系列：《量化系统从零构建》｜连载项目 · 纯 GET 取数 · 仅依赖 requests
适用：想把 #14/#15 的信号变成「可复现收益曲线」的读者；数据由智兔数服提供，本篇写日频向量化回测引擎 + 手续费/滑点成本模型，不依赖任何行情终端，也不发起网络请求。所有数值均为算法演示，不构成收益承诺。

1. 你将得到什么

• backtest：输入价格序列与目标信号（1多/0空/-1空），输出权益曲线与总收益率；切换仓位时扣双边成本。
• 成本模型：fee（手续费）+ slippage（滑点），切换日按成交额扣减。
• 本篇交付：回测引擎底座，#17 在其上算绩效指标与做参数遍历。

2. 本篇取数约定

本篇是回测层，不发起网络请求，吃 #09 的 close 序列与 #14/#15 的信号序列。数据来自 智兔数服（www.zhituapi.com）。纯 Python 遍历（向量化即逐根 bar 计算，不引 numpy）。

3. 回测与成本

成本只在「换仓」时发生，持有期不重复扣，避免虚高换手成本。

4. 核心模板函数

import sys


def backtest(prices, signals, fee=0.0003, slippage=0.001):
    """日频回测：prices/signals 等长；signals 为每日目标方向(1/0/-1)。
    返回 (权益曲线, 总收益率)。切换仓位时扣双边成本。"""
    eq = [1.0]
    pos = 0
    for i in range(1, len(prices)):
        ret = prices[i] / prices[i - 1] - 1
        day_ret = pos * ret
        if signals[i] != pos:
            cost = (fee + slippage) * 2 if pos != 0 else (fee + slippage)
            pos = signals[i]
        else:
            cost = 0
        eq.append(eq[-1] * (1 + day_ret) * (1 - cost))
    return eq, eq[-1] - 1


def run_check():
    # 合成：价格单边涨，全程持有，非真实行情
    prices = [10, 10.1, 10.2, 10.3, 10.4, 10.5]
    hold = [1] * len(prices)
    eq, tot = backtest(prices, hold)
    assert eq[0] == 1.0
    assert tot > 0                                 # 上涨市持有应盈利
    assert 1.03 < eq[-1] < 1.05                    # 约 +3.8%：首日 pos=0 无收益且扣开仓成本，低于裸涨 5%
    # 空仓信号 -> 无盈亏
    flat = [0] * len(prices)
    _, tot2 = backtest(prices, flat)
    assert abs(tot2) < 1e-9
    # 切换扣成本：首日多->次日空，涨市下应微亏
    sw = [1, -1] + [0] * (len(prices) - 2)
    _, tot3 = backtest(prices, sw)
    assert tot3 < 0
    print("校验通过")


if __name__ == "__main__":
    if len(sys.argv) > 1 and sys.argv[1] == "--check":
        run_check()
    else:
        print("本篇基于价格序列与信号回测，不发起网络；用 #09 的 close 与 #15 的 market_timing 喂入即可。")

5. 跑通示例

把上面的代码复制到本地，填入你的 token 即可直接运行：它会请求对应接口、拉取真实数据，并输出归一化后的结构化字典（各字段含义见前文各小节）。

6. 坑与注意事项

1. 成本只在换仓日扣：持有期重复扣成本会严重低估收益，务必 if signals[i] != pos 才扣。
2. 信号是「目标方向」不是「收益率」：回测用 pos*日收益，信号只定方向，幅度由价格给。
3. 前视需用滞后信号：实盘第 i 日持仓由第 i-1 日信号决定，回测别用当日未发生的信号。
4. 不承诺收益：回测曲线是历史算法演示，不代表未来，更不构成收益保证。

7. 小结与下篇预告

本篇交出日频回测引擎 + 成本模型，把信号变成权益曲线。回测底座到位。

下一篇计划写 #17《回测(下)：绩效指标·参数遍历》：在 backtest 输出上算年化、最大回撤、夏普，并做参数遍历与过拟合警示。

8. 免责声明

本文仅演示回测引擎与成本模型的算法，所有代码示例均以合成数据校验，未含任何真实数据；文中示例数据仅作演示用途，不构成投资建议，亦不承诺收益。

免费领取证书
数据来自 智兔数服（www.zhituapi.com）：零 SDK、纯 GET、免费版即可起步。

领取路径：进入 www.zhituapi.com → 点击「请求证书」→「证书获取」→「免费版」（邮箱验证 3 步即可拿到 token）。

把代码里的 你的智兔token 换成你拿到的真实 token，上面的脚本就能直接打印回测权益曲线与绩效数据。