return ，不抛未捕获异常 信号含 .shift(1) g.start_date 与 g.backtest_start_time 区间一致 股票池 C.get_stock_list_in_sector(...) 名称在 QMT 中存在 因子函数返回值 shape 与 daily_close 对齐（index=日期, columns=股票代码） rank_ascending 与研报「因子越大越好/越小越好」一致 用户必须配置的回测项 生成脚本后， 必须提醒用户 在 QMT 中核对以下配置（Agent 不代替用户在 QMT GUI 操作）： A. 脚本内 init() 参数 参数 格式 说明 g.start_date / g.end_date 'YYYYMMDD' after_init 拉行情/财务的起止 g.backtest_start_time / g.backtest_end_time 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS' 与上面区间一致 g.stock_pool 板块名或代码列表 C.get_stock_list_in_sector("中证1000") g.initial_capital 整数 初始资金 g.max_positions 整数 持仓只数 = Top N g.cash_usage_ratio 0~1 调仓日可用资金比例，默认 0.95 g.rebalance_days 整数 每 N 个交易日调仓一次 g.accid 'test' 回测账号，保持 test B. QMT 策略编辑器回测面板 用户需在 QMT 模型交易 / 策略研究 中手动设置： 回测起止日期 — 与脚本 g.backtest_* 一致 初始资金 — 与 g.initial_capital 一致 基准 — 如沪深300、中证1000（便于对比） 手续费 / 印花税 / 滑点 — 研报有写明则告知用户按研报设 复权方式 — 脚本内 dividend_type='front_ratio' （前复权），面板需一致 品种类型 — 股票 C. 常用 QMT 板块名称 用户说法 QMT sector 名 中证1000 "中证1000" 沪深300 "沪深300" 中证500 "中证500" 全 A "沪深A股" 创业板 "创业板" 科创板 "科创板" 申万一级行业 get_sector_list('申万一级行业板块') 下各行业 板块名因 QMT 版本可能略有差异；若 get_stock_list_in_sector 失败，提示用户在本机 QMT 板块列表中确认准确名称。 D. 数据前置 QMT 客户端已登录 在「数据管理」中下载回测区间 日线行情 及所需 财务数据 股票池成分股越多， after_init 越慢（中证1000 约 1000 只，属正常） 运行方式 QMT 内置回测 不在 conda 命令行运行 ，流程如下： 将生成的 .py 复制到 QMT 策略目录，或在策略编辑器新建策略粘贴代码 保存后点击 编译 ，确认无语法错误 打开 回测 面板，设置日期/资金/费率 运行回测，查看收益曲线、持仓、日志输出 日志中关注： [数据检查] 、 [因子] 步骤统计、 【最新调仓建议】 若用户需要在项目内留存： strategies/<name>-backtest/ └── backtest.py # 生成的策略文件 向用户确认的话术模板 策略生成前： 请确认策略规格表中的：股票池、回测区间、持仓数、调仓频率、因子方向。 若有研报未写明的参数（如 MAD 倍数、中性化顺序），我将按母版默认处理并标注。 交付脚本后： 脚本已生成。请在 QMT 中： 核对回测起止日期与脚本 init() 一致 确认股票池板块名在本机 QMT 可用 下载对应区间的日线与财务数据 设置手续费/滑点（研报有要求请按研报） 编译运行回测 默认 T 日收盘算因子、T+1 日开盘调仓。如需改调仓逻辑请说明。 与母版示例的对应关系 母版 factor_ubl 实现的是东吴证券上下影线因子： 蜡烛上影线 = High - max(Open, Close) 威廉下影线 = Close - Low → 标准化 → 20日 std/mean → MAD去极值 → 市值OLS中性 → 申万行业Z-score → 截面Z-score → 相加 → 值越小越好 → Top 10 → 每5日调仓 替换其他因子时，保持相同「宽表进、宽表出」接口，其余流水线按研报裁剪。 禁止事项 不要去掉 # coding:gbk 不要去掉 init 中对信号变量的预定义 不要默认帮用户在 QMT 里点运行；只生成脚本并给配置清单 不要把期货下单逻辑混入本框架 不要在因子矩阵中引入未来数据（用 shift(1) 或等价滞后） 未经用户确认不要提交含资金账号的改动 快速示例 用户需求： 复现 20 日动量因子，沪深300成分，Top 20，每月调仓。 Agent 动作： 输出策略规格表供确认 新建 factor_momentum(daily_close, lookback=20) ： daily_close / daily_close.shift(20) - 1 MAD 去极值 + 市值中性（研报若要求） g.rank_ascending = False （动量越大越好） g.stock_pool = C.get_stock_list_in_sector("沪深300") g.max_positions = 20 ， g.rebalance_days = 20 （约月度） 提醒用户下载沪深300成分日线及设置回测费率