交流下可视化回测框架

回测框架主要有： 1.云平台：聚宽等，不熟悉，有好用的可以推荐下（平台亮点是啥）。 2.自建：获取 k 线数据的 api ，开源可视化框架的选择（ python 下）

主要讲一下，昨天花了半天时间，用 cursor （ ai 写代码）写了个简单可视化回测框架，cursor 很香，不知道阿里的通义灵码怎么样，过段时间体验下。 api：baostack ，不收费。 可视化回测框架：backtrader 。一个 python 文件就可以写一个简单的 trade 策略了。 有更好的方式和方案选择也可以推荐下。

trade 策略： 投资宽基指数 etf （上证指数），资金分份（ 5 份），每下跌固定百分比（ 4%）买一份，持有总收益涨一定幅度并回落卖出（涨 6%回落 1%），第一份买入必须是从高点下降一定幅度（ 8%）才买入，这样性价比相对高一些（也可以通过大周期技术指标判断高低点择时买入第一份）。

回测从 2020-1-1 至今 2024-8-19 的数据。新账号不能发图，自己 base64 解码看把。aHR0cHM6Ly9pLmltZ3VyLmNvbS9NRkltMExwLmpwZWc=

最大投入资金份数为 3 ，3 年多总收益是总金额的 13%，比较低-_-。

总结： 收益率比较低，资金占用率还好，可以用剩余前买短期无风险的基金（债券，货币，国债逆回购）。 对下行周期品种比较友好，对于持续上涨品种此策略无法把握。 对比定投收益低很多，胜在回撤相对来说比较小。可以作为价值投资的底仓，不同风险偏好只需要设置不同资金份数就可以了。

投资大佬们，技术大佬们，多提提建议，有好的方案分享交流下。

TODO： 1.策略和每次买卖需要持久化存储，展示和数据管理。 2.买卖点的每日提醒。