窗外的鹏城科技园在晨光中苏醒，高楼玻璃幕墙反射着金色的阳光。林晨坐在书桌前，屏幕上不是股票行情，而是一行行 Python 代码。
昨晚测试完情绪指标模型后，一个问题像根刺一样扎在他心里——回测。
他用的那些量化平台提供的回测功能，总觉得哪里不对劲。手续费计算太粗糙，滑点模拟不真实，最关键的是，无法同时对比多个策略在完全相同条件下的表现。
“代码可以骗人，但逻辑不会”。林晨喃喃自语，这是他这段时间形成的口头禅。
他决定自己写一个。
上午九点，送完乐乐去幼儿园的苏婉轻轻推开书房门，看到丈夫正对着白板画架构图。白板上已经写满了模块名称：数据层、策略层、交易层、评估层、可视化层……
“又要开新项目”？苏婉端着温水进来。
林晨接过水杯，眼睛还盯着白板：“得有个靠谱的回测框架。那些平台的回测，就像用尺子量空气——看起来有模有样，实际误差大到能坑死人”。
“需要多久”？
“三五天吧”。林晨喝了口水，“这次得写扎实点，以后所有策略都基于这个框架测试，相当于给自己建个实验室”。
苏婉点点头，没多问技术细节，只是轻声说：“别太拼，中午记得吃饭”。
书房门轻轻关上。林晨重新面对白板，思维像手术刀一样精准地解剖问题。
回测的核心是什么？
是模拟真实交易环境。但“真实”二字包含无数细节：交易时间、涨跌停限制、T+1 制度、手续费（印花税、佣金、过户费）、滑点（报价与实际成交价的偏差）、资金利用率、分批建仓的冲击成本……
林晨在“交易层”模块下又画出几个子模块。每细化一层，他就更清楚那些量化平台的回测为什么不可信——它们做了太多理想化假设。
“从今天起，我的系统里没有‘理想’二字”。林晨对着空荡荡的房间说。
他打开 VS Code，新建项目文件夹：QuantBacktestFramework。创建 README.md 文件时，他在第一行写下项目目标：
“一个尽可能逼近 A 股真实交易环境的回测框架，支持多策略并行对比，可视化分析，为实盘提供可靠依据”。
接下来的三天，林晨进入了心流状态。
早晨七点起床，八点开始编码，中午简单
（本章节未完结，点击下一页翻页继续阅读）
正在加载...