KestrelFBT — 国内期货回测框架

基于 Python 的事件驱动期货回测系统，支持 L1（普通行情）和 L5（五档深度）数据， 覆盖国内全交易所（SHFE / DCE / CZCE / CFFEX / INE / GFEX）。

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快速开始

安装依赖

pip install -r requirements.txt

运行示例

# Bar 策略（双均线）
python examples/demo_strategy.py

# Tick 策略（L1 ask1 动量）
python examples/demo_tick_strategy.py

# 完整仓位管理（止盈/止损/移动止损）
python examples/example_position_mgmt.py

# 多合约价差策略（rb + hc）
python examples/example_multi_contract.py

# L5 walk_book 冲击成本对比
python examples/example_l5_walkbook.py

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数据源

目录结构

{data_root}/
├── FUTURES_L1_TICK_ALL/              # L1 行情，覆盖全交易所
│   └── {YYYYMMDD}/
│       ├── DAY/{instrument}_day.csv
│       └── NIGHT/{instrument}_night.csv
├── FUTURES_L5_TICK_SHFE/             # L5 深度行情，按交易所分目录
├── FUTURES_L5_TICK_DCE/
├── FUTURES_L5_TICK_CZCE/
├── FUTURES_L5_TICK_CFFEX/
├── FUTURES_L5_TICK_INE/
└── FUTURES_L5_TICK_GFEX/

CSV 格式（30 列，无表头）

列	字段	说明
0	instrument	合约代码
1	date	自然日 YYYYMMDD
2	time	HHMMSSMMM（如 090000000）
3	turnover	当日累计成交额
4	volume	当日累计成交量（session 内重置）
5	last_price	最新价
6	open_interest	持仓量
7	high_price	当日最高
8	low_price	当日最低
9	timestamp	Unix 微秒时间戳
10-14	bid1-5	买一到买五价格
15-19	ask1-5	卖一到卖五价格
20-24	bid1-5_vol	买一到买五挂量
25-29	ask1-5_vol	卖一到卖五挂量

L1 文件中 bid2-5 / ask2-5 列恒为 0

日期约定

文件夹日期 = 自然日（数据物理发生的日期）

交易日 T 的数据 =
  夜盘：{T 的上一个自然日}/NIGHT/   ← 物理发生在上一自然日晚
  日盘：{T}/DAY/

示例：交易日 20250103 = 20250102/NIGHT/ + 20250103/DAY/

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基本用法

1. 编写策略

继承 BaseStrategy，重写需要的回调：

from kestrel.strategy.base import BaseStrategy
from kestrel.data.schema import TickData, BarData

class MyStrategy(BaseStrategy):
    name = "MyStrategy"

    def on_start(self): ...              # 回测开始，初始化
    def on_day_start(self, date): ...    # 每日开始
    def on_tick(self, tick: TickData): ... # 每条 tick
    def on_bar(self, bar: BarData): ...  # 每根 K 线（需配置 bar_periods）
    def on_fill(self, fill_data): ...    # 成交回报
    def on_reject(self, reject_data): ...# 拒单通知
    def on_day_end(self, date): ...      # 每日结束
    def on_stop(self): ...               # 回测结束

2. 下单接口

# 开仓（均返回 order_id）
order_id = self.buy_open(instrument, price, volume, order_type="LIMIT")
order_id = self.sell_open(instrument, price, volume, order_type="MARKET")

# 平仓
order_id = self.sell_close(instrument, price, volume, order_type="LIMIT")
order_id = self.buy_close(instrument, price, volume, close_today=False)

# 撤单
self.cancel(order_id)

# order_type: "LIMIT"（限价）或 "MARKET"（市价/对手价）

3. 查询接口

tick  = self.get_last_tick("rb2501")   # 最新 tick
pos   = self.get_position("rb2501")    # 持仓（含多空手数、均价）
eq    = self.get_equity()              # 总权益
cash  = self.get_cash()                # 可用资金

4. 配置回测

from kestrel.engine.backtest import BacktestEngine, BacktestConfig
from kestrel.engine.matching import ContractInfo, FillPolicy

config = BacktestConfig(
    instruments     = ["rb2501"],           # 订阅合约列表
    start_date      = 20250102,             # 回测起始交易日
    end_date        = 20250228,             # 回测结束交易日
    initial_capital = 500_000.0,            # 初始资金（元）
    contracts       = [ContractInfo(...)],  # 合约规格（见下方）
    use_l5          = False,                # True=L5数据，False=L1数据
    fill_policy     = FillPolicy(...),      # 撮合策略（见下方）
    bar_periods     = [1, 5],              # K线周期（分钟），None=不合成K线
    data_root       = "/mnt/nvme1n1",       # 数据根目录
    output_path     = "./results/out.json", # 结果输出路径（None=不输出）
)

engine = BacktestEngine(config, MyStrategy())
report = engine.run()

5. 合约规格

ContractInfo(
    instrument        = "rb2501",   # 合约代码
    exchange          = "SHFE",     # 交易所
    multiplier        = 10,         # 合约乘数（元/点）
    price_tick        = 1.0,        # 最小变动价位
    margin_rate       = 0.08,       # 保证金率（按合约价值比例）
    commission_per_lot = 10.0,      # 手续费（元/手），与 commission_rate 二选一
    commission_rate   = 0.0,        # 手续费率（按成交额比例）
)

常见合约规格参考 config/contract_specs.json（含乘数和最小变动价，不含保证金/手续费）。

6. 撮合策略

FillPolicy(
    # 限价单成交模式
    limit_fill_mode           = "next_tick",  # 默认：下一tick才成交（最保守）
                                              # "price_cross"：价格穿越即成交
                                              # "volume_participation"：按成交量参与比例

    volume_participation_rate = 0.3,          # 仅 volume_participation 模式有效

    # 市价单 / 对手价成交模式
    market_fill_mode          = "next_tick",  # 默认：下一tick对手盘价格成交
                                              # "current_tick"：当前快照价格（有预见性偏差）

    market_slippage_ticks     = 1,            # 额外滑点跳数（>=0）

    # L5 模式：按五档深度逐档消耗，量化市场冲击成本
    # L1 模式下此参数自动忽略
    walk_book                 = True,
)

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数据模型

TickData

tick.instrument     # 合约代码
tick.trading_date   # 交易日 YYYYMMDD
tick.time           # HHMMSSMMM
tick.timestamp      # Unix 微秒
tick.last_price     # 最新价
tick.delta_volume   # 本 tick 新增成交量（差分后）
tick.bid1           # 买一价（L1/L5 均有）
tick.ask1           # 卖一价
tick.bid1_vol       # 买一量
tick.ask1_vol       # 卖一量
tick.bid2-5         # 买二到买五（仅 L5 有效）
tick.ask2-5         # 卖二到卖五（仅 L5 有效）
tick.is_l5()        # 是否包含五档深度
tick.ask_prices()   # [ask1, ask2, ..., ask5]
tick.ask_vols()     # [ask1_vol, ..., ask5_vol]

BarData

bar.instrument      # 合约代码
bar.trading_date    # 交易日
bar.bar_time        # Bar 开始时间 HHMMSSMMM
bar.period_min      # K 线周期（分钟）
bar.open / high / low / close
bar.volume          # 该 Bar 内成交量

InstrumentPosition

pos = self.get_position("rb2501")
pos.long_volume     # 多头持仓手数
pos.short_volume    # 空头持仓手数
pos.long_avg_price() # 多头均价
pos.short_avg_price()# 空头均价
pos.floating_pnl()  # 浮动盈亏

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回测报告

engine.run() 返回 dict，同时（若配置了 output_path）写入 JSON 文件：

{
  "config": { "instruments": [...], "start_date": ..., ... },
  "metrics": {
    "total_return": 0.0512,
    "annual_return": 0.1823,
    "sharpe_ratio": 1.42,
    "calmar_ratio": 2.31,
    "max_drawdown": 12500.0,
    "max_drawdown_pct": 0.025,
    "win_rate": 0.54,
    "profit_factor": 1.8,
    "total_commission": 1200.0,
    "total_trades": 120,
    "total_turnover": 8500000.0
  },
  "equity_curve": [
    { "date": 20250102, "equity": 502000, "daily_pnl": 2000, ... },
    ...
  ]
}

控制台打印摘要：

from kestrel.analytics.report import print_summary
print_summary(report)

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架构概览

BacktestConfig
    └─ BacktestEngine
          ├─ DataFeed          ← 多合约 tick 归并回放 + Bar 合成
          ├─ EventEngine        ← 同步事件总线
          ├─ MatchingEngine     ← 撮合引擎（FillPolicy 可配置）
          │    └─ ContractInfo  ← 合约规格
          ├─ Portfolio          ← 持仓 + 逐日盯市结算
          └─ BaseStrategy       ← 用户策略（可插拔）
                                   ↑ on_tick / on_bar / on_fill

事件流（每个 tick）：

DataFeed → TickData
  → MatchingEngine.on_tick()    先撮合上一 tick 的挂单
  → Portfolio.on_tick()         更新浮动盈亏
  → Strategy.on_tick()          触发策略逻辑
  → Strategy.on_bar()           触发已完成的 Bar
  → EventEngine.process_all()   处理 ORDER / FILL / REJECT

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注意事项

1. L1 vs L5 互斥：两者代表不同的实盘账户类型，不可混用。 用 L5 数据回测但实盘只有 L1 会高估信息优势。

2. 撮合近似性：所有基于快照数据的成交模拟都是近似。 FillPolicy 的默认参数（next_tick + 1 跳滑点）偏保守。 建议用实盘成交数据校准滑点参数。

3. 成交量累计：CSV 中的 volume 是 session 内累计值。 框架内部已自动做差分，tick.delta_volume 即为本 tick 新增成交量。 DAY/NIGHT session 切换时差分基准自动重置。

4. 交易日归属：夜盘数据文件夹日期为自然日，但在框架内已映射为下一交易日。 策略代码中的 tick.trading_date 和 on_day_start(date) 始终是交易日。

5. 多合约时间对齐：多合约 tick 按 timestamp（微秒）全局排序后串行回放， 保证跨合约策略（套利）的时间一致性和结果确定性。

6. 参数优化：如需跑多组参数，使用 multiprocessing.Pool 在多进程中 各自创建独立的 BacktestEngine，不要在引擎内部使用多线程。