对于量化投资者来说，回测是实盘交易前必不可少的一步。通过回测可以验证策略的有效性，避免盲目操作带来的风险。

QMT系统支持 Python语言开发策略，兼容主流量化平台的回测框架，用户可无缝切换至QMT系统，轻松实现从策略编写到回测分析的全流程。

一、补充数据：为回测做好准备

✅ 回测前需补充历史行情数据，确保策略运行流畅。
在 QMT 主界面点击 “设置-数据管理”，选择需要下载的周期（如日线），以及板块（如沪深A股），时间范围选“全部”，即可下载完整历史行情。

⚠️ 如果不想手动下载，也可以直接进行回测，系统会自动补全所需的历史数据。

注意：回测时应使用 get_market_data_ex 函数，并将 subscribe 参数设为 False，以读取本地数据，而非实时订阅。

二、回测运行：查看策略表现

✅ 策略编译成功后，点击 “回测” 按钮启动回测。
系统会跳转到模型默认标的和周期界面，显示 绩效分析结果，包括：

• 年化收益
• 基准年化收益
• 单位净值
• 下方差、信息比率、夏普比率、波动率等
• 最大回撤、胜率、阿尔法系数、贝塔系数等

随着光标在K线图上移动，右侧回测结果窗口会动态更新，展示当日的绩效数据，方便你随时监控策略表现。

三、回测运用：从回测到交易

✅ 若想根据回测生成的买入/卖出列表进行实际交易，可点击 “买入”或“卖出” 按钮，系统弹出下单界面供你确认。
可切换为 普通交易或算法交易，灵活应对不同需求。

副图回测指标也支持图形化展示，用户还可通过修改代码自定义输出特色指标，鼠标右键可复制每日数据，便于进一步分析。

四、回测分析：深入挖掘策略表现

✅ 回测完成后，系统提供以下分析功能：

1. 持仓分析

• 查看光标所在当天的 行业分布、市值、盈利情况、持仓数量 等；
• 可切换对比基准，与模型持仓进行对比分析。

2. 历史板块汇总

• 查看策略自回测以来的 累计盈亏、交易量、交易额、持仓天数 等；
• 支持按板块筛选，导出数据更方便。

3. 操作明细

• 查看每笔交易的详细记录，便于复盘和优化策略。

4. 日志输出

• 用于调试和追踪策略运行过程，帮助排查问题。

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