回测插件

• DolphinDB Server: 2.00.12 及更高版本（例如 3.00.00）
• 具有 DolphinDB 商用版 license

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

   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")

• 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)
Backtest::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）

  name	type	备注
  symbol	symbol	股票代码上交所以".XSHG"结尾深交所以"XSHE"结尾
  symbolSource	STRING	"XSHG"（上交所）或者"XSHE"（深交所）
  timestamp	TIMESTAMP
  lastPrice	DOUBLE	最新成交价
  upLimitPrice	DOUBLE
  downLimitPrice	DOUBLE
  totalBidQty	LONG
  totalOfferQty	LONG
  bidPrice	DOUBLE[]
  bidQty	LONG[]
  offerPrice	DOUBLE[]
  offerQty	LONG[]
  tradePrice	DOUBLE[]	dataType = 2 时才有
  tradeQty	LONG[]	dataType = 2 时才有
  signal	DOUBLE[]	指标列表
  prevClosePrice	DOUBLE

  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)
  Backtest::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)
Backtest::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)>
	Backtest::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>
	Backtest::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=Backtest::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
	
 }

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

Backtest::appendQuotationMsg(engine,msg)

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

Backtest::submitOrder(engine, msg,label="")

Backtest::setUniverse(engine,symbolList)

其中 symbolList 是一个 string vector，内含股票代码

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

查询未成交订单

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

返回如下：

返回值是一个表。包含如下列：

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

Backtest::dropBacktestEngine(engine)

Backtest::getPosition(engine,symbol="")

返回表如下：

Backtest::getTradeDetails(long(engine))

返回明细表

Backtest::getAvailableCash(long(engine))
///100135665.66910028

Backtest::getTodayPnl(long(engine),"688157.XSHG")

输出表

一般回测结束调用，返回每日盘后的持仓数据表

Backtest::getDailyPosition(engine)  //        

股票每日持仓返回统计字段：

Backtest::getTotalPortfolios 接口实时获取账户盈亏。

可以在回测结束时调用，每日结束时计算该账户的权益指标：

Backtest::getDailyTotalPortfolios(engine)          

计算字段：

InitialCash−账户的初始现金

回测结束时计算该模块

Backtest::getReturnSummary(engine)          

输出字段：

计算公式中的

value:为每日净值 netValue

price：基准每日净值数据（设置 benchmark 时）

 Backtest::getBacktestEngineList()

Backtest::getContextDict(long(engine))