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# Proposal: Refactor Backtest Script
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## Why
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当前回测系统使用 Jupyter Notebook (`backtest.ipynb`) 手动执行，存在以下问题：
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- 不支持自动化批量回测，无法通过命令行调用
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- 策略逻辑与数据获取混在一起，难以复用和切换
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- 缺乏参数化配置，每次回测需要手动修改代码
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- 无法方便地对比不同策略在同一股票、不同时间段的表现
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通过将回测流程重构为命令行工具，可以实现：
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- 支持命令行参数化调用，便于批量执行
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- 策略模块化，支持动态加载不同的策略文件
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- 简化数据加载逻辑，专注于回测核心流程
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- 提高代码可维护性和可扩展性
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## What Changes
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### 新增文件
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1. **backtest.py** - 主流程脚本
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- 命令行参数解析 (`--code`, `--start-date`, `--end-date`, `--strategy-file`, `--cash`, `--commission`, `--output`)
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- 数据库连接与数据加载（查询复权后的价格数据）
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- 动态加载策略文件（通过 `importlib`）
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- 执行回测（使用 `backtesting` 库）
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- 结果输出：
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- 控制台中文格式化统计信息
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- HTML 图表文件（可选，通过 `--output` 参数控制）
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2. **strategy.py** - 策略模板文件
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- `calculate_indicators(data)` 函数：计算策略所需的技术指标（如 SMA、MACD）
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- `get_strategy()` 函数：返回策略类
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- `SmaCross` 类：继承 `backtesting.Strategy`，实现交易逻辑（金叉买入、死叉卖出）
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### 主要功能特性
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- **动态策略加载**：通过 `--strategy-file` 参数指定任意策略文件
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- **简化的数据库访问**：直接 SQL 查询获取数据，不引入额外抽象
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- **指标计算策略化**：每个策略文件自己定义需要计算的指标
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- **结果输出控制**：默认控制台输出，通过 `--output` 参数生成 HTML 图表
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### 现有文件变更
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- 无（新增文件，不修改现有 Notebook）
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## Capabilities
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### New Capabilities
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- **backtest-cli**: 命令行回测工具，支持通过参数化方式执行量化回测
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- **strategy-loading**: 动态加载策略模块，支持从指定路径导入策略类和指标计算函数
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- **data-fetching**: 从 PostgreSQL 数据库获取股票历史价格数据，自动处理复权
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### Modified Capabilities
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- 无（不涉及现有规范级别的需求变更）
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## Impact
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### 代码影响
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- 新增 `backtest.py` 作为主入口文件
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- 新增 `strategy.py` 作为策略模板
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- 可选新增 `strategies/` 目录存放其他策略文件
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### 依赖影响
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**新增依赖**：
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- `sqlalchemy` - 数据库连接
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- `backtesting` - 回测引擎
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- `pandas`, `numpy` - 数据处理（已存在于 Notebook 中）
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### API/系统影响
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- 无外部 API 变更
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- 数据库查询逻辑从 Notebook 迁移到 Python 脚本
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- 输出从 Notebook 交互式展示改为命令行 + HTML 文件
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### 用户影响
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- 用户可以通过命令行执行回测，无需打开 Jupyter Notebook
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- 策略开发者可以独立开发策略文件，通过约定接口集成到主流程
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- 回测结果以 HTML 文件形式保存，便于分享和查看
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