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QMT 回测引擎的工作原理可以概括为以下几个步骤：
数据准备：回测引擎首先加载历史数据，包括行情数据（如股票价格、成交量等）和基本面数据（如财务报表、分红数据等）。
策略初始化：初始化策略参数和状态变量，设置回测的起始日期、结束日期、初始资金等参数。
时间循环：回测引擎按照时间顺序逐期处理历史数据，从起始日期到结束日期。
数据更新：在每个时间点，更新当前可用的市场数据和基本面数据。
信号生成：根据当前数据和策略逻辑，生成交易信号（如买入、卖出、持有等）。
订单执行：根据交易信号生成订单，并模拟订单执行。考虑交易成本（如手续费、滑点等）和市场流动性等因素。
资产估值：更新持仓资产的价值，计算账户的总资产和权益。
结果记录：记录每个时间点的账户状态和交易结果。
绩效评估：回测结束后，计算各种绩效指标（如年化收益率、夏普比率、最大回撤等），生成回测报告。
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