回测

回测在金融领域是一种重要的验证和评估策略性能的技术手段。它主要通过在历史数据上模拟投资策略的执行过程，以此检验该策略在过去时间段内的盈利能力和风险水平。回测不仅能够帮助投资者理解策略在不同市场环境下的表现，还能揭示策略的潜在风险和优化方向。有效的回测是金融决策过程中不可或缺的一部分，它增加了投资者对未来策略实施的信心，并为持续改进和优化投资策略提供了依据。

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AIStudio是BigQuant平台以AI为核心的Cloud IDE，可以用于量化投资数据分析、因子挖掘、模型训练、回测和交易，以及更广泛的程序开发和AI模型开发训练等。

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关键概念

更新时间：2025-04-24 03:34

策略运行与撮合说明

回测代码的编写和运行

策略逻辑编写完成后通过接口函数 M.hftrade （也是一个可视化模块的入口）来进行回测，如下是此函数的详细说明

M.hftrade.v2( #v2表示hftrade的版本号
    start_date,    #回测开始日期
    end_date,  #回测结束日期
    instruments=None,  #回测股票/基金/期货列表
    initialize=None,   #初始化函数初始化函数，initialize(context)
    on_stop=None,  #策略运行结束处理函数，on_stop(con

更新时间：2025-04-24 03:34

深度学习的模型固化

由于深度学习中牵扯到Dropout和随机种子等多处随机项，因此如果无法固化模型，当缓存丢失后会模拟交易/回测会触发重新训练，导致模型变化，本帖介绍固化已有的模型的步骤。

第一步，调试策略

好的策略应该经过多次训练查看模型的回测效果稳定性，如果发现同样参数下多次训练模型得到的回测结果变动范围较大，多半是模型不稳定。模型稳定后可以考虑固化模型并开启模拟交易。

第二步，记录模型文件到userlib文件夹

以上图DNN模型为例，

更新时间：2025-04-24 03:34

整百下单的一个例子

在默认的AI策略里，交易股数并不是整百，这和实际交易确实有一些不同。之所以这样做，是因为回测主要是验证思想，不想让资金管理、风险控制影响最初的策略思想。

但是，用户是可以手动修改代码，达到整百下单的目的的。

具体方法是修改handle_data函数里交易接口API，同时修改回测类型为：真实价格回测。相关文档可以参考：回测与交易引擎。具体要修改的位置为回测模块trade中的主函数，截图如下： ![image|572x355](/community/upload

更新时间：2025-04-24 03:34

AI选股策略_概念过滤

更新

本文内容对应旧版平台与旧版资源，其内容不再适合最新版平台，请查看新版平台的使用说明

新版量化开发IDE（AIStudio）：

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略：

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

新版数据平

更新时间：2025-04-24 03:20

设置交易费率和价格

导语

在AI量化策略开发第六步：回测教程中，我们介绍了Trade回测/模拟交易模块的重要函数和策略构建的基本流程，本文主要介绍如何在Trade模块中设置手续费和滑点。

在评估策略的时候，我们设置一定的交易手续费和滑点以模拟真实交易。在策略编写中，我们通常在回测模块的初始化函数中进行设置。

设置手续费

通过调用set_commission方法，在初始化函数中加入如下代码块实现相应的功能：股票，按成交金额百分比设置手续费，手续费不足5元按5元收取

# 示例代码1
def initialize(co

更新时间：2025-04-24 03:20

R-Breaker日内策略-期货分钟

https://bigquant.com/experimentshare/3e5c4533c9fa4174a16f8784bccfb69b

更新时间：2025-04-24 03:20

深度学习的模型固化

导语

由于深度学习中牵扯到Dropout和随机种子等多处随机项，因此如果无法固化模型，当缓存丢失后会模拟交易/回测会触发重新训练，导致模型变化，本帖介绍固化已有的模型的步骤。

如何固化模型

调试策略

第一步，调试策略

记录模型文件

第二步，记录模型文件到userlib文件夹

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=43e5c6bc-0a87-48

更新时间：2025-04-24 03:20

回测如何设置手续费和保证金率

可以在Initial函数中通过context的set_commission设置

def initialize(context):
    """初始化"""
    print("initialize")    

    # 股票设置费率的示例
    context.set_commission(equities_commission=PerOrder(buy_cost=0.0003, sell_cost=0.0013, min_cost=5.0))    

    # 期货设置费率的示例
    comm_dict = {

更新时间：2025-04-24 03:20