Backtest

DolphinDB Server 2.00.12 及更高版本，支持 X86-64 的 Linux 和 Windows。

1. 在 DolphinDB 客户端中使用 listRemotePlugins 命令查看插件仓库中的插件信息。

   注意：仅展示当前操作系统和 server 版本支持的插件。若无预期插件，可自行编译（请自行选择对应分支下的插件）或在 DolphinDB 用户社区进行反馈。

   login("admin", "123456")
   listRemotePlugins()

2. 使用 installPlugin 命令完成插件安装。

   installPlugin("Backtest")

3. 使用 loadPlugin 命令加载插件。

   loadPlugin("Backtest")

回测引擎插件内部依赖模拟撮合引擎插件，因此加载回测引擎之前需要先加载模拟撮合引擎，该插件同样可以通过插件市场安装。

1. 使用 installPlugin 命令完成模拟撮合引擎插件安装。

   installPlugin("MatchingEngineSimulator")

2. 使用 loadPlugin 命令加载模拟撮合引擎插件。

   loadPlugin("MatchingEngineSimulator")

行情为逐笔+快照或逐笔合成快照，输入表结构为：

colName=`msgTime`msgType`msgBody`symbol`channelNo`seqNum
colType= [TIMESTAMP, SYMBOL, BLOB,STRING,INT,LONG]
messageTable=streamTable(10000000:0, colName, colType)

标的代码 symbol 必须带有交易所标识（".XSHG",".XSHE"）结尾,如 600000.XSHG，不然报错。

带有逐笔行情时，msgType 有 "entrust", "trade", "snapshot", "END" 四种，使用逐笔合成指定频率的快照时可以不用”snapshot"行情，其中三个表结构分别如下：

逐笔数据 entrust 和 trade 的表结构如下：

逐笔行情时 snapshot 表如下：

msgType为”END“时策略回测结束。可以在行情回放结束之后，增加一条msgType为”END“的消息。如下示例：

messageTable=select top 1* from messageTable where msgTime=max(msgTime)
update messageTable set msgType="END"
update messageTable set msgTime=concatDateTime(msgTime.date(),16:00:00)
appendQuotationMsg(engine,messageTable)

• 为快照行情时：

  colName=["symbol","symbolSource","timestamp","lastPrice","upLimitPrice",
  "downLimitPrice","totalBidQty","totalOfferQty","bidPrice","bidQty",
  "offerPrice","offerQty","signal","prevClosePrice"]
  colType= ["STRING","STRING","TIMESTAMP","DOUBLE","DOUBLE","DOUBLE","LONG",
  "LONG","DOUBLE[]","LONG[]","DOUBLE[]","LONG[]","DOUBLE[]","DOUBLE"]
  messageTable=table(10000000:0, colName, colType)

• 为快照+成交行情时：

  colName=["symbol","symbolSource","timestamp","lastPrice","upLimitPrice",
    	"downLimitPrice","totalBidQty","totalOfferQty","bidPrice","bidQty",
    	"offerPrice","offerQty","tradePrice","tradeQty","signal","prevClosePrice"]
    	colType= ["STRING","STRING","TIMESTAMP","DOUBLE","DOUBLE","DOUBLE","LONG",
    	"LONG","DOUBLE[]","LONG[]","DOUBLE[]","LONG[]","DOUBLE[]","LONG[]","DOUBLE[]","DOUBLE"]
    	messageTable=table(10000000:0, colName, colType)

标的代码symbol必须带有交易所标识（".XSHG",".XSHE"）结尾,如600000.XSHG，不然报错。

快照(dataType=1)或快照+成交(dataType=2)行情数据字段如下：（dataType=1时，没有 tradePrice 和 tradeQty 两个字段）

引擎接收到symbol为”END”时，表示策略回测结束

一般在回测行情回放结束之后，再发送一条symbol为”END”的消息，如下示例：

messageTable=select top 1* from messageTable where timestamp=max(timestamp)
update messageTable set symbol="END"
//update messageTable set msgTime=concatDateTime(timestamp.date(),16:00:00)
appendQuotationMsg(engine,messageTable)

为分钟频率或日频：

colName=`symbol`tradeTime`open`low`high`close`volume`amount`upLimitPrice`downLimitPrice`prevClosePrice`signal
colType=[SYMBOL,TIMESTAMP,DOUBLE,DOUBLE,DOUBLE,DOUBLE,LONG,DOUBLE,DOUBLE,DOUBLE,DOUBLE,DOUBLE[]]
messageTable=table(10000000:0, colName, colType)

1. 标的代码symbol必须带有交易所标识（".XSHG",".XSHE"）结尾,如600000.XSHG，不然报错。
2. 引擎接收到symbol为”END”时，表示策略回测结束
3. 涨停价 upLimitPrice 不为0时，委托买单价格大于等于涨停价会被拒单
4. 跌停价 downLimitPrice 不为0时，委托卖单价格小于等于跌停价会被拒单

一般在回测行情回放结束之后，可以再发生一条symbol为”END”的消息，如下示例：

messageTable=select top 1* from messageTable where tradeTime=max(tradeTime)
update messageTable set symbol="END"
update messageTable set tradeTime=concatDateTime(tradeTime.date(),16:00:00)
appendQuotationMsg(engine,messageTable)

contextDict 为上下文，msg 为 tick 数据，为表或者字典。

字典是，包含 symbol为 key 值的 tick 数据字典，每个 tick 对象包含字段如下：

contextDict 为上下文，msg 为 snapShot 数据，为表或者字典。

字典是，包含 symbol 为 key 值的 snapShot 数据字典，每个 snapShot 对象包含字段如下：

contextDict 为上下文，msg 为K线数据，为表或者字典。

字典是，包含 symbol 为key 值的日频或者分钟频率的 K 线数据字典，每个 K 线包含字段如下：

contextDict 为上下文，orders 为订单信息的字典列表。

contextDict 为上下文，trades 为订单信息的字典列表。

示例

def initialize(mutable contextDict){
	//订阅指标
	print("initialize")
	d=dict(STRING,ANY)
	d["zdf"]=<zdf(lastPrice,prevClosePrice)>
	d["totalSellAmount"]=<totalSellAmount(offerQty)>
	subscribeIndicator(contextDict["engine"], "snapshot", d) 
	//订阅逐笔行情的指标
	d=dict(STRING,ANY)
	d["zdf_30s"]=<zdf_30s(price,time,sourceType,orderType)>
	d["tradeVol_5m"]=< tradeVol_5m(qty,time,sourceType,orderType)>
	//d["sourceType"]=<sourceType>
	subscribeIndicator(contextDict["engine"], "tick", d) 
}
def beforeTrading(mutable contextDict){
	//每日盘前回调函数
	//1、通过contextDict["tradeDate"]可以获取当日；
	print("before_trading")
}  
def onTick(mutable contextDict, msg){
	////msg可以为字典或表，最新时刻的tick数据
	///1、通过contextDict["tradeTime"]获取最新时间
	for (istock in msg.keys()){
		askPrice=msg[istock]["offerPrice"][0]
		bidPrice=msg[istock]["bidPrice"][0]
		if(any([askPrice,bidPrice]<=0) or any(isNull([askPrice,bidPrice]))){
			continue
			}
		buyQty=100
		sellQty=100
		buyOrderId=submitOrder(contextDict["engine"], 
		(istock, contextDict["tradeTime"], 5, bidPrice, buyQty, 1, 1))[0]
	}			
}
def onOrder( mutable contextDict,orders){
	/*
	 orderId->474
	symbol->688157.XSHG
	timestamp->2022.04.11T09:50:43.000
	amount->1100
	price->94.319999999999993
	status->9
	direction->2
	tradeQty->1100
	tradeValue->0
	label->"a"
	updateTime->2022.04.11T09:50:43.000
	 */
}
def onTrade(mutable contextDict,trades){
	/*
	 * trades为字典列表
	orderId->376
	symbol->688157.XSHG
	tradePrice->93.959999999999993
	tradeQty->200
	tradeTime->2022.04.11T09:53:16.220
	direction->2
	tradeValue->18792//成交金额
	label->
	 */
	///成交主推回调
	for(itrade in trades){}
}
def afterTrading(mutable contextDict){
	print ("after_trading")
	//print 
	//每日盘后回调函数
	
	}
def finalize(mutable contextDict){
    //回测结束前回调函数
	
 }

语法

createBacktestEngine(name, userConfig, basicInfo, initialize, beforeTrading, onTick, onSnapshot, onOrder, onTrade, afterTrading, finalize)

详情 创建回测引擎，并设置所有的回调函数。

返回创建的回测引擎句柄。

参数

name STRING 类型标量，表示回测引擎名称。

userConfig 一个字典，键是 STRING 类型，代表配置项的名称，值是配置项对应的值。

basicInfo 基础信息表，可选参数。

initialize 初始化回测函数，回测开始时会触发调用。

beforeTrading 策略回调函数，每日开盘前触发调用。

onTick/onBar 策略回调函数，不同模式下填写的函数不同，可选参数。处理逐高频行情时会触发调用 onTick，中低频行情时触发调用onBar。

onSnapshot 策略回调函数，处理快照行情时会触发调用。

onOrder 策略回调函数，订单变更时触发调用。

onTrade 策略回调函数，订单交易时触发调用。

afterTrading 策略回调函数，每日收盘时触发调用。

finalize 策略回调函数，回测结束时会触发调用。

语法

appendQuotationMsg(engine, msg)

详情 插入行情执行策略回测。

参数

engine 通过 createBacktestEngine 接口创建的回测引擎句柄。

msg 行情输入表。

语法

subscribeIndicator(engine, type, metrics)

详情 订阅指标。

参数

engine 通过 createBacktestEngine 接口创建的回测引擎句柄。

type STRING 类型标量，表示要订阅指标的行情类型，支持 "tick", "snapshot" 和 "kline"。

metrics 一个字典，键是 STRING 类型，代表指标名，值是以元代码的形式表示计算公式，代表如何计算指标。

示例

d=dict(STRING,ANY)
d["mavg"]=<mavg(lastPrice,20)>
subscribeIndicator(contextDict["engine"], "snapshot", d) 
subscribeIndicator(contextDict["engine"], "tick", d)
d=dict(STRING,ANY)
d["mavg"]=<mavg(trade,20)>
subscribeIndicator(contextDict["engine"], "trade", d) 
d=dict(STRING,ANY)
d["mavg"]=<mavg(clsoe,20)>
subscribeIndicator(contextDict["engine"], "kline", d)

订阅行情指标时，内部创建了相应的响应式状态引擎，状态因子的编写参考 DolphinDB 响应式状态引擎介绍教程。

语法

submitOrder(engine, msg, label="")

详情 向回测引擎发送订单。

参数

engine 通过 createBacktestEngine 接口创建的回测引擎句柄。

msg 订单内容，一个元组，表示订单内容，其格式为(股票代码, 下单时间, 订单类型, 订单价格, 订单数量, 买卖方向)。

• 订单类型：
  • 上交所：0：市价单中最优五档即时成交剩余撤销委托订单；1：市价单中最优五档即时成交剩余转限价委托订单；2：市价单中本方最优价格委托订单；3：市价单中对手方最优价格委托订单；5：限价单；6：撤单。
  • 深交所：0：市价单中最优五档即时成交剩余撤销委托订单；1：市价单中即时成交剩余撤销委托订单；2：市价单中本方最优价格委托订单；3: 市价单中对手方最优价格委托订单；4：市价单中全额成交或撤销委托订单；5：限价单；6：撤单。
• 买卖方向：INT 类型正数，1 代表买开，2 代表卖开，3 代表卖平，4 代表买平。

label STRING 类型标量，对该订单增加备注信息。

语法

setUniverse(engine, symbolList)

详情 设置股票池。

参数

engine 通过 createBacktestEngine 接口创建的回测引擎句柄。

symbolList STRING 类型向量，内含证券代码。

语法

cancelOrder(engine, symbol="", orders=NULL, label="")

详情 取消订单。

参数

engine 通过 createBacktestEngine 接口创建的回测引擎句柄。

symbol SYMBOL 类型标量，要取消的订单的证券代码，可选参数。

orders DOUBLE 类型向量，要取消的订单 ID 列表，可选参数。

label STRING 类型标量，要取消的订单的备注信息。

语法

getOpenOrders(engine, symbol="", orders=NULL, label="", outputQueuePosition=false)

详情 查询未成交订单。

返回未成交订单表，包含如下列：

注意：仅当 outputQueuePosition=1 和 2 时，才包含 openVolumeWithBetterPrice, openVolumeWithWorsePrice, openVolumeAtOrderPrice, priorOpenVolumeAtOrderPrice, depthWithBetterPrice 五列。

参数

engine 通过 createBacktestEngine 接口创建的回测引擎句柄。

symbol SYMBOL 类型标量，证券代码，可选参数。

orders DOUBLE 类型向量，订单 ID 列表，可选参数。

label STRING 类型标量，用作备注，可选参数。

outputQueuePosition BOOL 类型标量，是否输出额外信息，可选参数。

语法

dropBacktestEngine(engine)

详情 删除回测引擎。

参数

engine 通过 createBacktestEngine 接口创建的回测引擎句柄。

语法

getPosition(engine, symbol="")

详情 获取持仓信息表。

参数

engine 通过 createBacktestEngine 接口创建的回测引擎句柄。

symbol SYMBOL 类型标量，证券代码，可选参数。

返回值 返回持仓信息表

语法

getTradeDetails(engine)

参数

engine 通过 createBacktestEngine 接口创建的回测引擎句柄。

详情 获取交易明细表，并返回：

语法

getAvailableCash(engine)

详情 查询账户可用现金。

参数

engine 通过 createBacktestEngine 接口创建的回测引擎句柄。

语法

getTodayPnl(engine, symbol)

详情 查询当日股票盈亏情况，并返回：

参数

engine 通过 createBacktestEngine 接口创建的回测引擎句柄。

symbol SYMBOL 类型标量，表示证券代码。

语法

getDailyPosition(engine)

详情 获取每日盘后的持仓数据详情，并返回：

参数

engine 通过 createBacktestEngine 接口创建的回测引擎句柄。

语法

getDailyTotalPortfolios(engine)

详情 获取策略每日权益指标，并返回每日权益表：

参数

engine 通过 createBacktestEngine 接口创建的回测引擎句柄。

语法

getReturnSummary(engine)

详情 回测结束时计算策略的收益概述，返回一张收益概述表。

下表中计算公式列里的 value 为每日净值，price 为基准的每日净值（设置 benchmark 时）

参数

engine 通过 createBacktestEngine 接口创建的回测引擎句柄。

语法

getBacktestEngineList()

详情 获取所有的回测引擎。

语法 getContextDict(engine)

详情 返回逻辑上下文。

参数

engine 通过 createBacktestEngine 接口创建的回测引擎句柄。