vn.py源码解读（八、回测结果计算代码解析）

最新推荐文章于 2025-11-14 05:57:56 发布

原创

最新推荐文章于 2025-11-14 05:57:56 发布 · 5k 阅读

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本文深入解析了vn.py的calculateBacktestingResult方法，重点介绍了遍历tradeDict的过程，探讨了交易方向判断、头寸轧差逻辑以及TradingResult类的使用。还提到了showDailyResult函数中的calculateDailyResult函数，该函数用于计算每日交易结果并存储在DataFrame中，为后续测试和分析提供基础数据。

我们核心关注一下calculateBacktestingResult这个方法，这个方法中最核心的是一个大循环。

        for trade in self.tradeDict.values():
            # 复制成交对象，因为下面的开平仓交易配对涉及到对成交数量的修改
            # 若不进行复制直接操作，则计算完后所有成交的数量会变成0
            trade = copy.copy(trade)

整个循环中，最核心的就是那个tradeDict，这个是一个ordered字典，也就是有序的字典。里面的value是VtTradeDate对象。我们来看一下这个类的实现：

class VtTradeData(VtBaseData):
    """成交数据类"""

    #----------------------------------------------------------------------
    def __init__(self):
        """Constructor"""
        super(VtTradeData, self).__init__()
        
        # 代码编号相关
        self.symbol = EMPTY_STRING              # 合约代码
        self.exchange = EMPTY_STRING            # 交易所代码
        self.vtSymbol = EMPTY_STRING            # 合约在vt系统中的唯一代码，通常是 合约代码.交易所代码
        
        self.tradeID = EMPTY_STRING             # 成交编号
        self.vtTradeID = EMPTY_STRING           # 成交在vt系统中的唯一编号，通常是 Gateway名.成交编号
        
        self.orderID = EMPTY_STRING             # 订单编号
        self.vtOrderID = EMPTY_STRING           # 订单在vt系统中的唯一编号，通常是 Gateway名.订单编号
        
        # 成交相关
        self.direction = EMPTY_UNICODE          # 成交方向
        self.offset = EMPTY_UNICODE             # 成交开平仓
        self.price = EMPTY_FLOAT                # 成交价格
        self.volume = EMPTY_INT                 # 成交数量
        self.tradeTime = EMPTY_STRING           # 成交时间

那么，很显然，这是在回测成交的过程中被放到这个tradeDict中的。我们去crossLimitOrder方法中看一下。

                trade = VtTradeData()
                trade.vtSymbol = order.vtSymbol
                trade.tradeID = tradeID
                trade.vtTradeID = tradeID
                trade.orderID = order.orderID
                trade.vtOrderID = order.orderID
                trade.direction = order.direction
                trade.offset = order.offset
                
                # 以买入为例：