1.基于真实历史数据、真实交易规则 2.功能均以函数给出且注释 3.可将自己的策略写入查看效果

根据A股实际情况构建的BackTrader回测模板，包括：交易费（印花税、手续费、过户费）；分红及自动调整持仓；停牌策略及停牌日不交易等，模板支持多股回测、多周期回测。 PS:代码采用策略和交易分离，使用参数传递方式构建，虽然效率变低了，但便于构建风险管控

回测

hftbot版本3 对象： 三角形中涉及三种对象类型/接口。 每个都直接连接到其他两个。 交易所--- gdax --- poloniex 分析器（允许我们在漫游器和交易所之间共享资源）---购买墙壁分析仪大脑---体积分析仪大脑 交易者---一分钱跳跃机器人---摇摆交易机器人 交易机器人可以实现任何或多个API来下达和管理订单。 这与上面的“ Exchange”类型完全分开，后者只是一个数据馈送/输入对象。 僵尸程序始终会运行多个协同例程。 监控有效订单-检查止损是否被击中，进行调整-订单完成时通知 寻找机会（来自“ <-tick”频道的信息） Bot具有任务队列，可防止它们过载。 例如，我们一次只能发出有限数量的LIMIT订单（取决于余额，风险偏好等）。 因此，机会分析器协同例程仅通过容量有限的队列调用placeLimitBuyOrder（）。 直到我们收到GDAX服务

版本更新: 2021-12-14 1、放弃对期货的支持，目前仅支持对股票的模拟回测。 2、将文件直接拷贝至程序的根目录直接通过import simeasure导入模块，通过创建实例使用，并通过实例引用成员实现相关的功能。 3、单个交易实例仅支持单个交易标的，如果涉及多个交易标的需建立多个交易实例。 4、每传入一个数据清算一次系统模块内部数据。 重要两个函数创建实例以及传递数据进行运算： 创建实例函数：simeasure.new_settle_account()，初始资金默认为1000000. 数据驱动函数：datain(data)，不调用该函数会报错，没有数据进行运算。

huice:vnpy中的回测系统

QuantTester:CTA量化策略回测系统

xBacktest: 基于C++的国内期货交易策略回测系统 架构 xBacktest是一个使用C++编写的期货交易策略回测系统，它借鉴了PyAlgoTrade的设计，采用事件驱动架构。 功能 xBacktest支持以下功能： 支持多策略、多合约、多周期组合 支持多种性能分析指标 内置多种技术指标，可外接TA-Lib 支持策略参数寻优，支持遗传算法寻优 抽象DataSeries接口，方便用户使用 策略编写使用事件驱动模式 说明 xBacktest已停止开发，其存在的主要问题是过度设计。回测系统如果考虑太多现实中不常用的需求，会导致不必要的复杂性。 改进版本的回测系统被集成到AlgoSE算法策略引擎中，实现回测与实盘接口的完全一致。

RSI策略 交易策略的建立，回测和优化 这是有关RSI交易策略的python项目。 根据Constance Brown的观点，在牛市中，RSI在熊市中在40-80和20-60之间波动。 因此，这里的策略是在RSI = 40时在牛市中做多，而在RSI = 60时在熊市中做空，那么投资者有较大的安全边际。 当然，这并不适用于所有资产。 但这在很多情况下是有道理的。 该项目试图优化此策略，并在铁矿石期货，铜等不同资产中对其进行回测。

Strategems.jl：Julia中的定量系统交易策略开发和回测