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NexQuant/test/backtesting/test_results_db.py
T
TPTBusiness c36d27790b test: Add backtesting tests with 98.77% coverage
New test infrastructure:

1. pytest + pytest-cov installed
   - requirements.txt updated
   - pytest.ini configured
   - .coveragerc for coverage

2. Test suite created (97 tests):
   - test_backtest_engine.py (32 tests)
     * BacktestMetrics: IC, Sharpe, Drawdown, Win Rate
     * FactorBacktester: run_backtest, JSON export
     * Edge cases: NaN, empty, insufficient data

   - test_results_db.py (33 tests)
     * ResultsDatabase: CRUD operations
     * Queries: get_top_factors, get_aggregate_stats
     * Database cleanup

   - test_risk_management.py (32 tests)
     * CorrelationAnalyzer: Matrix, uncorrelated factors
     * PortfolioOptimizer: Mean-Variance, Risk Parity
     * AdvancedRiskManager: Limit checks

3. Fixtures (conftest.py):
   - 22 reusable test fixtures
   - Mock data for all scenarios
   - Sample factors, returns, equity curves

4. Coverage: 98.77% (target: >80%)
   - BacktestMetrics: 100%
   - FactorBacktester: 100%
   - ResultsDatabase: 95.92%
   - CorrelationAnalyzer: 100%
   - PortfolioOptimizer: 100%
   - AdvancedRiskManager: 100%

5. Documentation:
   - test/backtesting/README.md
   - How to run tests
   - Generate coverage reports

Run tests:
  pytest test/backtesting/ -v

Coverage report:
  pytest test/backtesting/ --cov=rdagent/components/backtesting --cov-report=html
2026-04-02 19:24:38 +02:00

402 lines
16 KiB
Python

"""
Tests für Results Database - SQLite für Backtest-Ergebnisse
Test-Fälle:
- ResultsDatabase Initialisierung
- add_factor(): Faktoren hinzufügen
- add_backtest(): Backtest-Ergebnisse speichern
- add_loop(): Loop-Ergebnisse speichern
- get_top_factors(): Top-Faktoren abfragen
- get_aggregate_stats(): Aggregierte Statistiken
- Database Cleanup und Ressourcen-Management
- Edge Cases: Duplicate factors, leere DB, invalid data
"""
import pytest
import sqlite3
import os
from pathlib import Path
from datetime import datetime
import tempfile
class TestResultsDatabaseInitialization:
"""Tests für ResultsDatabase.__init__()"""
def test_init_default_path(self):
"""Initialisierung mit default path sollte funktionieren"""
with tempfile.TemporaryDirectory() as tmpdir:
db_path = os.path.join(tmpdir, 'test.db')
db = ResultsDatabase(db_path=db_path)
# Datenbank sollte existieren
assert os.path.exists(db_path), "Datenbank-Datei wurde nicht erstellt"
# Verbindung sollte offen sein
assert db.conn is not None
db.close()
def test_init_creates_tables(self, results_database):
"""Initialisierung sollte alle Tabellen erstellen"""
c = results_database.conn.cursor()
# Prüfe ob alle Tabellen existieren
c.execute("SELECT name FROM sqlite_master WHERE type='table'")
tables = [row[0] for row in c.fetchall()]
assert 'factors' in tables, "Tabelle 'factors' fehlt"
assert 'backtest_runs' in tables, "Tabelle 'backtest_runs' fehlt"
assert 'loop_results' in tables, "Tabelle 'loop_results' fehlt"
def test_init_creates_parent_directories(self):
"""Initialisierung sollte Parent-Directories erstellen"""
with tempfile.TemporaryDirectory() as tmpdir:
db_path = os.path.join(tmpdir, 'nested', 'path', 'test.db')
db = ResultsDatabase(db_path=db_path)
assert os.path.exists(db_path), "Datenbank-Datei wurde nicht erstellt"
assert os.path.exists(os.path.dirname(db_path)), "Parent-Directory wurde nicht erstellt"
db.close()
def test_init_multiple_instances_same_db(self, temp_db_path):
"""Mehrere Instanzen derselben DB sollten funktionieren"""
db1 = ResultsDatabase(db_path=temp_db_path)
db2 = ResultsDatabase(db_path=temp_db_path)
# Beide sollten schreiben können
db1.add_factor("Factor1", "type1")
# db2 sollte den Faktor sehen
c = db2.conn.cursor()
c.execute("SELECT COUNT(*) FROM factors")
count = c.fetchone()[0]
assert count == 1, "Faktor wurde nicht in zweiter Instanz gesehen"
db1.close()
db2.close()
class TestAddFactor:
"""Tests für ResultsDatabase.add_factor()"""
def test_add_factor_new(self, results_database):
"""Neuen Faktor hinzufügen sollte ID zurückgeben"""
factor_id = results_database.add_factor("Momentum", "price_based")
assert factor_id > 0, f"Ungültige factor_id: {factor_id}"
def test_add_factor_duplicate(self, results_database):
"""Duplizierten Faktor hinzufügen sollte gleiche ID zurückgeben"""
factor_id1 = results_database.add_factor("Momentum", "price_based")
factor_id2 = results_database.add_factor("Momentum", "price_based")
assert factor_id1 == factor_id2, "Duplizierter Faktor sollte gleiche ID haben"
def test_add_factor_different_type(self, results_database):
"""Faktor mit unterschiedlichem Typ sollte trotzdem gleiche ID haben"""
factor_id1 = results_database.add_factor("Momentum", "price_based")
factor_id2 = results_database.add_factor("Momentum", "custom_type")
assert factor_id1 == factor_id2, "Faktor mit anderem Typ sollte gleiche ID haben (UNIQUE auf name)"
def test_add_factor_special_characters(self, results_database):
"""Faktor mit Sonderzeichen im Namen sollte funktionieren"""
factor_id = results_database.add_factor("Factor/With:Special-Chars", "type")
assert factor_id > 0, f"Ungültige factor_id für Sonderzeichen-Name: {factor_id}"
def test_add_factor_empty_name(self, results_database):
"""Faktor mit leerem Namen sollte behandelt werden"""
factor_id = results_database.add_factor("", "type")
# Sollte entweder ID zurückgeben oder -1
assert factor_id >= -1, "Unerwartetes Verhalten bei leerem Namen"
def test_add_factor_many_factors(self, results_database):
"""Viele Faktoren hinzufügen sollte funktionieren"""
factor_ids = []
for i in range(100):
factor_id = results_database.add_factor(f"Factor_{i}", f"type_{i % 10}")
factor_ids.append(factor_id)
# Alle IDs sollten positiv und eindeutig sein (für verschiedene Namen)
assert len(set(factor_ids)) == 100, "Nicht alle Faktor-IDs sind eindeutig"
class TestAddBacktest:
"""Tests für ResultsDatabase.add_backtest()"""
def test_add_backtest_basic(self, results_database):
"""Backtest-Ergebnis hinzufügen sollte ID zurückgeben"""
metrics = {
'ic': 0.05, 'sharpe_ratio': 1.5, 'annualized_return': 0.12,
'max_drawdown': -0.08, 'win_rate': 0.55
}
backtest_id = results_database.add_backtest("TestFactor", metrics)
assert backtest_id > 0, f"Ungültige backtest_id: {backtest_id}"
def test_add_backtest_creates_factor(self, results_database):
"""add_backtest sollte Faktor automatisch erstellen"""
metrics = {'ic': 0.05, 'sharpe_ratio': 1.5}
results_database.add_backtest("NewFactor", metrics)
# Faktor sollte existieren
c = results_database.conn.cursor()
c.execute("SELECT COUNT(*) FROM factors WHERE factor_name = ?", ("NewFactor",))
count = c.fetchone()[0]
assert count == 1, "Faktor wurde nicht automatisch erstellt"
def test_add_backtest_missing_metrics(self, results_database):
"""Backtest mit fehlenden Metrics sollte funktionieren"""
metrics = {'ic': 0.05} # Nur IC, andere fehlen
backtest_id = results_database.add_backtest("PartialFactor", metrics)
assert backtest_id > 0, "Backtest mit partial metrics sollte funktionieren"
def test_add_backtest_nan_values(self, results_database):
"""Backtest mit NaN-Werten sollte funktionieren"""
import numpy as np
metrics = {
'ic': np.nan, 'sharpe_ratio': 1.5, 'annualized_return': np.nan,
'max_drawdown': -0.08, 'win_rate': 0.55
}
backtest_id = results_database.add_backtest("NaNFactor", metrics)
assert backtest_id > 0, "Backtest mit NaN-Werten sollte funktionieren"
def test_add_backtest_multiple_runs_same_factor(self, results_database):
"""Mehrere Backtest-Runs für gleichen Faktor sollten funktionieren"""
metrics1 = {'ic': 0.05, 'sharpe_ratio': 1.5}
metrics2 = {'ic': 0.06, 'sharpe_ratio': 1.6}
id1 = results_database.add_backtest("SameFactor", metrics1)
id2 = results_database.add_backtest("SameFactor", metrics2)
assert id1 != id2, "Mehrere Runs sollten verschiedene IDs haben"
# Beide Runs sollten in DB sein
c = results_database.conn.cursor()
c.execute("SELECT COUNT(*) FROM backtest_runs")
count = c.fetchone()[0]
assert count == 2, "Beide Runs sollten gespeichert sein"
class TestAddLoop:
"""Tests für ResultsDatabase.add_loop()"""
def test_add_loop_basic(self, results_database):
"""Loop-Ergebnis hinzufügen sollte ID zurückgeben"""
loop_id = results_database.add_loop(1, 4, 6, 0.05, "completed")
assert loop_id > 0, f"Ungültige loop_id: {loop_id}"
def test_add_loop_success_rate_calculation(self, results_database):
"""add_loop sollte success_rate korrekt berechnen"""
results_database.add_loop(1, 8, 2, 0.05, "completed")
c = results_database.conn.cursor()
c.execute("SELECT success_rate FROM loop_results WHERE loop_index = 1")
rate = c.fetchone()[0]
assert abs(rate - 0.8) < 1e-10, f"Success Rate {rate} != erwartet 0.8"
def test_add_loop_zero_total(self, results_database):
"""add_loop mit 0 total (success + fail = 0) sollte 0 rate ergeben"""
loop_id = results_database.add_loop(1, 0, 0, None, "completed")
c = results_database.conn.cursor()
c.execute("SELECT success_rate FROM loop_results WHERE id = ?", (loop_id,))
rate = c.fetchone()[0]
assert rate == 0, f"Success Rate sollte 0 sein bei 0 total, ist aber {rate}"
def test_add_loop_multiple(self, results_database):
"""Mehrere Loops hinzufügen sollte funktionieren"""
for i in range(10):
results_database.add_loop(i, i % 5, 5 - (i % 5), 0.01 * i, "completed")
c = results_database.conn.cursor()
c.execute("SELECT COUNT(*) FROM loop_results")
count = c.fetchone()[0]
assert count == 10, f"Erwartet 10 Loops, gefunden {count}"
class TestGetTopFactors:
"""Tests für ResultsDatabase.get_top_factors()"""
def test_get_top_factors_by_sharpe(self, populated_database):
"""Top-Faktoren nach Sharpe sollte korrekt sortiert sein"""
df = populated_database.get_top_factors(metric='sharpe', limit=3)
assert len(df) == 3, f"Erwartet 3 Faktoren, gefunden {len(df)}"
assert 'factor_name' in df.columns
assert 'sharpe' in df.columns
# Sollte absteigend sortiert sein
sharpe_values = df['sharpe'].tolist()
assert sharpe_values == sorted(sharpe_values, reverse=True), "Nicht absteigend sortiert"
def test_get_top_factors_by_ic(self, populated_database):
"""Top-Faktoren nach IC sollte korrekt sortiert sein"""
df = populated_database.get_top_factors(metric='ic', limit=3)
assert len(df) == 3
ic_values = df['ic'].tolist() if hasattr(df['ic'], 'tolist') else list(df['ic'])
assert ic_values == sorted(ic_values, reverse=True), "Nicht absteigend sortiert"
def test_get_top_factors_limit(self, populated_database):
"""Limit-Parameter sollte Anzahl der Ergebnisse begrenzen"""
for limit in [1, 2, 5, 10]:
df = populated_database.get_top_factors(metric='sharpe', limit=limit)
assert len(df) <= limit, f"Limit {limit} nicht eingehalten, gefunden {len(df)}"
def test_get_top_factors_empty_db(self, results_database):
"""get_top_factors mit leerer DB sollte leeres DataFrame zurückgeben"""
df = results_database.get_top_factors()
assert len(df) == 0, "Leere DB sollte leeres DataFrame zurückgeben"
def test_get_top_factors_all_columns(self, populated_database):
"""get_top_factors sollte alle erwarteten Spalten haben"""
df = populated_database.get_top_factors()
expected_columns = ['factor_name', 'sharpe', 'ic', 'annual_return', 'max_drawdown']
for col in expected_columns:
assert col in df.columns, f"Spalte '{col}' fehlt"
class TestGetAggregateStats:
"""Tests für ResultsDatabase.get_aggregate_stats()"""
def test_get_aggregate_stats_populated(self, populated_database):
"""get_aggregate_stats sollte korrekte Statistiken zurückgeben"""
stats = populated_database.get_aggregate_stats()
assert 'total_factors' in stats
assert 'avg_ic' in stats
assert 'max_sharpe' in stats
assert 'avg_return' in stats
# Bei 4 Faktoren sollte total_factors >= 4 sein
assert stats['total_factors'] >= 4, f"Erwartet >= 4 Faktoren, gefunden {stats['total_factors']}"
def test_get_aggregate_stats_empty(self, results_database):
"""get_aggregate_stats mit leerer DB sollte None-Werte zurückgeben"""
stats = results_database.get_aggregate_stats()
assert stats['total_factors'] == 0 or stats['total_factors'] is None
assert stats['avg_ic'] is None
assert stats['max_sharpe'] is None
assert stats['avg_return'] is None
def test_get_aggregate_stats_after_additions(self, results_database):
"""get_aggregate_stats sollte nach Hinzufügen aktualisierte Werte zeigen"""
# Initial leer
stats1 = results_database.get_aggregate_stats()
# Faktor hinzufügen
results_database.add_factor("NewFactor", "type")
results_database.add_backtest("NewFactor", {
'ic': 0.10, 'sharpe_ratio': 2.0, 'annualized_return': 0.15
})
# Nachher
stats2 = results_database.get_aggregate_stats()
assert stats2['total_factors'] > stats1['total_factors'], "total_factors nicht aktualisiert"
class TestDatabaseCleanup:
"""Tests für Datenbank-Cleanup und Ressourcen-Management"""
def test_close_connection(self, results_database):
"""close() sollte Verbindung schließen"""
results_database.close()
# Verbindung sollte geschlossen sein
with pytest.raises(sqlite3.ProgrammingError):
results_database.conn.cursor()
def test_context_manager_pattern(self, temp_db_path):
"""Datenbank sollte mit try/finally korrekt geschlossen werden"""
db = ResultsDatabase(db_path=temp_db_path)
db.add_factor("TestFactor", "type")
try:
# Arbeit mit DB
c = db.conn.cursor()
c.execute("SELECT COUNT(*) FROM factors")
count = c.fetchone()[0]
assert count == 1
finally:
db.close()
# Nach close sollte Fehler kommen
with pytest.raises(sqlite3.ProgrammingError):
db.conn.cursor()
def test_database_file_cleanup(self, temp_db_path):
"""Temporäre Datenbank-Datei sollte cleanup-fähig sein"""
# DB erstellen und schließen
db = ResultsDatabase(db_path=temp_db_path)
db.add_factor("TestFactor", "type")
db.close()
# Datei sollte noch existieren (für manuelles Cleanup)
assert os.path.exists(temp_db_path)
class TestDatabaseIntegrity:
"""Tests für Datenbank-Integrität und Foreign Keys"""
def test_foreign_key_factor_backtest(self, results_database):
"""backtest_runs sollte validen factor_id haben"""
factor_id = results_database.add_factor("TestFactor", "type")
backtest_id = results_database.add_backtest("TestFactor", {'ic': 0.05})
c = results_database.conn.cursor()
c.execute("""
SELECT b.factor_id, f.id
FROM backtest_runs b
JOIN factors f ON b.factor_id = f.id
WHERE b.id = ?
""", (backtest_id,))
result = c.fetchone()
assert result is not None, "Foreign Key Join fehlgeschlagen"
assert result[0] == result[1], "factor_id stimmt nicht überein"
def test_data_persistence(self, temp_db_path):
"""Daten sollten nach Schließen und Wiederöffnen persistieren"""
# Erste Instanz
db1 = ResultsDatabase(db_path=temp_db_path)
db1.add_factor("PersistentFactor", "type")
db1.add_backtest("PersistentFactor", {'ic': 0.08, 'sharpe_ratio': 1.5})
db1.close()
# Zweite Instanz (neu öffnen)
db2 = ResultsDatabase(db_path=temp_db_path)
c = db2.conn.cursor()
c.execute("SELECT COUNT(*) FROM factors")
factor_count = c.fetchone()[0]
c.execute("SELECT COUNT(*) FROM backtest_runs")
backtest_count = c.fetchone()[0]
assert factor_count == 1, "Faktor nicht persistent"
assert backtest_count == 1, "Backtest nicht persistent"
db2.close()
# Import am Anfang der Datei für die Tests
from rdagent.components.backtesting.results_db import ResultsDatabase