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2026-08-07 16:08:34 +08:00

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股市回测平台 — 技术选型推荐（纯回测范围）

一句话总体推荐：Python 单语言后端（FastAPI + 自研回测引擎）为"大脑与事实源"，Vue 单页前端为"渲染器与控制台"，PostgreSQL/TimescaleDB + Redis 承载数据，三者用 OpenAPI 契约解耦。

范围明确：本平台只做历史回测 + 回放式模拟交易，不做实盘。因此砍掉了所有实盘专属基建（券商网关、Windows broker、程序化交易报备、限速、Kill Switch、talipp 流式指标等）——这些正是最难维护、风险最高的部分。

核心判断：A 股的量化生态（数据源、回测库）几乎只以 Python 存在——"后端选 Python"是生态约束下的唯一合理解。

范围变更记录（2026-08）

原方案含实盘量化。经确认只做回测 + 回放式模拟，不做实盘后，移除：

移除项	原因
vnpy / xtquant / xttrader 实盘网关	实盘下单专用，无实盘即不需要
Windows broker 节点（永久运维分叉）	QMT 必须常驻 Windows；无实盘 → 纯 Linux，部署统一
程序化交易报备 / 硬限速（≤299笔/秒）	只对实盘程序化交易生效，纯回测不受管
Kill Switch / 风控闸门 / 幂等下单 / 断线重连	全是"防回测 bug 造成真实亏损"的护栏
talipp 流式增量指标	实盘每根新K线增量算用；回测批量算用 TA-Lib/自研即可
CTP（期货）、券商资质、投资者适当性	实盘门槛

保留并强化的核心：单一回测引擎（fast/strict）、防过拟合体检、基准归因、复权因子管道、A股交易成本建模、指标单一事实源。

澄清：最早的"对接交易所显示买卖点"——不需要真连交易所。回测信号标在历史 K 线上即是买卖点显示。

一、技术栈总表

层	选型	作用	说明
前端基座	Vue 3.5 + Vite + TypeScript + Pinia	SPA、状态管理	用户已有 Vue 生态
UI 组件	PrimeVue 5	表单/参数面板/大表/筛选	DataTable 成熟度对数据密集控制台是决定性的
K 线主图	lightweight-charts 5.x	纯渲染器：主图 + 指标副图 + `createSeriesMarkers` 标买卖点	TradingView 出品；不用任何内置指标算法（单一事实源）
分析面板	ECharts 6.1 + vue-echarts	净值/回撤/收益分布/热力图	WebGL 大数据
前端指标预览	防抖调后端算	单一指标实现	前端不保留任何指标库
后端服务	FastAPI + Uvicorn + Pydantic v2	REST + 自动 OpenAPI 契约	契约先于业务锁定
回测引擎（单一）	自研：Polars/Numpy 向量化内核 + 事件化规则注入	唯一事实源；fast/strict 两档	不做"快层+真层"双引擎
指标计算	纯 pandas/numpy 实现（MVP）→ TA-Lib（生产）	回测/图表共享同一份结果	Windows 上 TA-Lib C 库难装，MVP 用纯 Python，接口留好可替换
任务编排	MVP 同步；长回测引入 Dramatiq + 进程池	绕 GIL，多进程并行参数扫描	进度落库 checkpoint
元数据库	PostgreSQL 16/17 + async SQLAlchemy 2.0 + Alembic	用户/策略/回测元数据/回测运行注册表	—
时序主库	TimescaleDB 2.28+（同一 PG 实例的扩展）	K 线 Hypertable + Continuous Aggregates 多周期 + 列式压缩	用户已有 Postgres → 直接装扩展即可；MVP 暂用 SQLite 零配置起步
缓存	Redis（规模化后）	热点 K 线缓存、任务队列 broker	MVP 不引入
交易日历	exchange_calendars（`XSHG`）+ tushare `trade_cal` 兜底	回测/回放对齐、版本化	`XSHG` 覆盖截至 2025，2026+ 需兜底
A股数据源	Tushare Pro（主）+ AKShare（校验）+ BaoStock（末位）	历史 K 线/复权/财务/分红	多源冗余；2025-08 Tushare 曾停摆
MVP 数据	合成数据种子（随机游走 OHLCV）	零依赖即时可跑	DataProvider 接口下可一行切到 Tushare
港美股数据	Polygon（更名 Massive）付费档	历史+实时（远期）	仅开发期 mock 用免费源
鉴权	JWT + RBAC（多用户时）	用户/策略级权限	MVP 单用户可暂缓

二、系统架构

┌──────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  前端 (Vue 3.5 + Vite + TS + Pinia + PrimeVue)                      │
│  ┌────────────┐  ┌──────────────────┐  ┌────────────────────────┐  │
│  │ PrimeVue 5 │  │ lightweight-     │  │ ECharts 6.1            │  │
│  │ 参数表单    │  │ charts 5.x       │  │ 净值/回撤/归因/过拟合   │  │
│  │ 策略选择    │  │ K线+指标副图+    │  │                        │  │
│  │            │  │ 买卖点markers    │  │                        │  │
│  └────────────┘  └──────────────────┘  └────────────────────────┘  │
│   shallowRef+markRaw; series 不入响应式; onMounted/onBeforeUnmount │
└──────────────┬───────────────────────────────────────────────────┘
               │ REST（类型化客户端，由 OpenAPI 生成）
               ▼
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  后端 (FastAPI + Uvicorn + Pydantic v2)            [纯 Linux]       │
│  ┌────────────┐  ┌──────────────────────┐  ┌────────────────────┐  │
│  │ REST       │  │ DataProvider 适配器   │  │ 领域模型契约        │  │
│  │ OpenAPI 契约│  │ Tushare/AKShare/     │  │ Instrument/Bar/     │  │
│  │            │  │ Synthetic/复权管道    │  │ Signal/Order/Fill/  │  │
│  │            │  │                      │  │ Position/Portfolio/ │  │
│  │            │  │                      │  │ Strategy/Universe/  │  │
│  │            │  │                      │  │ Calendar            │  │
│  └────────────┘  └──────────────────────┘  └────────────────────┘  │
│        │  ┌─────────────────────────────────────────────────┐      │
│        │  │ 单一回测引擎 (Numpy/Polars + 规则注入)           │      │
│        │  │  ├ fast 档: 关 T+1/费用, 交互试探                 │      │
│        │  │  └ strict档: T+1/涨跌停/封板/成交量约束/全费用   │      │
│        │  │  + 防过拟合体检(walk-fwd/OOS/FDR/敏感性)         │      │
│        │  │  + 基准归因(超额/信息比率/beta/alpha)            │      │
│        │  │  + 回测运行注册表(run_id→策略版本+参数+数据快照) │      │
│        │  └─────────────────────────────────────────────────┘      │
└────────┼─────────────────────────────────────────────────────────┘
         ▼
   ┌───────────────────┐   ┌──────────────────────┐
   │ PostgreSQL 16/17  │   │ DataProvider 数据源   │
   │ + TimescaleDB     │   │ Tushare(主)/AKShare  │
   │ K线 Hypertable    │   │ BaoStock(末位)       │
   │ CAGG 多周期        │   │ Synthetic(MVP)       │
   │ + 关系/元数据      │   │ Polygon(港美股,远期) │
   └───────────────────┘   └──────────────────────┘

三个必须分离的关注点

关注点	落在哪	为什么
信号生成（指标+策略）	Python 后端，单一实现	回测与图表必须用同一份结果，否则"看着赚回测亏"
订单执行（撮合）	PaperBroker（虚拟成交）	隔离策略逻辑与成交逻辑；无实盘则永远是虚拟
数据获取	DataProvider 适配器 + 复权管道	上游随时失效，必须可热切换

先于业务落地的"领域模型契约"（MVP 第一周定稿）

Instrument / Bar(OHLCV+复权标识+周期) / Signal / Order / Fill(含费用明细) / Position / Portfolio / Strategy(+版本) / Universe(股票池+成分历史) / TradingCalendar。

三、关键取舍裁决

纯 Python 单语言栈。 A 股数据源与回测生态只以 Python 存在；性能瓶颈在向量化计算与多进程，不在 HTTP 层。
数据库：TimescaleDB 单库起步。 它是 Postgres 扩展（用户已有 Postgres 可直接装），同一库内"信号 JOIN 行情 JOIN 订单"+ ACID。分钟级全市场（≈十亿行）确定要做时，再把分钟K/Tick 下沉 ClickHouse 分层，关系层与日K 留 PG。
K 线主图用 lightweight-charts 5.x（纯渲染器）。 不用任何内置指标算法；指标值全部后端算好喂给它。不用 klinecharts（内置指标会与回测两套算法漂移）。
决策级指标全在后端 Python。 前端预览一律调后端，前端不保留指标库实现。
单一回测引擎 + 质量档位（fast/strict），不做双引擎。同一撮合逻辑、同一代码路径，仅开关不同：
- fast：关 T+1/费用/成交量约束，纯向量化，交互试探、参数网格。
- strict：全开 A 股规则，出可审计报告。
vectorbt 开源版基于 pandas/NumPy，不支持 Polars（Polars 属闭源付费 PRO）。向量化内核自研（Polars/Numba）。

四、A股交易成本表（已修正，可配置 + 按生效日期版本化，基准日 2026-08）

费用项	费率	方向	生效依据
印花税	0.05%（千分之零点五）	单边卖出	2023-08-28 减半（原 0.1%）
过户费	0.001%（万分之零点一）	沪深双边均收	2022 年统一下调（原沪市万 0.2 单边）
佣金	万 1 含规费（最低 5 元）	双边	2026 主流；最低 5 元须建模
滑点	1-2 tick	双边	可配置

费用必须是参数表 + 生效日期版本化 + 显式基准日，非硬编码常量。

五、分阶段落地路线

阶段 0：回测 MVP + 可视化（进行中）

跑通"输入 MACD/RSI/KDJ 参数 → 后端回测 → 画 K线+指标+收益+最大回撤+夏普+买卖点"。SQLite 默认库 + 合成数据零依赖可跑。不引入：Redis、Dramatiq、任何行情/交易网关、K8s。

阶段 1：完整回测 + 回放式模拟

strict 档完整性：T+1、涨跌停（主板±10%/科创创业±20%/北交所±30%）、成交量约束（单笔 ≤ bar 成交量 10-25%）、封板建模（一字板不可买/不可卖）、停牌事件流、100 股整数手、全费用、滑点。
股票池 + 成分历史（生存者偏差）：用"当时成分股"而非"今天成分股"。
防过拟合体检（回测报告一等公民）：walk-forward、OOS 切分、参数敏感性、多重比较修正（Bonferroni/FDR/White's Reality Check/SPA）、样本自由度告警。
基准归因：超额收益、信息比率、跟踪误差、beta/alpha、up/down capture。
回测运行注册表：run_id → 策略版本 + 参数快照 + 数据快照 + 环境指纹 + 结果指纹。
结果缓存 + 多回测对比：相同三元组命中缓存；参数微调前后 diff 视图。
切真实数据源（Tushare 主 / AKShare 校验），全量本地落地缓存；复权因子管道（增量 + 回溯回填）。
切到用户 Postgres + TimescaleDB（hypertable + CAGG）。
回放式模拟盘：选历史区间逐 bar 虚拟交易（PaperBroker）。

阶段 2：分钟级 + 规模化 + 工程化

分钟级全市场回测（≈十亿行）：按需引入 ClickHouse 分层（分钟K/Tick），关系层与日K 留 PG。
Dramatiq + 进程池跑长回测/参数扫描，进度落库 checkpoint。
可观测：结构化日志 + 核心 metric（回测耗时 P95、数据延迟）→ OpenTelemetry + Grafana。
K8s + ArgoCD 部署。

六、关键风险与对策

6.1 数据正确性

A股复权是最大隐患：复权因子是每日增量、且会回溯修正的流。维护复权因子管道，查询显式选择前/后复权，否则回测收益与图表价格不一致。
生存者偏差：用当时成分股回测；Tushare 为主、AKShare 校验，差异超阈值告警。
单点数据源风险已验证：2025-08-26 TusharePro 停运，仅依赖 Tushare 的系统当天停摆 → 强制多源 + 本地落地缓存。
数据治理：新鲜度监控、质量校验（OHLC 不合理/成交量为负/缺口）、数据血缘。

6.2 性能瓶颈

最致命陷阱：把大数据塞进 Pinia reactive。必须 shallowRef + markRaw + 仅加载可见区间按 pan/zoom 增量拉取；series 数据不入响应式；图表实例 onMounted/onBeforeUnmount 严格绑定。
GIL 误用：CPU 密集回测走独立进程池，FastAPI 路由只 dispatch。
十亿级撑爆内存：谓词下推按 symbol+区间载入；前端服务端聚合/降采样再渲染。
TimescaleDB：chunk 对齐查询模式；CAGG 刷新滞后读防护（materialized_only + 时间戳护栏）；并发读副本/连接池。

6.3 可维护性

避免停维库：backtrader 自 2023 停维、pandas-ta 停滞。指标自研隔离层，便于将来换 TA-Lib。
回测可复现性：每次回测绑定策略版本+参数+数据快照三元组。

6.4 合规（已大幅缩水）

数据源 ToS 对商业/再分发有约束；公开免费接口（新浪/东财/腾讯）盘中高并发被封，仅作降级。商用上线前须取得数据授权（Wind/Choice/聚宽/Tushare 高级档）。

6.5 版本陷阱

lightweight-charts v5：createSeriesMarkers(series, markers) 取代 v4 setMarkers()。
TimescaleDB 2.28+ 弃 PG15，锁 PG16/17。
exchange_calendars XSHG 覆盖截至 2025，2026+ 需 extensions/tushare 兜底。
ECharts v6 WebGL 在低端机需回归测试。

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