关于对回测的抽象

[weiguang-zz]

非常欣赏你对数据的抽象部分，非常赞，我本人对抽象也非常感兴趣，想就你对于回测的抽象跟你探讨下，从readme中看到的你对于回测的抽象是： 在某时间点，找到符合条件的标的，对其进行买卖，看其表现。 这种抽象有如下几种局限性：

1. 不能感知到某些非时间事件，比如订单成交，这类事件在实盘的时候是很重要的。
2. 没有对时间事件进行建模，比如如果我的策略是想在收盘后5分钟执行某个操作，而不同交易标的的收盘时间是不一样的。我的策略代码就需要进行各种判断
3. 为了让你的回测引擎能够适配尽量多的策略，你需要是将时间事件的频率设置得足够低，比如按秒级别，这会导致性能损失，且如果策略是需要感知到tick级别的数据时，即使秒级别的时间也是不能满足的。

鉴于此： 我觉得对于回测的抽象应该是： 当发生某个事件时(这个事件可以是时间事件、tick事件、订单事件、账户事件)，对账户的投资组合进行调整，看其表现

[foolcage]

@weiguang-zz 整个回测其实是轮询的方式，时间间隔可以足够低，即IntervalLevel的设置，可以支持tick 1.订单其实也是时间事件，因为一切的事件驱动，本质还是“轮询”，做过嵌入式驱动的“看门狗”都知道。 目前流行的事件驱动不过是把那一层屏蔽了。

2.收盘后5分钟执行操作，可以在on_trading_close之后设置一个timer来做。 大部分跟时间相关的操作都可以在on_xxx的回调里面来自定义。

3.嗯，级别越低，各方面要求越高，目前zvt定位是分钟级别的。

你的抽象很棒！可以通过扩展相应的回调函数来满足你的要求。 纯事件驱动最主要的问题是做多级别同步时很麻烦，而"区间套"之类的策略用轮询的方式会比较自然。 这跟个人的交易理念有关，相比精度，交易延时，个人更看重“全市场”的大局。

[weiguang-zz]

关于第二个问题，我其实是想说用户期待一个更简单的方式来处理时间事件，虽然你提供的分钟级别的回调能满足要求，但是用户需要在回调逻辑中进行各种判断。可以参考zipline的回测引擎，它提供对时间事件的建模，比如用户的策略如果想在收盘前5分钟做一些事情，只需要这么做 algo.schedule_function(func, date=every_day(), time=market_close(offset=5))

[foolcage]

Thanks，不错。“某个时间点用户自定义函数“” 可以提供插入接口。 目前最原始的就是on_timestamp里面自由发挥了。 类似的常用的通用一些的功能，可以抽象出专门的插入接口，欢迎多提意见，一起完善。

[weiguang-zz]

不客气，加油加油