在当今竞争激烈的高频交易领域，微小的性能差异往往决定了策略的成败。传统回测工具往往忽视了订单延迟、队列位置等关键因素，导致回测结果与实盘表现存在显著差距。HftBacktest应运而生，作为一款专为Python设计的高频交易和市场制造策略开发框架，它通过精确模拟真实市场环境，为交易者提供前所未有的回测准确性。
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/hf/hftbacktest 为什么需要精确的回测？
高频交易策略的成功依赖于对市场微观结构的深刻理解。传统的保守回测方法往往会掩盖那些微小的盈利机会，而过于乐观的方法则会夸大实际表现。HftBacktest的目标是在这两个极端之间找到平衡点，确保回测结果能够真实反映实盘交易表现。
核心功能特色
1. 完整的订单簿重建
基于Level-2市场数据和Level-3订单数据，HftBacktest能够精确重建完整的订单簿状态，包括买卖盘口、深度信息和交易活动。
2. 延迟建模与处理
- 喂入延迟：准确模拟市场数据到达的延迟
- 订单延迟：考虑订单从发送到交易平台确认的时间差
- 自定义模型：支持用户根据特定需求开发专属延迟模型
3. 订单队列位置模拟
考虑订单在等待填充时在队列中的位置，这是传统回测工具经常忽略的关键因素。
技术架构优势
Numba JIT编译优化
HftBacktest充分利用Numba的即时编译技术，将Python代码编译为高效的机器码，确保在保持Python易用性的同时获得接近原生代码的性能。
多资产多交易平台支持
框架支持在多个资产和交易平台之间进行同步回测，满足复杂策略的测试需求。
典型应用场景
高频做市策略开发
为交易平台提供流动性是高频交易的重要应用场景。HftBacktest能够精确模拟做市策略在真实市场环境中的表现。
网格交易策略优化
通过精确的延迟和队列位置模拟，优化网格交易策略的参数配置和风险管理。
快速开始指南
安装方式
通过pip直接安装最新稳定版本：
pip install hftbacktest
或者从源码安装最新开发版本：
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/hf/hftbacktest
数据准备
项目支持多种数据源格式，包括Binance、Bybit等主流交易平台的历史数据。详细的数据准备指南可以参考项目文档。
基础示例
以下是一个简单的高频做市策略示例：
@njit
def market_making_algo(hbt):
# 获取资产信息
asset_no = 0
tick_size = hbt.depth(asset_no).tick_size
lot_size = hbt.depth(asset_no).lot_size
# 每10毫秒处理一次
while hbt.elapse(10_000_000) == 0:
hbt.clear_inactive_orders(asset_no)
# 获取当前订单簿深度
depth = hbt.depth(asset_no)
mid_price = (depth.best_bid + depth.best_ask) / 2.0
# 计算报价
reservation_price = mid_price
half_spread = 0.001 * mid_price
new_bid = reservation_price - half_spread
new_ask = reservation_price + half_spread
# 提交订单
order_qty = 100
hbt.submit_buy_order(asset_no, 1, new_bid, order_qty, GTX, LIMIT, False)
hbt.submit_sell_order(asset_no, 2, new_ask, order_qty, GTX, LIMIT, False)
项目资源与支持
详细文档
项目提供了完整的文档说明，涵盖从基础概念到高级应用的各个方面。
教程与示例
- 数据准备与处理
- 市场深度与交易分析
- 多市场做市策略
- 网格交易策略实现
- 延迟影响分析
立即开始体验
无论你是高频交易的新手还是经验丰富的专业人士，HftBacktest都能为你提供强大的回测能力。通过精确的市场模拟和性能优化，确保你的交易策略能够在真实环境中获得预期表现。
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
