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AK回测

技能标识:akshare_backtest

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作者:admin | 来源记录:ClawHub
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ClawHub
版本
V 1.0.3
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概述
安装方式
版本历史

AK回测

A股量化策略回测 (AkShare Backtest)

基于 AkShare 免费行情数据,实现 A股量化策略的历史回测。

策略说明

默认策略:强势股轮动

条件说明
涨停基因近5日有涨停,或单日涨幅>7%
均线多头
5日均线>10日均线>20日均线 | | 量价配合 | 今日成交量 > 5日均量 × 1.2 |

买卖规则

触发条件操作
+5%卖出 1/3
+8%
再卖出 1/3(剩余1/3继续持有) | | +10%以上 | 尾盘不涨停则全部清仓 | | -3% | 无条件止损 | | 持仓满3天 | 第3天尾盘强制平仓 |

仓位管理

  • - 初始资金:默认 5 万(可配置)
  • 单票仓位:20%-35%
  • 同时持仓:最多 3 只
  • 每日保留 30% 现金

安装依赖

bash
pip install akshare pandas numpy

使用方法

命令行调用

bash
python {baseDir}/scripts/backtest.py --capital 50000 --start 20240101 --end 20240630

参数说明

参数说明默认值
--capital初始资金(元)50000
--start
开始日期(YYYYMMDD) | 20240101 | | --end | 结束日期(YYYYMMDD) | 当前日期 | | --output | 输出目录 | miaoxiang/backtest | | --query | 自然语言参数 | 暂不支持 |

示例

bash

回测2024年全年


python scripts/backtest.py --capital 100000 --start 20240101 --end 20241231

回测2024下半年

python scripts/backtest.py --start 20240701 --end 20241231

输出文件

文件说明
daily_values.csv每日净值曲线(日期、现金、持仓市值、总净值、收益率)
trades.csv
全部买卖记录(日期、股票、买卖价、数量、收益率、原因) |

结果解读

回测脚本会输出:

========== 回测结果 ==========
初始资金: 50,000
最终净值: 58,234
总收益率: +16.47%
年化收益率: +32.18%
最大回撤: -12.35%
交易次数: 45
卖出次数: 42
胜率: 58.5%
==============================

关键指标

  • - 总收益率:回测期间累计收益
  • 年化收益率:折算为年化收益(按250交易日/年)
  • 最大回撤:从峰值到谷底的最大跌幅
  • 胜率:盈利交易 / 总卖出次数

风险提示

  1. 1. 历史不代表未来:回测结果仅供参考,不构成投资建议
  2. 滑点成本:实际交易会有滑点,回测可能偏乐观
  3. 流动性风险:小盘股可能无法按回测价格买入
  4. 手续费:未计入佣金和印花税(建议手动扣除)

扩展方向

  • - 接入实时行情实现模拟交易
  • 添加大盘择时(沪深300均线过滤)
  • 多策略组合轮动
  • 优化止盈止损参数
  • 接入实盘券商API

标签

skill ai

通过对话安装

以下为平台配置的接入选项,并非逐项实测通过。能否安装取决于客户端支持、技能来源和运行环境:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 akshare-backtest-1775901242 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 akshare-backtest-1775901242 技能

通过命令行安装

skillhub install akshare-backtest-1775901242

下载

⬇ 下载 akshare_backtest v1.0.3(免费)

文件大小: 8.29 KB | 发布时间: 2026-4-12 08:50

v1.0.3 最新 2026-4-12 08:50
- 增加详细使用说明与策略介绍,方便用户理解回测流程与买卖规则。
- 明确输出文件格式,新增 daily_values.csv 和 trades.csv 说明。
- 提供完整的命令行调用示例和可配置参数说明。
- 补充风险提示及结果解读,帮助用户正确理解回测数据。
- 列出依赖安装步骤及未来扩展方向。
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