# 股市回测平台

专业的 **历史回测 + 回放式模拟** 平台（A 股为主，**不做实盘**）。
输入技术指标参数（MACD/RSI/KDJ…）→ 后端回测 → 前端可视化 K 线、指标叠加、买卖点、净值曲线与绩效。

技术选型与架构决策详见 [TECH_STACK.md](./TECH_STACK.md)。

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## 功能特性

**已实现（Phase 0 MVP）**
- 自定义指标参数回测（当前内置 MACD 金叉死叉策略）
- K 线主图 + 成交量 + MACD 副图（DIF/DEA/柱）
- **买卖点标注**（信号回放到 K 线，↑买 ↓卖）
- **周期切换**：日线 / 周线 / 月线 / 年线（日线为基底，应用层 pandas 聚合）
- **悬停弹框**：鼠标移到任意 K 线，显示当日 开/高/低/收、涨跌幅、振幅、成交量(手)、MACD 值（同花顺式）
- 净值曲线 + 绩效指标（总收益、最大回撤、夏普、年化波动、胜率、交易次数）
- A 股真实成本建模：印花税 0.05%（单边卖出）、过户费 0.001%（沪深双边）、佣金万1（最低5元）、T+1、100 股整手
- 回测运行注册表（每次回测落库，可复现/审计的基础）

**规划中（见 TECH_STACK.md 路线图）**
- 接入 Tushare/AKShare 真实 A 股数据（替换 DEMO 合成数据）
- 防过拟合体检（walk-forward / 样本外 / FDR 多重比较修正）
- 基准归因（对比沪深300/中证500：超额、信息比率、beta/alpha）
- 复权因子管道、回放式模拟盘
- 切 TimescaleDB（hypertable + Continuous Aggregates）

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## 技术栈

| 层 | 选型 |
|---|---|
| 后端 | Python 3.12+ · FastAPI · Pydantic v2 · SQLAlchemy 2.0 (async) · uv（包管理） |
| 回测引擎 | 自研单一引擎（fast/strict 两档），指标纯 numpy/pandas（生产可换 TA-Lib） |
| 数据库 | MVP 用 SQLite 零配置；生产切 PostgreSQL 16/17 + TimescaleDB |
| 前端 | Vue 3.5 · Vite · TypeScript · Pinia · PrimeVue 5 · pnpm |
| 图表 | lightweight-charts 5（K 线）· ECharts 6（净值） |

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## 目录结构

```
stock/
├── TECH_STACK.md            # 技术选型与架构决策（必读）
├── README.md                # 本文件
├── backend/                 # FastAPI + 回测引擎
│   ├── pyproject.toml       # uv 依赖声明
│   ├── .env.example         # 配置示例（数据库 / 费率）
│   ├── smoke_test.py        # 后端全链路自检脚本
│   └── app/
│       ├── main.py          # FastAPI 入口（启动建表）
│       ├── config.py        # 配置（pydantic-settings）
│       ├── db.py            # async SQLAlchemy 引擎/会话
│       ├── domain.py        # 领域契约（Bar/Signal/Fill/Position…）
│       ├── models.py        # ORM（Candle / BacktestRun）
│       ├── schemas.py       # Pydantic DTO（= OpenAPI 契约）
│       ├── commission.py    # A 股交易成本（已修正、可配置）
│       ├── indicators.py    # 指标：MACD/RSI/KDJ/布林/均线（单一事实源）
│       ├── api.py           # 路由：/health /candles /backtest
│       ├── data/            # DataProvider 适配器 + 合成数据 + 周期聚合
│       └── backtest/        # engine / broker(PaperBroker) / metrics / strategies
└── frontend/                # Vue SPA
    ├── src/
    │   ├── main.ts          # PrimeVue(Aura 深色) + Pinia
    │   ├── api/             # 类型化客户端 + DTO 镜像
    │   ├── stores/          # Pinia 回测状态
    │   ├── components/      # KLineChart / EquityChart / MetricsPanel / BacktestForm
    │   └── views/           # BacktestView
    └── vite.config.ts       # /api 代理到 :8000
```

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## 环境要求

| 工具 | 版本 | 说明 |
|---|---|---|
| Node.js | ≥ 20（实测 24） | 前端 |
| pnpm | ≥ 9（实测 11） | 前端包管理 |
| Python | ≥ 3.12（实测 3.14） | 后端 |
| uv | 任意（实测 0.12） | 后端包管理，[安装](https://docs.astral.sh/uv/) |
| （可选）PostgreSQL | 16/17 | 生产数据库；MVP 用 SQLite 无需安装 |

**安装 uv**（若未装）：
```bash
pip install uv
```

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## 快速开始（开发模式）

需要两个终端，分别跑后端与前端。

### 1) 后端

```bash
cd backend
uv sync                                    # 创建 .venv 并安装依赖（首次）
uv run uvicorn app.main:app --reload --port 8000
```

- 首次启动自动建表（SQLite：`backend/stock.db`）并播种约 500 个交易日的合成 K 线（symbol=`DEMO`）。
- 交互式 API 文档：http://localhost:8000/docs

**自检**（无需起服务器，验证全链路）：
```bash
uv run --with httpx --directory backend python smoke_test.py
```

### 2) 前端

```bash
cd frontend
pnpm install                               # 首次
pnpm dev                                   # http://localhost:5173
```

前端 `/api` 请求由 Vite 代理到后端 `:8000`（见 `vite.config.ts`），无需处理跨域。

打开 http://localhost:5173 → 选周期、改参数 → 点「开始回测」。
鼠标悬停 K 线可看当日详情弹框；切日线/周线/月线/年线；勾「fast 模式」可对比关闭费用/T+1 的差异。

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## 配置说明

后端配置通过 `backend/.env`（复制 `.env.example`）或环境变量：

```bash
# 数据库（开发、测试、生产统一使用 PostgreSQL）
DATABASE_URL=postgresql+asyncpg://user:password@host:5432/stock

# 鉴权：本地 HTTP 为 false；线上 HTTPS 必须为 true
AUTH_COOKIE_SECURE=false
AUTH_SESSION_HOURS=12
CORS_ORIGINS=http://localhost:5173
# 生产建议关闭接口文档
EXPOSE_API_DOCS=true

# 真实数据源（Tushare Pro；免费版即可。留空则仅 DEMO 合成数据可用）
TUSHARE_TOKEN=你的token
DATA_ADJUST=qfq            # 复权：qfq 前复权 / hfq 后复权 / 留空不复权
DATA_DEFAULT_START=20200101

# A 股交易成本（基准日 2026-08，可覆盖；默认值见 app/config.py）
# STAMP_DUTY_RATE=0.0005      # 印花税 0.05%，单边卖出
# TRANSFER_FEE_RATE=0.00001   # 过户费 0.001%，沪深双边
# COMMISSION_RATE=0.0001      # 佣金 万1
# COMMISSION_MIN=5.0          # 最低 5 元
```

### 初始化登录系统

数据库结构由 Alembic 管理。首次部署或更新代码后执行：

```bash
cd backend
uv run alembic upgrade head
```

系统不提供注册接口。使用服务器交互式命令创建唯一用户；再次执行会重置密码并吊销该用户的所有旧会话：

```bash
uv run python -m app.cli.create_user --username admin
```

密码使用 Argon2id 保存。浏览器只接收 `HttpOnly` 会话 Cookie，数据库只保存随机会话 Token 的 SHA-256 摘要。默认会话有效期 12 小时，连续 5 次登录失败后锁定 15 分钟。

生产环境必须启用 HTTPS，并设置：

```bash
AUTH_COOKIE_SECURE=true
CORS_ORIGINS=https://你的域名
EXPOSE_API_DOCS=false
```

### 切到 PostgreSQL + TimescaleDB

1. 目标库执行 `CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS timescaledb;`
2. `DATABASE_URL=postgresql+asyncpg://...`
3. （TODO）把 `candles` 表升级为 hypertable 并配置 Continuous Aggregates 多周期预聚合（schema 已兼容，无需改表结构）：
   ```sql
   SELECT create_hypertable('candles', 'ts');
   ```

> 即便能装在现有 Postgres 上，建议为交易系统单独起一个 PG16/17 实例，便于调优/备份/隔离回测扫描负载。

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## API

| 方法 | 路径 | 说明 |
|---|---|---|
| GET | `/api/health` | 健康检查 |
| GET | `/api/candles/{symbol}?timeframe=1d&limit=1000` | 取 K 线（`timeframe`: `1d`/`1w`/`1M`/`1y`） |
| POST | `/api/data/sync` | 拉取并缓存某标的日线（Tushare 主 → AKShare 兜底）。body: `{symbol, source?, force?}` |
| POST | `/api/backtest` | 跑回测（真实标的首次自动拉取并缓存） |

**回测请求示例**：
```json
POST /api/backtest
{
  "symbol": "DEMO",
  "timeframe": "1d",
  "strategy": "macd_cross",
  "params": { "fast": 12, "slow": 26, "signal": 9 },
  "initial_cash": 100000,
  "fast_mode": false
}
```
返回：`candles`（K线）、`indicators`（MACD 三线）、`signals`（买卖点）、`equity`（净值序列）、`metrics`（绩效）、`final_cash`/`final_position`。

> **关于「标的」**：`DEMO` 为内置合成数据；其余为真实 A 股代码（如 `000001`、`600519`），首次回测时**自动经 Tushare 拉取并本地缓存**（需配置 `TUSHARE_TOKEN` + 联网），二次回测秒出。默认初始资金 100 万，足够交易高价股（如茅台）。

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## 生产构建与部署

### 前端构建
```bash
cd frontend
pnpm build          # 产物在 frontend/dist
pnpm preview        # 本地预览构建产物
```
部署时把 `frontend/dist` 用任意静态服务器（nginx / caddy / 对象存储）托管，并把 `/api` 反向代理到后端。

### 后端生产运行
```bash
cd backend
uv run alembic upgrade head
uv run uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --workers 4
# 或 gunicorn（Linux）：uv run gunicorn app.main:app -w 4 -k uvicorn.workers.UvicornWorker
```
生产务必设置 `DATABASE_URL` 指向 PostgreSQL，不要用 SQLite。

### 参考：docker-compose（具备 Docker 后使用）
```yaml
services:
  db:
    image: timescale/timescaledb:latest-pg17
    environment: { POSTGRES_PASSWORD: stock, POSTGRES_DB: stock }
    ports: ["5432:5432"]
    volumes: ["pgdata:/var/lib/postgresql/data"]
  api:
    build: ./backend
    environment: { DATABASE_URL: postgresql+asyncpg://postgres:stock@db:5432/stock }
    ports: ["8000:8000"]
    depends_on: [db]
  web:
    image: nginx:alpine
    volumes: ["./frontend/dist:/usr/share/nginx/html:ro", "./nginx.conf:/etc/nginx/conf.d/default.conf:ro"]
    ports: ["80:80"]
    depends_on: [api]
volumes: { pgdata: {} }
```

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## 扩展指南

### 加一个指标
在 `backend/app/indicators.py` 增加纯函数（输入 close/high/low Series，输出 DataFrame），保持函数签名风格即可被策略复用。例：已内置 `macd / rsi / kdj / bollinger / ma`。

### 加一个策略
内置策略：`macd_cross`（MACD 金叉死叉）、`ma_cross`（双均线交叉）、`single_ma`（单均线，价格穿越均线）。前端下拉自动出现新策略、参数自适应。

在 `backend/app/backtest/strategies/` 新增继承 `Strategy`（`base.py`）的类，实现 `compute()`（预算指标）与 `on_bar(i, row, broker)`（决策并向 `broker` 下单），再在 `__init__.py` 的 `STRATEGIES` 注册 `{name: Class}`。策略构造参数由请求 `params(dict)` 以 `**kwargs` 传入。策略只产生买卖意图，撮合/费用交给 `PaperBroker`。

### 数据源（已集成）
真实 A 股行情已集成（`backend/app/data/`）：
- `tushare_provider.py` —— 主数据源，需 `TUSHARE_TOKEN`，默认前复权（`pro_bar`，积分不足时自动退化为不复权日线）
- `akshare_provider.py` —— 兜底，免费免 token；默认**未安装**，`uv add akshare` 后自动启用
- `fetcher.py` —— 编排：Tushare 失败自动切 AKShare；拉取后写入 `candles` 表本地缓存（解耦上游停运/限频）

换复权方式改 `.env` 的 `DATA_ADJUST`；换默认拉取起点改 `DATA_DEFAULT_START`。

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## 常见问题

- **`pnpm install` 报 `Ignored build scripts: esbuild`**：新版 pnpm 默认不运行依赖的安装脚本。已通过 `frontend/pnpm-workspace.yaml` 的 `allowBuilds: { esbuild: true, vue-demi: true }` 放行；若仍提示，运行 `pnpm approve-builds` 选择允许。
- **前端图表不显示**：确认后端已起（`/api/health` 返回 ok）；浏览器控制台看是否 404/跨域（dev 应走 Vite 代理无跨域）。
- **lightweight-charts 报 `addCandlestickSeries is not a function`**：那是 v4 API。本项目用 v5 的 `chart.addSeries(CandlestickSeries, ...)`，请勿混用旧教程。
- **真实标的首次回测慢/拉取失败**：首次需联网请求 Tushare（数秒）。Tushare 对 `adj_factor` 限频（每小时 1 次），触发时自动退化为不复权日线，不影响回测。数据已本地缓存，二次回测秒出。若 Tushare 积分不足，`uv add akshare` 后将自动用 AKShare 兜底。
- **高价股（如茅台）回测 0 信号**：一手太贵买不起。默认初始资金已设为 100 万；如仍不够，在表单调高「初始资金」。
- **Python 3.14 兼容**：MVP 依赖（fastapi/sqlalchemy/pandas/numpy）均已支持；指标用纯 Python 实现，不依赖 TA-Lib 的 C 库，Windows 免编译。

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## 路线图

详见 [TECH_STACK.md](./TECH_STACK.md)「分阶段落地路线」。下一步优先级：
1. 接入 Tushare 真实数据
2. 更多指标/策略（RSI/KDJ/布林策略）
3. 防过拟合体检 + 基准归因
4. 切 TimescaleDB、回测结果缓存与对比