backtest

为用户创建一个完整的 VectorBT 回测脚本。

参数

解析 $ARGUMENTS 为：策略 标的 交易所 周期

• $0 = 策略名称（例如：ema-crossover, rsi, donchian, supertrend, macd, sda2, momentum）
• $1 = 标的（例如：SBIN, RELIANCE, NIFTY）。默认：SBIN
• $2 = 交易所（例如：NSE, NFO）。默认：NSE
• $3 = 周期（例如：D, 1h, 5m）。默认：D

如果没有参数，询问用户想要哪个策略。

操作说明

1. 阅读 vectorbt-expert 技能规则以获取参考模式
2. 如果 backtesting/{strategy_name}/ 目录不存在则创建（按需）
3. 在 backtesting/{strategy_name}/ 目录下创建 .py 文件，命名为 {symbol}_{strategy}_backtest.py
4. 使用 rules/assets/{strategy}/backtest.py 中的匹配模板作为起点
5. 脚本必须：
   • 使用 find_dotenv() 从项目根目录加载 .env（自动从脚本目录向上查找）
   • 通过 OpenAlgo 的 client.history() 获取数据
   • 如果用户提供了 DuckDB 路径，则直接通过 duckdb.connect(path, read_only=True) 加载数据，而不是使用 OpenAlgo API。自动检测格式：Historify（market_data 表，epoch 时间戳）或自定义（ohlcv 表，日期+时间）。参见 vectorbt-expert 的 rules/duckdb-data.md。
   • 如果无法导入 openalgo.ta（独立 DuckDB），则使用内联的 exrem() 回退。
   • 默认使用 OpenAlgo ta 计算所有指标（EMA, SMA, RSI, MACD, BBands, ATR, ADX, STDDEV, MOM 等 90 多个）—— from openalgo import ta
   • 仅当用户明确要求 "talib"/"TA-Lib" 时才使用 TA-Lib；特殊指标（Supertrend, Donchian, Ichimoku, HMA, KAMA, ALMA, ZLEMA, VWMA）始终来自 OpenAlgo ta，因为 TA-Lib 没有对应实现
   • 使用 ta.exrem() 清理重复信号（始终在 exrem 前使用 .fillna(False)）
   • 使用 min_size=1, size_granularity=1 运行 vbt.Portfolio.from_signals()
   • 印度交割费用：交割股票使用 fees=0.00111, fixed_fees=20
   • 通过 OpenAlgo 获取 NIFTY 基准（symbol="NIFTY", exchange="NSE_INDEX"）
   • 打印完整的 pf.stats()
   • 打印策略与基准对比表（总收益率、夏普比率、索提诺比率、最大回撤、胜率、交易次数、盈亏比）
   • 用通俗语言解释回测报告，适合普通交易者理解
   • 如果 openstatz 可用，通过 ostz.dashboard(...) 生成 OpenStatz 交互式仪表盘 tearsheet——一个自包含的离线 HTML 文件，无需服务器（始终使用 OpenStatz，不要使用 QuantStats；也不要使用旧的 ostz.reports.html 静态报告）。在调用 dashboard() 之前设置 strategy_returns.name（例如 "EMA 20/50 Crossover - SBIN"）和 benchmark.name——tearsheet 显示的策略标题/列/图例使用的是这个名称，而不是 title= 参数（参见 openstatz-tearsheet 规则）
   • 使用 Plotly 绘制权益曲线和回撤图（template="plotly_dark"）
   • 将交易记录导出为 CSV
6. 代码或日志输出中不要使用图标/表情符号
7. 对于期货标的（NIFTY, BANKNIFTY），使用基于合约乘数的仓位管理：
   • NIFTY：min_size=65, size_granularity=65（2025年12月31日起生效）
   • BANKNIFTY：min_size=30, size_granularity=30
   • 期货使用 fees=0.00018, fixed_fees=20

可用策略

策略	关键词	模板
EMA 交叉	ema-crossover	assets/ema_crossover/backtest.py
RSI	rsi	assets/rsi/backtest.py
唐奇安通道	donchian	assets/donchian/backtest.py
超级趋势	supertrend	assets/supertrend/backtest.py
MACD 突破	macd	assets/macd/backtest.py
SDA2	sda2	assets/sda2/backtest.py
动量	momentum	assets/momentum/backtest.py
双动量	dual-momentum	assets/dual_momentum/backtest.py
买入并持有	buy-hold	assets/buy_hold/backtest.py
RSI 积累	rsi-accumulation	assets/rsi_accumulation/backtest.py

基准规则

• 默认：通过 OpenAlgo 获取 NIFTY 50（symbol="NIFTY", exchange="NSE_INDEX"）
• 如果用户指定了其他基准，则使用该基准
• 对于 yfinance：印度市场使用 ^NSEI，美国市场使用 ^GSPC（标普500）
• 始终比较：总收益率、夏普比率、索提诺比率、最大回撤

使用示例

/backtest ema-crossover RELIANCE NSE D
/backtest rsi SBIN
/backtest supertrend NIFTY NFO 5m