cdd02e9f3d
## 功能概述 实现完整的回测功能,支持基于历史数据模拟跟单策略的执行效果。 ## 后端实现 - 数据库:新增 backtest_task 和 backtest_trade 表(V27迁移脚本) - 实体类:BacktestTask、BacktestTrade - Repository:BacktestTaskRepository、BacktestTradeRepository - Service: - BacktestService:回测任务管理(CRUD) - BacktestDataService:从 Polymarket Data API 获取历史交易数据 - BacktestExecutionService:回测算法核心实现 - BacktestPollingService:定时轮询执行回测任务 - Controller:BacktestController(6个API接口) - DTO:BacktestDto、TradeData - 错误码:新增回测相关错误码和国际化消息 ## 前端实现 - 页面组件: - BacktestList:回测任务列表 - BacktestCreate:创建回测任务 - BacktestDetail:回测详情(含图表) - BacktestChart:资金曲线图表(使用 ECharts) - 类型定义:backtest.ts - API 服务:集成所有回测接口 - 国际化:支持中英文 ## 核心特性 - 回测天数限制:1-15 天 - 数据获取:直接从 Polymarket Data API 获取历史交易(不使用缓存表) - 任务执行:同一时刻只执行一个任务,按创建时间顺序执行最早创建的任务 - 回测算法:完整实现市场结算、卖出匹配、价格容忍度、每日订单限制等规则 - 实时进度:支持任务进度更新和实时轮询 ## 文档更新 - BACKTEST_PRD.md:产品需求文档 - BACKTEST_TECHNICAL_DESIGN.md:技术设计文档 - BACKTEST_REVIEW_CHECKLIST.md:设计评审检查清单 ## 其他修改 - 移除 max_position_count 配置(V26迁移脚本) - 移除 BacktestSyncService(不再需要实时同步) - 修复前后端编译错误
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跟单回测功能技术设计文档
一、技术架构概览
graph TB
subgraph "Frontend Layer"
A[回测管理页面] --> B[回测创建页面]
A --> C[回测详情页面]
end
subgraph "Backend API Layer"
D[BacktestController]
end
subgraph "Service Layer"
E[BacktestService] --> F[BacktestExecutionService]
E --> G[BacktestDataService]
F --> H[CopyTradingFilterService]
end
subgraph "Scheduled Tasks"
I[BacktestPollingService]
end
subgraph "Data Layer"
J[(Backtest Task Table)]
K[(Backtest Trade Table)]
L[(Leader Historical Data)]
end
A --> D
B --> D
C --> D
D --> E
I --> F
E --> J
F --> K
F --> L
G --> L
F --> H
二、数据库设计
2.1 回测任务表 (backtest_task)
CREATE TABLE backtest_task (
id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY COMMENT '回测任务ID',
task_name VARCHAR(100) NOT NULL COMMENT '回测任务名称',
leader_id BIGINT NOT NULL COMMENT 'Leader ID',
initial_balance DECIMAL(20, 8) NOT NULL COMMENT '初始资金',
final_balance DECIMAL(20, 8) DEFAULT NULL COMMENT '最终资金',
profit_amount DECIMAL(20, 8) DEFAULT NULL COMMENT '收益金额',
profit_rate DECIMAL(10, 4) DEFAULT NULL COMMENT '收益率(%)',
backtest_days INT NOT NULL COMMENT '回测天数',
start_time BIGINT NOT NULL COMMENT '回测开始时间(历史时间)',
end_time BIGINT DEFAULT NULL COMMENT '回测结束时间(历史时间)',
-- 跟单配置 (复制CopyTrading表结构)
copy_mode VARCHAR(10) NOT NULL COMMENT '跟单模式: RATIO/FIXED',
copy_ratio DECIMAL(20, 8) DEFAULT 1.0 COMMENT '跟单比例',
fixed_amount DECIMAL(20, 8) DEFAULT NULL COMMENT '固定金额',
max_order_size DECIMAL(20, 8) NOT NULL COMMENT '最大单笔订单',
min_order_size DECIMAL(20, 8) NOT NULL COMMENT '最小单笔订单',
max_daily_loss DECIMAL(20, 8) NOT NULL COMMENT '最大每日亏损',
max_daily_orders INT NOT NULL COMMENT '最大每日订单数',
price_tolerance DECIMAL(5, 2) NOT NULL COMMENT '价格容忍度(%)',
delay_seconds INT DEFAULT 0 COMMENT '延迟秒数',
support_sell BOOLEAN DEFAULT TRUE COMMENT '是否支持卖出',
min_order_depth DECIMAL(20, 8) DEFAULT NULL COMMENT '最小订单深度',
max_spread DECIMAL(20, 8) DEFAULT NULL COMMENT '最大价差',
min_price DECIMAL(20, 8) DEFAULT NULL COMMENT '最低价格',
max_price DECIMAL(20, 8) DEFAULT NULL COMMENT '最高价格',
max_position_value DECIMAL(20, 8) DEFAULT NULL COMMENT '最大仓位金额',
keyword_filter_mode VARCHAR(20) DEFAULT 'DISABLED' COMMENT '关键字过滤模式',
keywords JSON DEFAULT NULL COMMENT '关键字列表',
max_market_end_date BIGINT DEFAULT NULL COMMENT '市场截止时间限制',
-- 执行状态
status VARCHAR(20) NOT NULL DEFAULT 'PENDING' COMMENT '状态: PENDING/RUNNING/COMPLETED/STOPPED/FAILED',
progress INT DEFAULT 0 COMMENT '执行进度(0-100)',
total_trades INT DEFAULT 0 COMMENT '总交易笔数',
buy_trades INT DEFAULT 0 COMMENT '买入笔数',
sell_trades INT DEFAULT 0 COMMENT '卖出笔数',
win_trades INT DEFAULT 0 COMMENT '盈利交易笔数',
loss_trades INT DEFAULT 0 COMMENT '亏损交易笔数',
win_rate DECIMAL(5, 2) DEFAULT NULL COMMENT '胜率(%)',
max_profit DECIMAL(20, 8) DEFAULT NULL COMMENT '最大单笔盈利',
max_loss DECIMAL(20, 8) DEFAULT NULL COMMENT '最大单笔亏损',
max_drawdown DECIMAL(20, 8) DEFAULT NULL COMMENT '最大回撤',
error_message TEXT DEFAULT NULL COMMENT '错误信息',
created_at BIGINT NOT NULL COMMENT '创建时间',
execution_started_at BIGINT DEFAULT NULL COMMENT '执行开始时间(系统时间)',
execution_finished_at BIGINT DEFAULT NULL COMMENT '执行完成时间(系统时间)',
updated_at BIGINT NOT NULL COMMENT '更新时间',
INDEX idx_leader_id (leader_id),
INDEX idx_status (status),
INDEX idx_created_at (created_at)
) COMMENT='回测任务表';
2.2 回测交易记录表 (backtest_trade)
CREATE TABLE backtest_trade (
id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY COMMENT '交易记录ID',
backtest_task_id BIGINT NOT NULL COMMENT '回测任务ID',
trade_time BIGINT NOT NULL COMMENT '交易时间',
market_id VARCHAR(100) NOT NULL COMMENT '市场ID',
market_title VARCHAR(500) DEFAULT NULL COMMENT '市场标题',
side VARCHAR(20) NOT NULL COMMENT '方向: BUY/SELL/SETTLEMENT',
outcome VARCHAR(50) NOT NULL COMMENT '结果: YES/NO或outcomeIndex',
quantity DECIMAL(20, 8) NOT NULL COMMENT '数量',
price DECIMAL(20, 8) NOT NULL COMMENT '价格',
amount DECIMAL(20, 8) NOT NULL COMMENT '金额',
fee DECIMAL(20, 8) NOT NULL COMMENT '手续费',
profit_loss DECIMAL(20, 8) DEFAULT NULL COMMENT '盈亏(仅卖出时)',
balance_after DECIMAL(20, 8) NOT NULL COMMENT '交易后余额',
leader_trade_id VARCHAR(100) DEFAULT NULL COMMENT 'Leader原始交易ID',
created_at BIGINT NOT NULL COMMENT '创建时间',
INDEX idx_backtest_task_id (backtest_task_id),
INDEX idx_trade_time (trade_time),
FOREIGN KEY (backtest_task_id) REFERENCES backtest_task(id) ON DELETE CASCADE
) COMMENT='回测交易记录表';
2.3 回测历史交易表 (backtest_historical_trades)
说明: 用于存储 Leader 的历史交易数据,供回测使用。独立于 ProcessedTrade 表,避免影响现有跟单功能。
CREATE TABLE backtest_historical_trades (
id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY COMMENT '记录ID',
leader_id BIGINT NOT NULL COMMENT 'Leader ID',
trade_id VARCHAR(100) NOT NULL COMMENT 'Leader 交易ID(唯一标识)',
market_id VARCHAR(100) NOT NULL COMMENT '市场ID',
market_title VARCHAR(500) DEFAULT NULL COMMENT '市场标题',
market_slug VARCHAR(200) DEFAULT NULL COMMENT '市场 slug(用于生成链接)',
side VARCHAR(10) NOT NULL COMMENT '交易方向: BUY/SELL',
outcome VARCHAR(50) DEFAULT NULL COMMENT '市场方向(如 YES, NO 等)',
outcome_index INT DEFAULT NULL COMMENT '结果索引(0, 1, 2, ...),支持多元市场',
price DECIMAL(20, 8) NOT NULL COMMENT '交易价格',
size DECIMAL(20, 8) NOT NULL COMMENT '交易数量',
amount DECIMAL(20, 8) NOT NULL COMMENT '交易金额(price × size)',
trade_timestamp BIGINT NOT NULL COMMENT '交易时间戳(毫秒)',
-- 元数据
source VARCHAR(20) NOT NULL DEFAULT 'POLLING' COMMENT '数据来源: WEBSOCKET/POLLING/API',
fetched_at BIGINT NOT NULL COMMENT '数据获取时间(毫秒)',
created_at BIGINT NOT NULL COMMENT '创建时间(毫秒)',
UNIQUE INDEX uk_leader_trade (leader_id, trade_id),
INDEX idx_leader_id (leader_id),
INDEX idx_trade_timestamp (trade_timestamp),
INDEX idx_market_id (market_id)
) COMMENT='回测历史交易表';
字段说明:
trade_id: Leader 的交易唯一标识符,用于去重market_id,market_title,market_slug: 市场信息,用于回测时显示和链接side,outcome,outcome_index: 交易方向和结果,支持二元和多元市场price,size,amount: 交易的价格、数量和金额trade_timestamp: 交易发生的历史时间,用于按时间回放source: 数据来源,区分 WebSocket 实时推送、轮询或 API 查询fetched_at: 系统获取该交易数据的时间
数据获取策略:
- 优先从现有 ProcessedTrade 扩展: 在跟单系统处理交易时,同时写入此表
- 补充历史数据: 调用 Polymarket API 获取更早的历史交易
- 去重机制: 使用
leader_id + trade_id唯一索引避免重复
2.4 索引优化建议
backtest_task:- 主查询索引:
idx_leader_id,idx_status - 排序索引:
idx_created_at
- 主查询索引:
backtest_trade:- 关联查询索引:
idx_backtest_task_id - 时间序列索引:
idx_trade_time
- 关联查询索引:
backtest_historical_trades:- 去重索引:
uk_leader_trade - 主查询索引:
idx_leader_id - 时间序列索引:
idx_trade_timestamp
- 去重索引:
三、API设计
3.1 RESTful API规范
3.1.1 创建回测任务
POST /api/backtest/tasks
Request Body:
{
"taskName": "激进策略-Leader A",
"leaderId": 123,
"initialBalance": "1000.00",
"backtestDays": 30,
"copyMode": "RATIO",
"copyRatio": "1.0",
"fixedAmount": null,
"maxOrderSize": "1000.00",
"minOrderSize": "1.00",
"maxDailyLoss": "10000.00",
"maxDailyOrders": 100,
"priceTolerance": "5.00",
"delaySeconds": 0,
"supportSell": true,
"minOrderDepth": null,
"maxSpread": null,
"minPrice": null,
"maxPrice": null,
"maxPositionValue": null,
"keywordFilterMode": "DISABLED",
"keywords": [],
"maxMarketEndDate": null
}
Response:
{
"success": true,
"data": {
"id": 12345,
"taskName": "激进策略-Leader A",
"status": "PENDING",
"createdAt": 1738238400000
},
"message": "回测任务创建成功"
}
3.1.2 查询回测任务列表
POST /api/backtest/tasks/list
Request Body:
{
"leaderId": null,
"status": null,
"sortBy": "createdAt",
"sortOrder": "desc",
"page": 1,
"size": 20
}
Request Parameters:
leaderId(可选): Leader IDstatus(可选): PENDING/RUNNING/COMPLETED/STOPPED/FAILEDsortBy(可选): profitAmount / profitRate / createdAt (默认: createdAt)sortOrder(可选): asc / desc (默认: desc)page(可选): 页码,从1开始 (默认: 1)size(可选): 每页数量 (默认: 20)
Response:
{
"success": true,
"data": {
"list": [
{
"id": 12345,
"taskName": "激进策略-Leader A",
"leaderId": 123,
"leaderName": "Smart Trader",
"leaderAddress": "0x123...",
"initialBalance": "1000.00",
"finalBalance": "1250.00",
"profitAmount": "250.00",
"profitRate": "25.00",
"backtestDays": 30,
"totalTrades": 45,
"status": "COMPLETED",
"startTime": 1735646400000,
"endTime": 1738238400000,
"createdAt": 1738238400000
}
],
"total": 100,
"page": 1,
"size": 20
}
}
3.1.3 查询回测任务详情
POST /api/backtest/tasks/detail
Request Body:
{
"id": 12345
}
Response:
{
"success": true,
"data": {
"id": 12345,
"taskName": "激进策略-Leader A",
"leaderId": 123,
"leaderName": "Smart Trader",
"initialBalance": "1000.00",
"finalBalance": "1250.00",
"profitAmount": "250.00",
"profitRate": "25.00",
"backtestDays": 30,
"startTime": 1735646400000,
"endTime": 1738238400000,
"config": {
"copyMode": "RATIO",
"copyRatio": "1.0",
// ... 其他配置
},
"statistics": {
"totalTrades": 45,
"buyTrades": 23,
"sellTrades": 22,
"winTrades": 30,
"lossTrades": 15,
"winRate": "66.67",
"maxProfit": "50.00",
"maxLoss": "-20.00",
"maxDrawdown": "100.00"
},
"status": "COMPLETED",
"progress": 100,
"createdAt": 1738238400000
}
}
3.1.4 查询回测交易记录
POST /api/backtest/tasks/trades
Request Body:
{
"taskId": 12345,
"page": 1,
"size": 20
}
Response:
{
"success": true,
"data": {
"list": [
{
"id": 1,
"tradeTime": 1735646400000,
"marketTitle": "BTC > $100k",
"side": "BUY",
"outcome": "YES",
"quantity": "100.00",
"price": "0.65",
"amount": "65.00",
"fee": "0.13",
"profitLoss": null,
"balanceAfter": "934.87"
}
],
"total": 45,
"page": 1,
"size": 20
}
}
3.1.5 删除回测任务
POST /api/backtest/tasks/delete
Request Body:
{
"id": 12345
}
Response:
{
"success": true,
"message": "回测任务删除成功"
}
3.1.6 停止运行中的回测
POST /api/backtest/tasks/stop
Request Body:
{
"id": 12345
}
Response:
{
"success": true,
"message": "回测任务已停止"
}
四、后端服务设计
4.1 Service层架构
4.1.1 BacktestService
职责: 回测任务的CRUD操作
核心方法:
interface BacktestService {
// 创建回测任务
fun createBacktestTask(request: BacktestCreateRequest): Result<BacktestTaskDto>
// 查询回测任务列表
fun getBacktestTaskList(request: BacktestListRequest): Result<BacktestListResponse>
// 查询回测任务详情
fun getBacktestTaskDetail(taskId: Long): Result<BacktestTaskDetailDto>
// 删除回测任务
fun deleteBacktestTask(taskId: Long): Result<Unit>
// 停止回测任务
fun stopBacktestTask(taskId: Long): Result<Unit>
// 查询回测交易记录
fun getBacktestTrades(taskId: Long, page: Int, size: Int): Result<BacktestTradeListResponse>
}
实现要点:
- 复用
CopyTradingFilterService的参数验证逻辑 - 使用
@Transactional保证数据一致性 - 返回值使用
Result<T>统一错误处理
4.1.2 BacktestExecutionService
职责: 执行回测任务
核心方法:
interface BacktestExecutionService {
// 执行回测任务
suspend fun executeBacktest(task: BacktestTask)
// 获取Leader历史交易
suspend fun getLeaderHistoricalTrades(
leaderId: Long,
startTime: Long,
endTime: Long
): List<HistoricalTrade>
// 模拟交易执行
suspend fun simulateTrade(
task: BacktestTask,
trade: HistoricalTrade,
currentBalance: BigDecimal,
positions: MutableMap<String, Position>
): TradeResult
// 计算收益统计
fun calculateStatistics(trades: List<BacktestTrade>): BacktestStatistics
}
执行流程:
sequenceDiagram
participant P as BacktestPollingService
participant E as BacktestExecutionService
participant D as BacktestDataService
participant F as CopyTradingFilterService
participant DB as Database
P->>DB: 查询PENDING状态任务
DB-->>P: 返回待执行任务
P->>E: executeBacktest(task)
E->>DB: 更新状态为RUNNING
E->>D: getLeaderHistoricalTrades()
D-->>E: 返回历史交易列表
loop 遍历每笔交易
E->>E: 检查余额是否充足
alt 余额 >= $1
E->>F: 应用过滤规则
F-->>E: 返回是否通过
alt 通过过滤
E->>E: 计算跟单金额
E->>E: 模拟成交,扣除手续费
E->>DB: 保存交易记录
E->>E: 更新余额和持仓
end
else 余额 < $1
E->>E: 停止回测
end
end
E->>E: calculateStatistics()
E->>DB: 更新任务状态和统计数据
E-->>P: 执行完成
4.1.3 BacktestDataService
职责: 获取Leader历史数据
数据源:
- 优先使用:
BacktestHistoricalTrade表 (系统已记录的完整交易数据) - 补充数据: Polymarket API (获取更早的历史数据)
数据获取策略:
suspend fun getLeaderHistoricalTrades(
leaderId: Long,
startTime: Long,
endTime: Long
): List<HistoricalTrade> {
// 1. 优先从 backtest_historical_trades 表查询
val existingTrades = backtestHistoricalTradeRepository
.findByLeaderIdAndTradeTimestampBetween(leaderId, startTime, endTime)
if (existingTrades.isNotEmpty()) {
return existingTrades.map { it.toHistoricalTrade() }
}
// 2. 如果表中没有数据,调用 Polymarket API 获取
val leader = leaderRepository.findById(leaderId)
?: throw IllegalArgumentException("Leader not found")
val apiTrades = polymarketDataService.getTradeHistory(
makerAddress = leader.address,
startTime = startTime,
endTime = endTime
)
// 3. 将 API 数据保存到 backtest_historical_trades 表
val entities = apiTrades.map { trade ->
BacktestHistoricalTrade(
leaderId = leaderId,
tradeId = trade.id,
marketId = trade.marketId,
marketTitle = trade.marketTitle,
marketSlug = trade.marketSlug,
side = trade.side.uppercase(),
outcome = trade.outcome,
outcomeIndex = trade.outcomeIndex,
price = trade.price.toSafeBigDecimal(),
size = trade.size.toSafeBigDecimal(),
amount = trade.amount.toSafeBigDecimal(),
tradeTimestamp = trade.timestamp,
source = "API",
fetchedAt = System.currentTimeMillis(),
createdAt = System.currentTimeMillis()
)
}
// 批量保存(去重由唯一索引处理)
backtestHistoricalTradeRepository.saveAll(entities)
return apiTrades
}
实时数据同步:
在跟单系统处理交易时,同时写入 BacktestHistoricalTrade 表:
// 在 CopyOrderTrackingService.processTrade() 中
@Async
fun syncToBacktestHistorical(trade: Trade, leaderId: Long) {
try {
val historicalTrade = BacktestHistoricalTrade(
leaderId = leaderId,
tradeId = trade.id,
marketId = trade.marketId,
marketTitle = trade.marketTitle, // 从 API 获取
marketSlug = trade.marketSlug, // 从 API 获取
side = trade.side.uppercase(),
outcome = trade.outcome,
outcomeIndex = trade.outcomeIndex,
price = trade.price.toSafeBigDecimal(),
size = trade.size.toSafeBigDecimal(),
amount = trade.amount.toSafeBigDecimal(),
tradeTimestamp = trade.timestamp,
source = "WEBSOCKET",
fetchedAt = System.currentTimeMillis(),
createdAt = System.currentTimeMillis()
)
backtestHistoricalTradeRepository.save(historicalTrade)
} catch (e: Exception) {
logger.warn("同步回测历史数据失败: ${e.message}")
}
}
缓存策略:
- 使用 Redis 缓存历史交易数据,TTL = 1小时
- Key格式:
backtest:leader:{leaderId}:trades:{startTime}:{endTime}
4.1.4 BacktestPollingService
职责: 轮询待执行的回测任务
实现方式:
@Service
class BacktestPollingService(
private val backtestTaskRepository: BacktestTaskRepository,
private val executionService: BacktestExecutionService
) {
private val logger = LoggerFactory.getLogger(BacktestPollingService::class.java)
private val executor = Executors.newFixedThreadPool(5) // 最多5个并发任务
@Scheduled(fixedDelay = 10000) // 每10秒轮询一次
fun pollPendingTasks() {
val pendingTasks = backtestTaskRepository.findByStatus("PENDING")
pendingTasks.forEach { task ->
executor.submit {
try {
runBlocking {
executionService.executeBacktest(task)
}
} catch (e: Exception) {
logger.error("回测任务执行失败: ${task.id}", e)
backtestTaskRepository.updateStatus(task.id!!, "FAILED", e.message)
}
}
}
}
}
并发控制:
- 线程池大小: 5
- 超出并发数的任务保持
PENDING状态,下次轮询继续执行
4.2 核心算法
4.2.1 回测算法伪代码
// 持仓数据结构
data class Position(
val marketId: String,
val outcome: String,
val outcomeIndex: Int? = null, // 支持 outcomeIndex
var quantity: BigDecimal,
val avgPrice: BigDecimal,
val leaderBuyQuantity: BigDecimal? // Leader 买入数量(用于比例模式)
)
fun executeBacktest(task: BacktestTask) {
// 1. 初始化
var currentBalance = task.initialBalance
val positions = mutableMapOf<String, Position>() // marketId + outcomeIndex -> Position
val trades = mutableListOf<BacktestTrade>()
val marketInfoCache = mutableMapOf<String, MarketInfo>() // 缓存市场信息
// 2. 计算回测时间范围
val endTime = System.currentTimeMillis()
val startTime = endTime - (task.backtestDays * 24 * 3600 * 1000)
// 3. 获取Leader历史交易
val leaderTrades = getLeaderHistoricalTrades(task.leaderId, startTime, endTime)
// 4. 按时间顺序回放交易
for (leaderTrade in leaderTrades.sortedBy { it.timestamp }) {
// ✨ 4.1 实时检查并结算已到期的市场
val expiredPositions = positions.filter { (positionKey, position) ->
val marketInfo = marketInfoCache.getOrPut(position.marketId) {
try {
marketService.getMarketInfo(position.marketId)
} catch (e: Exception) {
logger.warn("无法获取市场${position.marketId}信息", e)
null
}
}
// 检查市场是否已到结束时间
marketInfo?.endDate != null && marketInfo.endDate <= leaderTrade.timestamp
}
// 结算已到期的市场
for ((positionKey, position) in expiredPositions) {
val marketInfo = marketInfoCache[position.marketId]!!
val settlementPrice = when {
marketInfo.winner == position.outcome -> BigDecimal.ONE // 胜出方
marketInfo.winner != null -> BigDecimal.ZERO // 失败方
else -> position.avgPrice // 未结算,按成本价保守估计
}
val settlementValue = position.quantity * settlementPrice
val profitLoss = settlementValue - (position.quantity * position.avgPrice)
currentBalance += settlementValue
// 记录结算交易
trades.add(BacktestTrade(
backtestTaskId = task.id!!,
tradeTime = marketInfo.endDate,
marketId = position.marketId,
side = "SETTLEMENT",
outcome = position.outcome,
quantity = position.quantity,
price = settlementPrice,
amount = settlementValue,
fee = BigDecimal.ZERO,
profitLoss = profitLoss,
balanceAfter = currentBalance
))
// 移除已结算的持仓
positions.remove(positionKey)
logger.info("市场到期结算: ${position.marketId}, 时间: ${marketInfo.endDate}, 结算价: $settlementPrice, 盈亏: $profitLoss")
}
// 4.2 检查余额和持仓状态
// ✨ 修正: 只有当"余额不足 且 无持仓"时才停止回测
// 如果有持仓,继续处理(可能有卖出或市场结算释放资金)
if (currentBalance < BigDecimal.ONE && positions.isEmpty()) {
logger.info("余额不足且无持仓,停止回测: $currentBalance")
break
}
// 如果余额不足但有持仓,记录日志但继续处理
if (currentBalance < BigDecimal.ONE && positions.isNotEmpty()) {
logger.info("余额不足 $currentBalance,但还有 ${positions.size} 个持仓,继续处理后续交易(等待卖出或结算)")
}
// 4.3 每日订单数检查
// 统计当前交易时间当天已有的订单数
val dailyOrderCount = trades.count { isSameDay(it.tradeTime, leaderTrade.timestamp) }
if (dailyOrderCount >= task.maxDailyOrders) {
logger.info("已达到每日最大订单数限制: $dailyOrderCount / ${task.maxDailyOrders}")
continue
}
// 4.4 价格容忍度检查
if (task.priceTolerance > BigDecimal.ZERO) {
val tolerance = task.priceTolerance.toSafeBigDecimal().divide(BigDecimal("100"))
val minPrice = leaderTrade.price.multiply(BigDecimal.ONE.subtract(tolerance))
val maxPrice = leaderTrade.price.multiply(BigDecimal.ONE.add(tolerance))
// 获取当前市场价格(从市场服务或缓存)
val currentPrice = marketPriceService.getCurrentMarketPrice(
leaderTrade.marketId,
leaderTrade.outcomeIndex ?: 0
)
if (currentPrice < minPrice || currentPrice > maxPrice) {
logger.info("价格超出容忍度范围: 当前=$currentPrice, 可用范围=[$minPrice, $maxPrice]")
continue
}
}
// 4.5 应用其他过滤规则
// 复用 CopyTradingFilterService 的方法
if (!copyTradingFilterService.passAllFilters(
task = task,
trade = leaderTrade,
currentPositionValue = positions.values.sumOf { it.quantity * it.avgPrice }
)) {
continue
}
// 4.6 计算跟单金额
val followAmount = calculateFollowAmount(task, leaderTrade)
if (leaderTrade.side == "BUY") {
// 买入逻辑
val quantity = followAmount / leaderTrade.price
val totalCost = followAmount // 不计算手续费
// ✨ 严格模式: 仅检查当前可用余额,不考虑持仓市值
// 理由: 持仓未卖出前资金不可用,这更符合真实场景
// 注意: 市场到期结算会在步骤4.1中提前释放资金
if (totalCost > currentBalance) {
logger.info("余额不足以执行买入订单: 需要 ${totalCost.toPlainString()}, 可用 ${currentBalance.toPlainString()}")
// 记录持仓价值用于分析(但不计入可用余额)
if (logger.isDebugEnabled) {
val positionValue = positions.values.sumOf { it.quantity * it.avgPrice }
logger.debug("当前持仓市值: ${positionValue.toPlainString()}, 但资金被占用")
}
continue
}
// 更新余额和持仓
currentBalance -= totalCost
val positionKey = "${leaderTrade.marketId}:${leaderTrade.outcomeIndex ?: 0}"
positions[positionKey] = Position(
marketId = leaderTrade.marketId,
outcome = leaderTrade.outcome,
outcomeIndex = leaderTrade.outcomeIndex,
quantity = quantity,
avgPrice = leaderTrade.price,
leaderBuyQuantity = leaderTrade.quantity
)
// 记录交易
trades.add(BacktestTrade(
backtestTaskId = task.id!!,
tradeTime = leaderTrade.timestamp,
marketId = leaderTrade.marketId,
side = "BUY",
outcome = leaderTrade.outcome,
quantity = quantity,
price = leaderTrade.price,
amount = followAmount,
fee = BigDecimal.ZERO, // 不计算手续费
balanceAfter = currentBalance
))
} else { // SELL
if (!task.supportSell) continue
// 使用 outcomeIndex 构建持仓键(支持多元市场)
val positionKey = "${leaderTrade.marketId}:${leaderTrade.outcomeIndex ?: 0}"
val position = positions[positionKey] ?: continue
// 计算卖出数量
val sellQuantity = if (task.copyMode == "RATIO") {
// 比例模式: 按 Leader 卖出比例
// 如果 position.leaderBuyQuantity 为 null,则按持仓比例计算
if (position.leaderBuyQuantity != null && position.leaderBuyQuantity > BigDecimal.ZERO) {
position.quantity * (leaderTrade.quantity / position.leaderBuyQuantity)
} else {
// 按比例卖出:卖出持仓的 (leaderTrade.quantity / 当前总持仓)
// 但这种情况下无法获取 Leader 的总持仓,所以简化为全部卖出
position.quantity
}
} else {
// 固定金额模式: 全部卖出
position.quantity
}
val sellAmount = sellQuantity * leaderTrade.price
val netAmount = sellAmount // 不扣除手续费
// 计算盈亏
val cost = sellQuantity * position.avgPrice
val profitLoss = netAmount - cost
// 更新余额和持仓
currentBalance += netAmount
position.quantity -= sellQuantity
if (position.quantity <= BigDecimal.ZERO) {
positions.remove(positionKey)
}
// 记录交易
trades.add(BacktestTrade(
backtestTaskId = task.id!!,
tradeTime = leaderTrade.timestamp,
marketId = leaderTrade.marketId,
side = "SELL",
outcome = leaderTrade.outcome,
quantity = sellQuantity,
price = leaderTrade.price,
amount = sellAmount,
fee = BigDecimal.ZERO, // 不计算手续费
profitLoss = profitLoss,
balanceAfter = currentBalance
))
}
}
// 5. 处理回测结束时仍未到期的持仓 (兜底处理)
for ((positionKey, position) in positions) {
try {
val marketInfo = marketInfoCache.getOrPut(position.marketId) {
marketService.getMarketInfo(position.marketId)
}
// 获取市场结算结果
// 方案: 通过市场价格判断
// - 价格 >= 0.95: 胜出 (按 1.0 结算)
// - 价格 <= 0.05: 失败 (按 0.0 结算)
// - 其他情况: 按成本价保守估计
val marketPrice = marketPriceService.getCurrentMarketPrice(
marketId = position.marketId,
outcomeIndex = position.outcomeIndex ?: 0
)
val settlementPrice = when {
marketPrice >= BigDecimal("0.95") -> BigDecimal.ONE // 胜出
marketPrice <= BigDecimal("0.05") -> BigDecimal.ZERO // 失败
else -> position.avgPrice // 未结算或不确定,按成本价
}
val settlementValue = position.quantity * settlementPrice
val profitLoss = settlementValue - (position.quantity * position.avgPrice)
currentBalance += settlementValue
trades.add(BacktestTrade(
backtestTaskId = task.id!!,
tradeTime = marketInfo?.endDate ?: endTime,
marketId = position.marketId,
side = "SETTLEMENT",
outcome = position.outcome,
quantity = position.quantity,
price = settlementPrice,
amount = settlementValue,
fee = BigDecimal.ZERO,
profitLoss = profitLoss,
balanceAfter = currentBalance
))
logger.info("回测结束时结算剩余持仓: ${position.marketId}, 结算价: $settlementPrice")
} catch (e: Exception) {
logger.warn("无法获取市场${position.marketId}结算信息,按成本价计算", e)
currentBalance += position.quantity * position.avgPrice
}
}
// 6. 计算最终统计数据
val statistics = calculateStatistics(trades)
// 7. 更新任务状态
task.finalBalance = currentBalance
task.profitAmount = currentBalance - task.initialBalance
task.profitRate = (task.profitAmount!! / task.initialBalance) * BigDecimal(100)
task.status = "COMPLETED"
task.totalTrades = trades.size
// ... 更新其他统计字段
// 8. 保存数据
backtestTaskRepository.save(task)
backtestTradeRepository.saveAll(trades)
}
4.2.2 过滤规则复用
直接调用 CopyTradingFilterService 的方法:
checkPriceFilter()checkDepthFilter()checkSpreadFilter()checkPositionLimits()checkKeywordFilter()checkMarketEndDate()
适配要点:
- 回测模式下,持仓数据来自内存
positionsMap,而非实时API - 订单簿数据可能不可用 (历史数据),需要容错处理
五、前端实现方案
5.1 页面组件结构
src/pages/
├── BacktestList.tsx # 回测列表页
├── BacktestCreate.tsx # 创建回测页
└── BacktestDetail.tsx # 回测详情页
src/components/Backtest/
├── BacktestTable.tsx # 回测列表表格
├── BacktestForm.tsx # 回测创建表单
├── BacktestChart.tsx # 资金变化图表
├── BacktestTradeTable.tsx # 交易记录表格
└── BacktestStatistics.tsx # 统计数据卡片
5.2 状态管理
使用 React Context 或 Redux:
interface BacktestState {
tasks: BacktestTask[]
currentTask: BacktestTaskDetail | null
trades: BacktestTrade[]
loading: boolean
error: string | null
}
5.3 API Service
// src/services/backtestService.ts
export const backtestService = {
createTask: (data: BacktestCreateRequest) =>
api.post('/api/backtest/tasks', data),
getTaskList: (params: BacktestListParams) =>
api.get('/api/backtest/tasks', { params }),
getTaskDetail: (id: number) =>
api.get(`/api/backtest/tasks/${id}`),
getTrades: (id: number, page: number, size: number) =>
api.get(`/api/backtest/tasks/${id}/trades`, { params: { page, size } }),
deleteTask: (id: number) =>
api.delete(`/api/backtest/tasks/${id}`),
stopTask: (id: number) =>
api.post(`/api/backtest/tasks/${id}/stop`)
}
5.4 复用现有组件
跟单配置表单:
- 直接复用
CopyTradingForm.tsx或相关组件 - 提取配置参数部分为独立组件
CopyTradingConfigFields.tsx - 回测创建页面引入该组件
好处:
- 减少重复代码
- 保证参数一致性
- 降低维护成本
5.5 图表实现
使用 ECharts (项目可能已使用) 或 Recharts:
import ReactECharts from 'echarts-for-react';
const BacktestChart: React.FC<{ trades: BacktestTrade[] }> = ({ trades }) => {
const option = {
title: { text: '资金变化曲线' },
xAxis: { type: 'time' },
yAxis: { type: 'value', name: '余额 (USDC)' },
series: [{
type: 'line',
data: trades.map(t => [t.tradeTime, t.balanceAfter]),
smooth: true,
itemStyle: { color: '#00b96b' }
}],
tooltip: { trigger: 'axis' }
};
return <ReactECharts option={option} />;
};
六、技术实现要点
6.1 代码复用策略
| 模块 | 复用内容 | 新增内容 |
|---|---|---|
| 后端Entity | CopyTrading 参数字段 |
BacktestTask, BacktestTrade |
| 后端Service | CopyTradingFilterService 全部方法 |
BacktestService, BacktestExecutionService |
| 后端Repository | JPA通用方法 | 自定义查询方法 |
| 前端组件 | 跟单配置表单组件 | 回测列表、详情、图表组件 |
| 前端Service | API请求封装 | 回测相关API |
6.2 性能优化
6.2.1 数据库优化
- 合理使用索引 (见2.3节)
- 分页查询,避免一次加载大量数据
BacktestTrade使用级联删除 (ON DELETE CASCADE)
6.2.2 API优化
- Leader历史交易数据缓存 (Redis, TTL=1h)
- 回测详情页使用懒加载: 先加载任务信息,再加载交易记录
6.2.3 前端优化
- 虚拟滚动: 交易记录表格使用
react-window或react-virtualized - 图表按需渲染: 首次加载最近100条数据,支持分页加载更多
- 防抖: 搜索和筛选操作使用
debounce
6.3 错误处理
6.3.1 后端异常处理
try {
executeBacktest(task)
} catch (e: Exception) {
logger.error("回测执行失败", e)
task.status = "FAILED"
task.errorMessage = e.message
backtestTaskRepository.save(task)
}
6.3.2 前端错误处理
- API调用失败: Toast提示错误信息
- 数据加载失败: 显示错误状态,提供重试按钮
- 表单验证: 实时验证,显示错误提示
6.4 数据精度处理
使用 BigDecimal:
- 后端: 所有金额计算使用
BigDecimal - 数据库:
DECIMAL(20, 8)精度 - 前端: 显示时格式化为2位小数,计算时保持原始精度
七、开发流程建议
Phase 1: 数据库和API (2天)
- 创建数据表
backtest_task,backtest_trade - 创建 Entity, Repository
- 实现
BacktestService(CRUD操作) - 实现
BacktestController(API接口) - 使用 Postman 测试API
Phase 2: 回测执行引擎 (3天)
- 实现
BacktestDataService(获取历史数据) - 实现
BacktestExecutionService(核心算法) - 实现
BacktestPollingService(定时轮询) - 单元测试: 回测算法准确性测试
Phase 3: 前端页面 (3天)
- 创建回测列表页 (
BacktestList.tsx) - 创建回测创建页 (
BacktestCreate.tsx) - 创建回测详情页 (
BacktestDetail.tsx) - 集成API,调试交互
Phase 4: 测试和优化 (2天)
- 端到端测试
- 性能测试和优化
- Bug修复
- 文档完善
八、文档目录建议
根据用户要求,可以将文档拆分为:
- BACKTEST_PRD.md - 产品需求文档 (已完成)
- BACKTEST_TECHNICAL_DESIGN.md - 技术设计文档 (本文档)
- BACKTEST_API_SPEC.md - API接口规范 (可选,从本文档第三节提取)
- BACKTEST_DATABASE_SCHEMA.md - 数据库设计 (可选,从本文档第二节提取)
九、风险和注意事项
9.1 数据准确性
- 风险: 历史数据可能不完整或不准确
- 缓解: 从多个数据源验证,添加数据完整性检查
9.2 性能瓶颈
- 风险: 30天历史数据可能有数千笔交易,执行时间过长
- 缓解: 异步执行,显示进度条,优化算法
9.3 兼容性
- 风险: 跟单配置参数未来可能变更
- 缓解: 使用版本化配置,
backtest_task表独立存储配置快照
9.4 并发控制
- 风险: 大量回测任务同时执行导致资源耗尽
- 缓解: 线程池限制并发数,任务队列管理
文档版本: v1.0
最后更新: 2026-01-30