什麼是回測平臺？

最簡單來說，寫好了一個策略，從一個txt中讀取了資料，放到策略中，得到了一個最後的收益，這個程式就是一個回測平臺，用回測平臺來概括雖然有些過，但是這就是一個回測平臺的雛形。

升級——需求增加

當最後的統計結果不僅需要收益，還需要統計交易次數、開多開空次數、盈虧比、平均盈利、平均虧損、夏普比率等等這些指標，最後的結果還需要加上視覺化的控制元件的時候，就需要再新增些東西了。

升級——標準化

現在，從讀取資料到執行策略再得到最後的結果已經可以跑通了，但是當又寫了一個又一個策略後，發現這些策略之間有很多公共的部分，如設定時間視窗、求MA、求RSI等等，每次都需要複製貼上這部分程式碼，就造成了程式碼的冗餘性，所以這些常用的模組就可以都抽出來，最為一個公共的模組——Technical（隨便起得名字），下次再編寫策略時，用到什麼直接呼叫就可以了。

接著，下一個問題，我讀取的資料不是txt而是csv或者是資料庫中的資料呢，所以還需要規定一個對資料的規範，類似：

FutureData{
    0 string marketDM         # 市場程式碼
    1 string instrumentID     #  合約程式碼
    2 string date             #   時間 exg:2017-8-1 11:30:00
    3 double Open   
    4 double High
    5 double Low
    6 double Close
    7 double volume       
    8 double buyprice
    9 double sellprice
 }
 

雖然每個檔案或者資料庫中的資料型別不同，但是基本用於回測的資訊應該都包含了，所以每個這樣的資料單元就可以作為一個封裝了，起個名字叫——Bar，這個Bar的物件就具有了以上的屬性。

有了資料後進行回測時還有一個重要的問題，那就是要考慮模型的魯棒性，所謂魯棒性的衡量可以通過設定滑點、提高手續費等來對風險進行一個把控。因此還需要一個這樣的Risk來作為手續費和滑點等的封裝。

然後類似的，再對倉位Position做一個封裝，包括統計持有多倉還是空倉，持倉價格等等。

最後，對策略Strategy再進行一個抽象，設定一個策略的父類，每個策略程式碼部分公共的模組如開倉平倉、配置初始化等設定一個父類方法，通過讓子類繼承來實現。

總結

後面的細節部分想好了再寫。