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JH_QUANT JH_QUANT 文档

回测 - 快速开始

jh_quant.backtest 的核心逻辑不关心数据来源。进入 backtest() 前，价格数据需要先转换为统一 schema：

symbol, date, open, high, low, close, volume

推荐优先使用 TuShare 前复权日线数据 DataTypes.TS_DAILY_QFQ，再通过 to_backtest_price_frame() 转换。

导入

from jh_quant.data import JHData, DataTypes, to_backtest_price_frame
from jh_quant.backtest import (
    backtest,
    StrategyTurtle,
    StrategyVolumeTrend,
    StrategyBuyAndHold,
)
from jh_quant.dashboard import display_backtesting

基本流程

三步完成一次回测：

  1. 准备 TuShare 行情数据。
  2. 定义策略。
  3. 调用 backtest()。

1. 准备数据

TuShare 股票代码需要带交易所后缀，例如 .SH、.SZ、.BJ。

jhd = JHData()


symbols = [
    "600135.SH",
    "000001.SZ",
    "600036.SH",
    "600519.SH",
    "000858.SZ",
    "601318.SH",
    "000002.SZ",
    "600030.SH",
    "600887.SH",
    "000333.SZ",
    "002415.SZ",
]


stock_price = jhd.get_data(
    DataTypes.TS_DAILY_QFQ,
    ts_code=",".join(symbols),
    start="2024-12-25",
    end="2026-03-11",
)
stock_price = to_backtest_price_frame(stock_price)

2. 定义策略

策略以字典形式传入，key 是展示名称，value 是策略实例：

strategies = {
    "海龟": StrategyTurtle(),
    "放量趋势": StrategyVolumeTrend(),
    "买入持有": StrategyBuyAndHold(),
}

更多内置策略见 策略详解。

3. 执行回测

trading_history, backtest_perf = backtest(
    strategies=strategies,
    price_data=stock_price,
)

完整示例

from jh_quant.data import JHData, DataTypes, to_backtest_price_frame
from jh_quant.backtest import (
    backtest,
    StrategyTurtle,
    StrategyVolumeTrend,
    StrategyBuyAndHold,
)
from jh_quant.dashboard import display_backtesting




def main():
    jhd = JHData()
    symbols = [
        "600135.SH",
        "000001.SZ",
        "600036.SH",
        "600519.SH",
        "000858.SZ",
        "601318.SH",
        "000002.SZ",
        "600030.SH",
        "600887.SH",
        "000333.SZ",
        "002415.SZ",
    ]


    stock_price = jhd.get_data(
        DataTypes.TS_DAILY_QFQ,
        ts_code=",".join(symbols),
        start="2024-12-25",
        end="2026-03-11",
    )
    stock_price = to_backtest_price_frame(stock_price)


    strategies = {
        "海龟": StrategyTurtle(),
        "放量趋势": StrategyVolumeTrend(),
        "买入持有": StrategyBuyAndHold(),
    }


    trading_history, backtest_perf = backtest(
        strategies=strategies,
        price_data=stock_price,
    )


    display_backtesting(trading_history, backtest_perf)




if __name__ == "__main__":
    main()

字段转换

to_backtest_price_frame() 会把 TuShare 字段转换为回测 schema：

TuShare 字段回测字段
ts_codesymbol
trade_datedate
volvolume

费用设置

trading_history, backtest_perf = backtest(
    strategies=strategies,
    price_data=stock_price,
    commission_rate=0.0003,
    stamp_tax_rate=0.001,
)

信号应用时点

默认 use_next_day_return=True，表示当日信号在次日收益上体现，避免使用未来信息：

trading_history, _ = backtest(
    strategies=strategies,
    price_data=stock_price,
    use_next_day_return=True,
)

如果你的信号已经在外部做了滞后处理，可以显式关闭：

trading_history, _ = backtest(
    strategies=strategies,
    price_data=stock_price,
    use_next_day_return=False,
)

下一步