股票组合管理日频回测案例

What this page covers

• 基于外部权重文件的被动型组合再平衡回测的定义与目标。
• 固定频率再平衡机制、与主动交易区别、以及可分析指标示例。
• 中高频回测平台关键环节与 DolphinDB 方案模块概述。
• 使用 DolphinDB 回测插件实现日频按目标权重动态调仓的示例。
• 自定义策略：可交易性检查、下单数量规则与“先卖后买”的调仓逻辑。
• 回测配置参数：起止日期、资金、手续费税率、行情类型与撮合模式等。
• 性能测试：处理规模、订单数量与耗时（在特定样本与运行模式下）。

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股票组合管理日频回测案例（文章信息与引言）

文章提供标题、作者与日期信息，并引出基于外部权重文件与行情数据构建自动调仓回测系统的背景与目标。

• 文章发布日期为 2025-11-13。
• 示例回测以外部生成的组合权重文件作为输入之一。
• 示例回测以行情数据作为输入之一。
• 本文回测实现使用 DolphinDB 回测插件（Backtest 插件/回测引擎）。

1. 背景介绍

本节定义基于外部持仓权重文件的被动型组合再平衡回测目标与覆盖内容。

• 被动投资回测以预先定义的资产权重为输入。
• 回测过程中可按日或指定周期对齐目标权重调整持仓。
• 该方法用于评估权重驱动组合在历史上的表现。

1.1 股票组合管理策略背景介绍

本节说明固定频率按目标权重对齐持仓的再平衡机制、与主动交易的区别，并列举回测可分析指标示例。

• 固定频率再平衡不依赖即时市场预测。
• 再平衡更侧重验证权重配置的长期稳定性与分散化效果。
• 回测结果可包含净值变化等绩效指标。
• 回测结果可包含波动率、最大回撤、夏普比率等指标示例。

1.2 DolphinDB 中高频回测解决方案概述

本节概述中高频回测平台关键环节与挑战，并介绍 DolphinDB 的回放、模拟撮合、回测模块及其兼容性。

• 中高频回测关键环节包括行情数据按顺序回放。
• 中高频回测关键环节包括委托订单撮合。
• 中高频回测关键环节包括策略开发与绩效评估。
• 海量中高频数据对查询与计算性能要求高。
• DolphinDB 方案包含库内行情回放、模拟撮合、中高频回测三大功能。

2. 基于 DolphinDB 的股票组合管理日频策略回测实现

本节介绍使用 DolphinDB 回测插件在日频数据上按目标权重进行每日动态调仓的回测示例。

• 输入包含外部生成并按日或既定周期输出存档的组合权重文件。
• 输入包含行情数据。
• 示例策略按日基于目标权重文件进行调仓（自动再平衡）。
• 回测通过解析每日目标权重文件模拟持仓调整过程。

2.1 编写自定义策略

本节给出交易可行性检查、数量合规与资金约束下单数量计算，并在 onBar 回调中实现按“先卖后买”的调仓逻辑与订单提交。

• isBuyAble 在 volume <= 0.001 或 upLimitPrice == close 时返回 false。
• isSellAble 在 volume <= 0.001 或 downLimitPrice == close 时返回 false。
• checkBuyVolume 对“68”前缀股票：num >= 200 返回 num；num < 200 返回 0。
• checkBuyVolume 对非“68”股票：下单量按 100 股取整。
• onBar 可通过 Backtest::getTotalPortfolios 获取总权益，并通过 Backtest::getPosition 获取持仓。
• 调仓执行顺序为先卖出、再买入。
• 策略下单接口为 Backtest::submitOrder。

2.2 根据策略设置相应的配置参数

本节展示回测日期、资金、手续费税率、行情类型与撮合模式等配置，并构建按日目标权重映射并注入策略上下文。

• config 示例起止日期为 startDate = 2012.02.01，endDate = 2022.04.28。
• config 示例初始资金为 cash = 100000000。
• config 示例手续费率 commission = 0.0005。
• config 示例税率参数 tax = 0.001。
• 示例从 dfs 表 loadTable("dfs://dbweight",`dt) 读取目标权重并按 tradeDay 排序。

2.3 创建回测引擎

本节说明通过 createBacktester 创建撮合/回测引擎实例，并提及 JIT 开关参数与示例代码。

• Backtest::createBacktester 的第 4 个参数表示是否开启 JIT 优化。
• 该参数默认值为 false。
• 设置为 true 可开启 JIT 优化。

2.4 执行回测引擎

本节说明加载日频行情数据并通过 appendQuotationMsg 推送到回测引擎执行，同时引用字段类型说明文档链接。

• 示例从 ./portfolioData.csv 以给定 schema 加载为 dailyData。
• 示例通过 Backtest::appendQuotationMsg(engine, dailyData) 推送行情到引擎。
• Backtest 插件文档链接为 https://docs.dolphindb.cn/zh/plugins/backtest.html。

2.5 获取回测结果

本节说明回测结束后可获取持仓、权益、收益概述、成交明细等结果，并给出示例展示。

• 回测结果可包含每日持仓信息。
• 回测结果可包含每日权益信息。
• 回测结果可包含收益概述信息。
• 回测结果可包含成交明细信息。

3. 性能测试

本节给出在特定样本与运行模式下的回测处理规模、订单数量与耗时。

• 样本为上交所 2000 股票标的的历史日频数据（2025.01.02 到 06.30）。
• 运行环境描述为单线程、非 JIT 模式。
• 处理行情条数为 232196 条。
• 生成订单数为 28021 单。
• 回测耗时约 0.9 秒。

4. 总结

本节概括基于外部权重文件的日频组合再平衡方案，并提及可扩展性与适用场景。

• 方案以外部目标权重文件驱动日频组合再平衡回测。
• 总结部分提及该方案的可扩展性。
• 总结部分提及该方案的适用场景。

5. 附录

本节提供 demo 策略与数据文件的链接入口。

• 附录提供 portfolioStrategy.dos 的链接入口。
• 附录提供 portfolioData.csv 的链接入口。
• 附录提供 weight.csv 的链接入口。

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