fastbt：基于规则的日间交易回测框架

资源摘要信息:"fastbt:快速而肮脏的回测的简单框架" fastbt是一个面向量化金融交易的快速回测工具，尤其适用于日间交易策略的初步验证。在详细介绍fastbt框架之前，我们首先需要了解什么是回测（Backtesting），它是金融领域中用于评估交易策略在过去市场数据上的表现的一种技术手段。回测过程涉及历史数据的加载、交易信号的生成、持仓和交易的模拟等步骤，旨在重现策略在历史时期的实际效果。 fastbt框架的关键特点和知识点如下： 1. 回测框架的简单性和快速性：fastbt被设计为一个简单的回测工具，它基于日末数据进行操作，旨在快速清除那些表现不良的策略，以便开发者可以继续探索和改进更为有效的交易策略。 2. 基于日末数据的假设：fastbt的运行假设是基于用户预定义的规则进入头寸，并在定义的时间段内保持该头寸，直到时间段结束或触发止损条件。 3. 规则驱动而非事件驱动：fastbt框架是基于规则的，这表明它不依赖于外部事件的发生，而是根据用户设定的规则进行回测。 4. 独立模块化设计：fastbt的大部分模块设计为独立单元，这允许用户将它们作为单个文件使用，便于在不同的应用场景中进行组合和并行处理。 5. Excel策略创建：fastbt支持用户在Microsoft Excel中创建和编辑交易策略，这为不熟悉编程的金融分析师提供了一种易于上手的策略构建方式。 6. 函数式回测和并行化：通过将回测作为函数进行处理，fastbt支持并行化操作，这显著提高了回测的速度，并允许用户进行大规模的策略模拟。 7. 模拟和数据源灵活性：fastbt提供了强大的灵活性，允许用户从多种数据源或数据库连接中运行模拟，包括用户自定义的数据源。用户还可以将想要的任何列添加到数据源中作为公式，为策略添加更多的定制化元素。 8. 回测框架的验证作用：fastbt框架的另一个重要用途是验证策略的有效性。在使用如Python的全功能回测框架验证策略之前，fastbt可以用来初步检查策略效果。 9. 标签：fastbt框架被打上了"finance", "python3", 和 "JavaScript"的标签。尽管Python 3是量化交易中常用的语言，但未在描述中提及JavaScript的实际应用。这可能是因为fastbt框架有着跨语言的应用潜力，或是在开发过程中使用了JavaScript的相关技术。 10. 文件名称列表：资源文件的压缩包名称为"fastbt-master"，表明这是一个主版本的软件包，可能是开源项目的典型命名方式，方便版本控制和分发。 综上所述，fastbt框架是一个简洁、快速的回测工具，它通过日末数据模拟交易策略来验证其有效性。它适用于那些初步验证交易策略的场景，并且设计上支持独立模块的灵活运用，便于用户根据自身需求进行定制化开发。由于它基于规则而非事件，这使得fastbt特别适合那些预定义交易逻辑的策略测试。此外，通过在Excel中的策略创建和数据源的多样性选择，fastbt使得回测过程更加易于操作和理解，这对于金融专业人士来说是一个非常实用的特性。