量化杂谈之基础篇系列文章：

【一】获取所有股票的代码和名字：一个爬虫的简单例子https://bbs.pinggu.org/thread-4145710-1-1.html
【二】回测的那些事  https://bbs.pinggu.org/thread-4154818-1-1.html【三】回测环境的搭建以及简单的回测框架  https://bbs.pinggu.org/thread-4154818-1-1.html


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事件驱动的回测框架是一种更为复杂的回测系统。上篇我们介绍的简单回测框架是以策略为主题的，不考虑交易的委托成交行为，因此与市场真实情况是有一定差距的。而事件驱动的回测框架可以模拟实盘交易，是一种完全仿真的回测环境。事件驱动的回测框架包含了以下几个组成部分：

• 事件模块

  
  

事件模块包括一个事件的基类，在事件的基类下面则有很多子事件，如市场数据事件(market)、交易信号事件(signal)、委托下单事件(order)和订单成交事件(fill)等。此外，还需要一个事件队列来存储和管理所有子事件。

• 数据采集模块

  
  

数据采集模块可以通过接口获取现在的行情数据和历史数据，该模块能够产生市场数据事件。历史数据的获取能直接读取我们搭建好的数据库，而实时的行情数据可能需要用到交易软件的接口。

• 策略模块

  
  

策略模块与简单回测系统类似，输入bar或者tick数据，生成signal；策略模块可以产生信号事件。

• 交易执行模块
  

  
  

交易执行模块接收信号事件，决定需要开仓和平仓的头寸数量，输出委托下单事件。该模块再根据委托下单事件进行模拟或者真实的交易，当订单成交事件完成时更新持有资产头寸以及其他相关数据。

• 资产头寸模块
  

  
  

资产追踪模块贯穿于各个事件之间，它记录资金、仓位、仓位市值等信息。一旦发生了仓位的变动，那么资产头寸模块记录的各种数据将会更新。资产头寸模块的另一个作用是tracing策略执行的全过程，因此会记录所有的交易历史讯息。

• 事件队列
  

  
  

在回测系统中，所有事件通过事件队列进行管理。当一个事件完成其使命后，就会自觉排到队伍最后，由下一个事件开始它的任务，如此循环。

下面来谈谈各主要模块它们的功能。

数据采集模块

• 从数据库或者API、文件等数据源中读取数据，用特定的数据结构存储它们；如果数据没有清洗和规整，那么还要对raw data进行处理。

• 获取当前时间戳上最近的N个bars。

• 将bars通过一定的方式转为策略模块可以直接使用的形式。

  
  

策略模块

• 策略触发器：在bar或者tick的数据达到时触发策略模块。

• 管理时间序列数据流，捕获新值释放旧值。

• 根据最新的时间序列数据产生交易信号。

  
  

交易执行模块

• 根据信号和现有的资产头寸决定需要交易的头寸数量，生成委托单。

• 订单管理系统：管理委托和成交订单，加入风控系统对下单进行风险控制。

• 算法交易系统：通过算法对委托的订单进行拆分。

• 模拟交易系统：模拟交易所对委托订单进行处理，其中包含价格撮合模型以及处理滑点的模型。

  
  

资产头寸模块

• 在生成委托单时提供现在的资产头寸情况，决定委托买卖的数量。

• 在订单执行成交后更新资产头寸状况。

• 记录交易产生的数据以及资金和仓位变动情况，如仓位、持仓的市值、剩余资金、交易费用以及盈亏。

  
  

基于事件的复杂回测系统就讲到这里，该回测系统很容易改造成一个能够进行真实量化交易的系统。基于事件的回测系统暂时不会继续展开，下一讲我们会采用一个策略对简单回测系统进行实例讲解，敬请期待~~