7天打造一套自己的程序交易系统-策略回测(2)

本文提供了一个关于如何使用Backtesting.py进行数据分析和交易策略回测的指南。文章是针对那些对数据分析学习感兴趣的读者，并且是作者早前关于构建自己的数据源和计算技术指标系列文章的续篇。

首先，文章指出了进行交易策略回测的重要性，并介绍了Backtesting.py这个工具。作者为了方便学习，还录制了一段视频对Backtesting.py进行了详细讲解。

文章接着分步骤说明了如何使用Backtesting.py进行策略回测：

1. 安装Backtesting.py。
2. 理解并运用Strategy类来完成策略初始化计算。
3. 通过next函数来定义策略逻辑。
4. 创建回测对象，输入数据和初始条件。
5. 运行回测并通过图形化展示结果。

作者还提供了完整的代码示例，展示了如何计算RSI指标，并根据RSI值定义交易逻辑。代码展示了创建一个基于RSI振荡器的交易策略，并使用谷歌(GOOG)的股票价格数据进行回测。

回测结果图展示了每次买卖的时机、资金曲线和最大回撤等信息。文章提到，读者可以通过回测统计来获取更多细节，如策略回报与买入持有对比、平均回报、夏普比率等，这些内容作者计划在后续关于策略绩效评估的文章中讨论。

文章最后鼓励读者通过点赞和分享支持作者，并提醒读者关注公众号以免错过更新。