回测引擎在量化交易中至关重要，需满足再现性、可比性、可调参和贴近实盘四个目标。向量化回测适合参数扫描，而事件驱动回测用于实盘验证。两者各有优缺点，需根据阶段选择。工程质量直接影响策略上线表现，确保回测结果可信至关重要，同时对账流程和成本模型的设计也不可忽视，以提高回测的准确性和可靠性。

量化策略从研究到实盘需经过研究、回测、模拟交易和实盘四个环境，每个环境解决不同问题。文章探讨如何通过共享接口连接这些环境，确保策略代码只需编写一次，减少因环境差异导致的错误。强调四套环境的重要性及其各自的风险，提出架构设计和工程要点，以确保策略在真实账户中稳定运行。

回测中常见的偏差包括幸存者偏差、前视偏差和未来函数，这些偏差导致回测结果与实盘表现不符。幸存者偏差只考虑存活公司的数据，前视偏差使用未来信息进行决策，而未来函数在特征生成中引入未来数据，造成信息泄漏。为解决这些问题，需要建立严格的数据管理和回测流程，确保数据的准确性和可用性，避免策略失效。

本文探讨了交易策略回测与实盘表现之间的差异，指出回测中假设的成交价与实际成交价存在显著差距，主要由于未考虑交易成本。交易成本包括显性成本（如佣金、印花税）和隐性成本（如滑点、冲击成本、机会成本）。文章分析了各类成本的测量方法和模型，强调在策略开发中应重视交易成本的影响，以提高策略的实际表现，并提供了跨市场的成本差异及监控改进建议。

一位技术宅因股市失利，利用AI开发了股票评估系统，结合数据分析和风险评估，实现人机协同交易。实验总结了AI炒股的三大定律，强调数据质量和回测的重要性。

DolphinDB可以将历史数据按照时间顺序导入流表，作为“实时数据”，以便用于回测和实时交易。介绍了replay和replayDS函数，并演示了数据回放的过程。replay函数将指定表或数据源的数据注入到流表中。replayDS函数生成一组数据源作为replay函数的输入。可以使用replay和replayDS函数回放单个表或多个表的数据。回放的数据可以通过DolphinDB订阅和处理，或通过第三方客户端使用DolphinDB的流API进行处理。

通过纯Python完成股票回测框架的搭建。 什么是回测框架? 无论是传统股票交易还是量化交易，无法避免的一个问题是我们需要检验自己的交易策略是否可行，而最简单的方式就是利用历史数据检验交易策略，而回测框架就是提供这样的一个平台让交易策略在历史数据中不断交易，并生成最终结果，通过查看结果的策略收益，年化收益，最大回测等用以评估交易策略的可行性。