fidc-backtest-engine

面向中国 A 股和期货策略的 Rust 回测核心。仓库目标是提供平台自有的策略 DSL、执行模型、撮合模型和结果分析能力，最终由 fidc-backtest-service 对外提供策略运行服务。

当前能力

• 日频、分钟、tick 级策略生命周期与确定性回放。
• A 股行情、估值、因子、基准、候选资格、涨跌停触达、停牌和 ST 标记。
• 平台策略 DSL 与 StrategyContext 数据 API，不暴露非平台脚本语法。
• BacktestConfig 支持起止日期、初始资金、决策滞后、执行价格字段、基准代码。
• DailyMarketSnapshot 支持 open/close/last/day_open/prev_close/upper_limit/lower_limit。
• Universe 选择器支持动态市值带、排序、Top-N、动态订阅和策略内更新。
• A 股规则钩子支持 T+1、停牌、涨停不可买、跌停不可卖、整手和最小下单量。
• Broker 支持目标权重、显式金额、目标股数、限价、VWAP/TWAP、挂单、撤单和订单查询。
• 期货账户支持多空持仓、开平仓、今昨仓、保证金、手续费、结算和到期处理。
• 报告输出支持权益曲线、成交、持仓、月度收益、风险指标、基准序列和 JSON 分析包。
• 内置 OmniMicroCapStrategy，覆盖动态市值带、均线过滤、止损止盈、固定频率再平衡和盘中执行近似。

Workspace 布局

.
├── Cargo.toml
├── crates
│   ├── bt-demo
│   └── fidc-core
│       └── src
│           ├── broker.rs
│           ├── calendar.rs
│           ├── cost.rs
│           ├── data.rs
│           ├── engine.rs
│           ├── futures.rs
│           ├── platform_expr_strategy.rs
│           ├── portfolio.rs
│           ├── rules.rs
│           ├── scheduler.rs
│           ├── strategy.rs
│           └── strategy_ai.rs
├── data/demo
└── docs

核心模块

• calendar: 交易日历、交易日滚动和调度日期工具。
• instrument: 证券和合约静态定义。
• data: 行情、因子、基准、候选资格、公司行为、盘口和期货交易参数数据模型。
• universe: 动态市值带和预排序候选集。
• portfolio: 股票账户现金、持仓、可卖数量、盈亏、分红应收和资金流水。
• futures: 期货账户、合约参数、保证金、手续费和多空持仓。
• rules: 中国市场交易规则和风控校验。
• broker: 股票撮合、订单簿、滑点、成交量约束、限价和显式订单执行。
• scheduler: 日、周、月、分钟、tick 调度规则。
• platform_expr_strategy: 平台 DSL 解析后的表达式策略执行模型。
• strategy: 策略 trait、内置策略和运行时视图。
• strategy_ai: 策略 AI 手册、提示词生成和数据库字段目录合并。
• engine: 回测主循环、事件发布、报告和指标汇总。

平台策略模型

策略代码不直接运行 Python 或非平台 API，而是被解析为平台自有的策略 spec。执行链路是：

1. 页面编辑平台 DSL。
2. spec 生成器解析变量、函数、选股、排序、风控、资金分配和显式订单。
3. 回测引擎按交易日和调度事件构造 StrategyContext。
4. 策略返回 StrategyDecision 或显式订单动作。
5. Broker、规则钩子和账户模型完成撮合、费用、持仓和权益更新。
6. Analyzer 输出标准化结果供服务和前端展示。

平台 DSL 支持：

• strategy("name") { ... } 策略入口。
• let 自定义参数和 fn 自定义函数。
• when / unless / else 条件块。
• selection.market_cap_band(...) 动态市值带。
• filter.stock_expr(...) 任意指标、因子和组合选股。
• ordering.rank_by(...) 与 ordering.rank_expr(...) 排序。
• allocation.buy_scale(...) 动态买入资金比例。
• risk.stop_loss(...)、risk.take_profit(...) 多条件止盈止损。
• order.*、cancel.*、update_universe(...)、subscribe(...) 显式交易动作。

任意数据库指标和自定义因子通过 factor("field")、factor_value("field", lookback)、rolling_mean("field", n)、sma("close", n) 等函数读取。未预计算的均线窗口可在回测中按已有历史数据实时计算。

内置微盘策略

OmniMicroCapStrategy 是平台内置的微盘轮动策略，用于 demo、性能验证和策略迁移基线：

1. 使用 benchmark_signal_symbol 的同日决策价格计算指数信号。
2. 按 (index_level - base_index_level) * xs + base_cap_floor 计算动态市值带。
3. 在预排序 eligible universe 中按市值区间截取候选。
4. 过滤停牌、ST、退市、科创板、一元股、涨停、跌停和不可买卖标记。
5. 使用个股短中长均线过滤。
6. 支持止损、止盈、定期再平衡和替补买入。
7. 默认按 10:18 附近的平台调度快照近似盘中决策，并使用 last_price 或配置的盘口价格执行。

运行方式

默认运行仓库 demo 数据：

cargo run --bin bt-demo

运行平台内置微盘策略：

FIDC_BT_STRATEGY=omni-microcap \
FIDC_BT_SIGNAL_SYMBOL=000001.SH \
cargo run --release --bin bt-demo

接入真实分区 snapshot 目录：

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：

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

运行后默认生成：

• output/demo/equity_curve.csv
• output/demo/trades.csv
• output/demo/holdings_summary.csv

测试与构建

cargo fmt
cargo test
cargo build