# fidc-backtest-engine

一个面向中国 A 股长周期选股策略的 Rust 回测核心骨架。这个仓库的第一版目标不是“玩具回测器”，而是提供一个可以继续演化为平台化引擎的最小可用核心，方向参考 `nautilus_trader` 的分层架构和 `rqalpha` 的中国股票规则约束。

## 当前能力

- Phase 3：增加预索引数据层、可配置决策/执行语义，以及更贴近聚宽微盘股脚本的 native 策略
- 日频交易日历与确定性逐日回放
- A 股日频市场快照、估值/因子快照、基准快照、候选资格标记
- 策略接口与引擎驱动，不直接模拟 `jqdata` API
- `BacktestConfig` 支持 `decision_lag_trading_days` 和 `execution_price_field(open/close/last)`
- `DailyMarketSnapshot` 支持 `day_open` / `last_price`
- Universe 选择器：按指数位置动态切换市值带，再取最小市值 Top-N
- 风险节流：基于指数均线状态切换 100% / 50% / 0% 仓位
- Broker Simulator：按次日开盘价撮合，支持手续费、印花税、最小佣金
- 中国 A 股规则钩子：T+1、停牌、涨停不可买、跌停不可卖
- 回测输出：权益曲线、成交记录、期末持仓摘要
- 新增 `JqMicroCapStrategy`：覆盖动态市值带、停运窗口、1 元股 / ST / 科创板过滤、均线过滤、止损止盈、固定频率再平衡
- `cargo run --bin bt-demo` 可直接运行仓库内置 demo 数据

## Workspace 布局

```text
.
├── Cargo.toml
├── crates
│   ├── bt-demo
│   │   └── src/main.rs
│   └── fidc-core
│       └── src
│           ├── broker.rs
│           ├── calendar.rs
│           ├── cost.rs
│           ├── data.rs
│           ├── engine.rs
│           ├── events.rs
│           ├── instrument.rs
│           ├── portfolio.rs
│           ├── rules.rs
│           ├── strategy.rs
│           └── universe.rs
└── data/demo
```

## 核心模块概览

- `calendar`: 交易日历和滚动窗口工具，负责日频迭代和均线 lookback。
- `instrument`: 证券静态定义。
- `data`: 日频市场、因子、基准、候选资格数据模型与 CSV loader；内部预建 symbol 级价格前缀和、按日预排序 eligible universe。
- `universe`: 动态市值带 Universe Selector。
- `portfolio`: 现金、持仓、FIFO lots、T+1 可卖数量、盈亏汇总。
- `rules`: 中国股票规则钩子，隔离停牌、涨跌停、T+1 检查。
- `cost`: 佣金、印花税、最低佣金模型。
- `broker`: 同时支持“目标权重再平衡”和显式 `order_target_value / order_value` 订单意图，买单按 100 股向下取整；执行价可选 `open / close / last`。
- `strategy`: 引擎驱动的策略 trait 与具体策略实现。
- `engine`: 确定性的逐日回测循环和结果收集。

## 策略实现

示例策略 `CnSmallCapRotationStrategy` 对应一类典型的 A 股小市值轮动逻辑，并在 phase 2 里更贴近原始 jqdata 语义：

1. 用指数点位动态计算市值带：
   - `mystart = round((index_close - base_index_level) * xs + base_cap_floor)`
   - `myend = mystart + cap_span`
2. 在当前市值带内，按总市值升序取 Top-N。
3. 用指数短均线/长均线关系控制总仓位：
   - 当 `MA(short) < MA(long) * rsi_rate` 时降到 `trade_rate`
   - 否则恢复到 `1.0`
4. 按 `refresh_rate` 固定频率再平衡。
5. 非再平衡日也会检查止损/止盈钩子并触发退出。
6. 候选过滤纳入资格快照：
   - 停牌
   - ST
   - 新股
   - 科创板
   - 1 元股
   - allow_buy / allow_sell

这个接口不是 `jqdata` 风格的 `before_trading_start` / `handle_data` 直接脚本 API，而是：

- 策略收到 `StrategyContext`
- 返回 `StrategyDecision`
- 引擎和 broker 负责把目标权重和退出指令变成实际成交

这更接近平台化引擎需要的“策略意图”和“执行语义”分离。

新增的 `JqMicroCapStrategy` 更直接对齐 `/聚宽微盘股策略.py`：

1. 指数信号使用 `benchmark_signal_symbol` 的同日 `last_price`。
2. 市值带按 `round((index_level - base_index_level) * xs + base_cap_floor)` 动态计算。
3. 在预排序后的 eligible universe 上做带内截取，避免每个交易日全表扫描。
4. 叠加脚本中的盘中规则：
   - 涨停开盘 / 跌停开盘
   - 当前涨停 / 当前跌停
   - 停牌 / ST / 名称含退 / 科创板
   - 1 元股
   - 个股 5/10/20 日均线过滤
5. 止损/止盈与固定 15 日再平衡同时工作。
6. 当前实现将 `run_daily(10:17/10:18)` 近似为“同日快照决策 + `last_price` 执行”，比传统 `T-1 -> T open` 更接近原脚本。
7. 执行层不再只做目标权重映射，而是支持更接近原脚本的显式订单链路：
   - `order_target_value(symbol, 0)` 风格清仓
   - `order_value(symbol, cash)` 风格补仓
   - 止损/止盈后按剩余现金和剩余槽位补首个可买标的
   - 定期调仓时先卖出池外持仓，再按固定现金分配逐笔买入

## 与原始 jqdata 策略族的映射

如果原始逻辑大致是：

- 依据指数点位动态切换可接受市值带
- 从候选股票里选最小市值若干只
- 按均线决定是否降仓
- 周期性调仓
- 带止损/止盈

那么本仓库中的映射关系是：

- `get_fundamentals` / `valuation.market_cap` -> `DailyFactorSnapshot.market_cap_bn`
- `get_price` / `history` -> `DailyMarketSnapshot` + `BenchmarkSnapshot`
- `set_benchmark` -> `BacktestConfig.benchmark_code`
- `filter_paused` / `filter_st` / 新股过滤 -> `CandidateEligibility`
- `order_target_value` / `order_value` -> `StrategyDecision.order_intents` 由 `BrokerSimulator` 顺序解释执行
- 风险控制逻辑 -> `CnSmallCapRotationStrategy::gross_exposure`

## Phase 2 新增内容

- `DataSet::bundle_on(date)`：引入按日 snapshot bundle 视图，方便未来直接对接 FiDataCenter / FiDataScraper 预计算快照
- `DataSet::from_partitioned_dir(path)`：新增按日分区 snapshot 目录读取入口，为真实回测数据源接入打基础
- 策略诊断输出：equity curve 里新增 `diagnostics` 字段，记录市值带、候选样本、退出原因等信息
- 候选资格快照扩展：补入 `is_kcb`、`is_one_yuan`
- 增加策略选择行为测试

## Phase 3 新增内容

- `DataSet` 新增 symbol 级价格前缀和，均线查询变为 O(1)
- `DynamicMarketCapBandSelector` 新增预排序 eligible universe + 二分带内截取
- `BrokerSimulator` 新增 `execution_price_field`
- `BacktestEngine` 新增 `decision_lag_trading_days`
- 新增 `JqMicroCapStrategy` 和对应测试
- `StrategyDecision` / `BrokerSimulator` 新增显式订单意图，开始覆盖 `order_target_value / order_value` 语义

## 当前仍保留的简化点

下面这些是刻意保留为 v1 简化，而不是遗漏：

- 只支持日频 snapshot，不直接做逐笔 tick 回放。
- `JqMicroCapStrategy` 已支持同日 `last_price` 决策/执行，但这仍然是 snapshot 近似，不是盘口逐笔成交。
- 不模拟盘口排队、成交量约束和滑点模型，成交默认按开盘价完成。
- 买单按 100 股整手向下取整，卖单允许按实际持仓数量退出。
- 未处理复权、分红送转、融资融券、可转债、科创板/北交所差异规则。
- 止损止盈仍然是 snapshot 驱动，不是逐笔止损链。

这些简化都在代码结构上留了扩展位，不会阻断后续升级到更完整的执行层。

## 运行方式

默认跑仓库内置 flat demo CSV：

```bash
cargo run --bin bt-demo
```

运行更贴近聚宽微盘股脚本的策略：

```bash
FIDC_BT_STRATEGY=jq-microcap \
FIDC_BT_SIGNAL_SYMBOL=000001.SH \
cargo run --release --bin bt-demo
```

如果要接更接近真实数据面的按日分区 snapshot 目录：

```bash
FIDC_BT_DATA_LAYOUT=partitioned \
FIDC_BT_DATA_DIR=/path/to/snapshots \
FIDC_BT_SIGNAL_SYMBOL=000001.SH \
cargo run --bin bt-demo
```

约定目录结构：

```text
snapshots/
├── instruments.csv
├── benchmark/
│   └── YYYY/MM/*.csv
├── market/
│   └── YYYY/MM/*.csv
├── factors/
│   └── YYYY/MM/*.csv
└── candidates/
    └── YYYY/MM/*.csv
```

其中：
- `market/`：日级行情快照，可显式携带 `upper_limit/lower_limit/day_open/last_price`
- `factors/`：估值/因子快照，可扩展 `turnover_ratio/effective_turnover_ratio`
- `candidates/`：候选资格/过滤标记快照
- `benchmark/`：业绩基准指数快照

补充说明：
- 策略的“调仓信号指数”可以通过 `FIDC_BT_SIGNAL_SYMBOL` 单独指定，例如 `000001.SH`
- `benchmark/` 仍用于业绩基准和默认风险参考，两者现在不必强制相同
- 分区目录支持递归读取，因此可直接消费 `YYYY/MM/*.csv` 这类真实导出布局

这层接口是为后续对接 `FiDataCenter / FiDataScraper` 的预计算 snapshot 数据准备的。

运行后会生成：

- `output/demo/equity_curve.csv`
- `output/demo/trades.csv`
- `output/demo/holdings_summary.csv`

## 测试与构建

```bash
cargo fmt
cargo test
cargo build
```

## 为什么这个设计适合后续做快

这个版本已经按“预计算后高速回放”的思路组织：

- 因子与资格数据和市场行情解耦，适合把 `T x N` 的选股输入预先展开。
- 快照结构是列式数据库友好的固定字段模型，后续可以自然对接 ClickHouse/Parquet。
- Engine 逐日回放时只做：
  - 取当天切片
  - 策略计算 target weights
  - broker 做持仓差量执行
- 不把查询逻辑塞进策略内部，避免回测时频繁回源数据层。

如果未来把日频因子、资格标记、可交易标记和 `day_open / last_price / high_limit / low_limit` 全部预计算到列式存储，再按日期分块读入内存，6 年全市场回测在分钟级是合理目标，原因是：

- 回测时不再做昂贵的 SQL join
- 因子筛选可直接消费预先物化并排序的 snapshot
- 组合调仓只关心“目标持仓”和“当前持仓”的差量
- 事件流是 append-only，适合批量写出和后处理分析
- 均线查询通过 prefix sums 变成 O(1)
- 市值带选股通过预排序 universe + 二分定位变成 O(log N + K)

## 距离真实 6 年 / 5 分钟平台还差什么

当前仓库已经有“核心引擎 + 规则钩子 + 策略接口 + demo 回放”，但距离生产级目标还差：

- 真实 snapshot loader：接入 FiDataCenter / FiDataScraper 的 ClickHouse / Parquet / PostgreSQL 预计算快照，而不是 demo CSV
- 分钟级执行层：把当前 `T-1 决策 / T 开盘执行` 扩展到更接近 `10:17 / 10:18` 的分钟级执行语义
- 更完整的 A 股规则：复权、分红、涨跌停细分、创业板/北交所规则、成交量约束、滑点模型
- 更高效的数据访问：按日期块和列式布局一次性加载 6 年快照，避免回测时回源拼表
- 批量参数回测：多个参数集共享预计算快照与候选池缓存

## Roadmap

- 引入更明确的事件总线和 portfolio/account ledger 分层
- 增加多 benchmark、多 universe、多个 broker model
- 支持企业行为、前后复权与现金分红
- 增加滑点、量比约束、成交量参与率
- 增加 parquet / ClickHouse 数据源与预计算管线
- 增加指标分析、分组收益、归因和 walk-forward 框架
