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一、配置回测环境与数据源接入
回测准确性高度依赖于数据质量与环境稳定性。PTrade、Backtrader、QMT等平台需匹配对应格式的OHLCV数据，且时间对齐、复权一致。若数据缺失或存在前复权错误，将导致信号错位与收益失真。
1、在本地创建Python虚拟环境，执行：conda create -n ds_backtest python=3.9
2、激活环境后安装核心库：pip install pandas numpy ta backtrader akshare yfinance
3、使用akshare获取A股日线数据：运行代码import akshare as ak; df = ak.stock_zh_a_hist(symbol="000001", period="daily", start_date="20200101", end_date="20251224", adjust="qfq")
4、检查数据完整性：确认无重复索引、无空值、日期列已设为DatetimeIndex并升序排列。
二、导入DeepSeek生成策略代码并适配回测框架
DeepSeek输出的策略逻辑需映射至目标回测引擎的数据结构与事件接口。直接粘贴原始代码常因函数名不匹配、时间粒度不一致或未处理bar延迟而报错。
1、将DeepSeek生成的双均线交叉策略代码复制至Backtrader的Strategy子类中
2、替换原生调用如MA(close, 5)为Backtrader内置指标：self.sma5 = bt.indicators.SimpleMovingAverage(self.data.close, period=5)
3、将买卖信号逻辑嵌入next()方法，并确保使用self.buy()与self.sell()而非print或return
4、添加仓位限制：在__init__()中设置self.setsizer(bt.sizers.PercentSizer, percents=95)
三、编译运行并定位典型报错类型
回测启动失败多源于语法兼容性、数据维度错配或API调用越界。必须截取完整错误栈，而非仅看末尾提示，否则无法精准识别异常源头。
1、运行回测脚本后，若终端输出以Traceback (most recent call last):开头，立即暂停执行
2、从该行开始向下复制，直至出现首个ValueError:、AttributeError:或KeyError:为止
3、常见报错示例：AttributeError: 'Lines_LineSeries_LineIterator_DataAccessor' object has no attribute 'values'
4、将整段报错文本连同策略代码片段一并提交给DeepSeek，追加指令：“修正并返回完整可运行代码”
四、修正价差计算与协整检验逻辑错误
配对交易类策略在DeepSeek生成过程中易忽略序列平稳性预处理，直接对原始价格做Z-Score将导致伪回归信号。必须先完成ADF检验与协整残差建模，再构建交易阈值。
1、在策略初始化中加入协整检验模块：from statsmodels.tsa.stattools import coint
2、对两支标的收盘价序列运行coint(price1, price2)，仅当p值
3、构造残差序列：spread = price1 - result[0] * price2，其中result[0]为OLS斜率系数
4、基于残差序列计算滚动均值与标准差，避免使用原始价格序列的静态统计量
五、注入手续费、滑点与动态仓位控制模块
未考虑交易成本的回测结果严重高估实盘表现。手续费与滑点会吞噬高频策略利润，而固定仓位在波动放大期将加剧回撤。
1、在Backtrader中设置佣金：cerebro.broker.setcommission(commission=0.00025, mult=10, margin=3000)（以股指期货为例）
2、模拟滑点：重写broker.execute逻辑，或在next()中对开仓价施加±0.1%随机偏移
3、实现ATR动态仓位：计算当前self.atr = bt.indicators.ATR(self.data, period=14)，再按size = int((self.broker.getvalue() * 0.02) / (self.atr[0] * self.mult))下单
4、强制单品种持仓上限：在notify_order中判断当前持仓数，若已达阈值则拒绝新订单
