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# RaptorBT 使用手册（含 ferro-ta 扩展版）

> 基于 RaptorBT v0.4.1，集成 ferro-ta 指标库，提供 80 个技术指标

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## 目录

- [项目简介](#项目简介)
- [安装与部署](#安装与部署)
- [快速开始](#快速开始)
- [策略类型](#策略类型)
- [指标完整参考](#指标完整参考)
  - [趋势指标 (Trend)](#趋势指标-trend)
  - [动量指标 (Momentum)](#动量指标-momentum)
  - [波动率指标 (Volatility)](#波动率指标-volatility)
  - [强度指标 (Strength)](#强度指标-strength)
  - [成交量指标 (Volume)](#成交量指标-volume)
  - [价格变换指标 (Price Transform)](#价格变换指标-price-transform)
  - [统计指标 (Statistic)](#统计指标-statistic)
  - [P0 扩展指标 (P0 Extended)](#p0-扩展指标-p0-extended)
  - [周期变换指标 (Hilbert Transform / Cycle)](#周期变换指标-hilbert-transform-cycle)
  - [市场状态检测 (Market Regime)](#市场状态检测-market-regime)
  - [投资组合工具 (Portfolio Tools)](#投资组合工具-portfolio-tools)
  - [Tick 微结构函数](#tick-微结构函数)
- [止损与止盈](#止损与止盈)
- [蒙特卡洛组合模拟](#蒙特卡洛组合模拟)
- [回测结果与指标](#回测结果与指标)
- [前视偏差防范](#前视偏差防范)
- [ sourcing修改与编译指南](#源码修改与编译指南)
  - [项目结构](#项目结构)
  - [添加新指标](#添加新指标)
  - [编译与打包](#编译与打包)
  - [常见编译问题](#常见编译问题)
- [移植与分发](#移植与分发)

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## 项目简介

RaptorBT 是一个高性能 Rust 回测引擎，通过 PyO3 提供 Python 绑定：

- **亚毫秒级回测**：1K bars ~0.03ms，50K bars ~1.4ms
- **7 种策略类型**：单标的、篮子、配对、期权、价差、多策略、Tick 级
- **33 项绩效指标**：Sharpe、Sortino、Calmar、Omega、SQN 等
- **确定性执行**：相同输入产生 bit-for-bit 相同结果
- **原生并行**：Rayon 并行 + SIMD 优化
- **80 个技术指标**：集成 ferro-ta 指标库，覆盖趋势、动量、波动率、强度、成交量、价格变换、统计、周期变换、市场状态检测、投资组合工具

本扩展版在原版 12 个指标基础上，集成 ferro-ta 指标库，将指标总数扩展至 **51 个**。

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## 安装与部署

### 方式一：安装修改版 whl（推荐）

适用于同平台同 Python 版本的电脑，无需编译环境：

```powershell
pip install raptorbt-0.4.1-cp312-cp312-win_amd64.whl
pip install -r requirements.txt
```

`requirements.txt` 内容：

```
numpy
pandas
requests
```

> **注意**：whl 文件名中 `cp312` 表示 CPython 3.12，`win_amd64` 表示 Windows 64位。目标电脑必须满足相同条件。

### 方式二：从源码编译

需要 Rust 1.70+、Python 3.10+、maturin：

```powershell
cd raptorbt
pip install maturin
maturin develop --release
```

### 验证安装

```python
import raptorbt
print(raptorbt.__version__)  # 0.4.1
print(raptorbt.cci)          # <built-in function cci> — 扩展指标可用
```

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## 快速开始

```python
import numpy as np
import raptorbt

# 准备数据
n = 500
close = np.cumprod(1 + np.random.randn(n) * 0.02) * 100
timestamps = np.arange(n, dtype=np.int64)
open_ = close * 1.001
high = close * 1.01
low = close * 0.99
volume = np.ones(n) * 1000

# 使用指标生成信号
sma_fast = raptorbt.sma(close, period=10)
sma_slow = raptorbt.sma(close, period=20)
entries = (sma_fast > sma_slow) & np.roll(sma_fast <= sma_slow, 1)
exits = (sma_fast < sma_slow) & np.roll(sma_fast >= sma_slow, 1)

# 配置回测
config = raptorbt.PyBacktestConfig(initial_capital=100000, fees=0.001)

# 运行回测
result = raptorbt.run_single_backtest(
    timestamps=timestamps,
    open=open_, high=high, low=low, close=close,
    volume=volume,
    entries=entries, exits=exits,
    direction=1, weight=1.0, symbol="TEST",
    config=config,
)

# 查看结果
print(f"收益率: {result.metrics.total_return_pct:.2f}%")
print(f"夏普比率: {result.metrics.sharpe_ratio:.2f}")
print(f"最大回撤: {result.metrics.max_drawdown_pct:.2f}%")
print(f"交易次数: {result.metrics.total_trades}")
```

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## 策略类型

### 1. 单标的回测 (run_single_backtest)

```python
result = raptorbt.run_single_backtest(
    timestamps=timestamps,       # int64 数组
    open=open, high=high, low=low, close=close,  # float64 数组
    volume=volume,               # float64 数组
    entries=entries,             # bool 数组
    exits=exits,                 # bool 数组
    direction=1,                 # 1=做多, -1=做空
    weight=1.0,
    symbol="AAPL",
    config=config,
    instrument_config=raptorbt.PyInstrumentConfig(lot_size=1.0),  # 可选
)
```

### 2. 篮子回测 (run_basket_backtest)

多标的同步信号交易：

```python
instruments = [
    (ts, o1, h1, l1, c1, v1, entries1, exits1, 1, 0.33, "AAPL"),
    (ts, o2, h2, l2, c2, v2, entries2, exits2, 1, 0.33, "GOOGL"),
    (ts, o3, h3, l3, c3, v3, entries3, exits3, 1, 0.34, "MSFT"),
]

result = raptorbt.run_basket_backtest(
    instruments=instruments,
    config=config,
    sync_mode="all",  # "all" | "any" | "majority" | "master"
)
```

### 3. 配对交易 (run_pairs_backtest)

做多一个标的，做空另一个：

```python
result = raptorbt.run_pairs_backtest(
    leg1_timestamps=ts, leg1_open=..., leg1_high=..., leg1_low=..., leg1_close=..., leg1_volume=...,
    leg2_timestamps=ts, leg2_open=..., leg2_high=..., leg2_low=..., leg2_close=..., leg2_volume=...,
    entries=entries, exits=exits,
    direction=1, symbol="PAIR",
    config=config,
    hedge_ratio=1.5,       # 空头 1.5 倍
    dynamic_hedge=False,
)
```

### 4. 期权回测 (run_options_backtest)

```python
result = raptorbt.run_options_backtest(
    timestamps=ts, open=..., high=..., low=..., close=..., volume=...,
    option_prices=option_premiums,
    entries=entries, exits=exits,
    direction=1, symbol="NIFTY_CE",
    config=config,
    option_type="call",          # "call" | "put"
    strike_selection="atm",      # "atm" | "otm1" | "otm2" | "itm1" | "itm2"
    size_type="percent",         # "percent" | "contracts" | "notional" | "risk"
    size_value=0.1,
    lot_size=50,
    strike_interval=50.0,
)
```

### 5. 多策略回测 (run_multi_backtest)

同一标的上组合多个策略：

```python
strategies = [
    (entries_sma, exits_sma, 1, 0.4, "SMA_Cross"),
    (entries_rsi, exits_rsi, 1, 0.35, "RSI_MeanRev"),
    (entries_bb, exits_bb, 1, 0.25, "BB_Break"),
]

result = raptorbt.run_multi_backtest(
    timestamps=ts, open=..., high=..., low=..., close=..., volume=...,
    strategies=strategies,
    config=config,
    combine_mode="any",  # "any" | "all" | "majority" | "weighted" | "independent"
)
```

### 6. 批量价差回测 (batch_spread_backtest)

Rayon 并行执行多个价差回测，GIL 释放：

```python
items = [
    raptorbt.PyBatchSpreadItem(
        strategy_id="straddle_24000",
        legs_premiums=[call_premiums, put_premiums],
        leg_configs=[("CE", 24000.0, -1, 50), ("PE", 24000.0, -1, 50)],
        entries=entries, exits=exits,
        spread_type="straddle",
        max_loss=5000.0, target_profit=3000.0,
    ),
]

results = raptorbt.batch_spread_backtest(
    timestamps=ts, underlying_close=close,
    items=items, config=config,
)

for sid, result in results:
    print(f"{sid}: {result.metrics.total_return_pct:.2f}%")
```

### 7. Tick 级回测 (run_tick_backtest)

全 Tick 分辨率模拟，无 bar 重采样：

```python
result = raptorbt.run_tick_backtest(
    timestamps=timestamps_ns,     # int64 纳秒
    ltp=ltp_arr, bid=bid_arr, ask=ask_arr,
    buy_qty_delta=buy_delta, sell_qty_delta=sell_delta,
    oi=oi_arr,
    entries=entry_signals, exits=exit_signals,
    symbol="NIFTY26APR24600PE",
    initial_capital=100000.0, fees=0.001, slippage=0.0005,
    stop_loss_pct=5.0, take_profit_pct=10.0,
    max_hold_seconds=1800, entry_cooldown_ticks=10, max_trades=50,
)
```

> **Zerodha 数据注意**：`total_buy_qty` / `total_sell_qty` 是累计值，需先转换：
> `buy_delta = np.diff(buy_cum, prepend=0).clip(min=0)`

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## 指标完整参考

所有指标函数接收 NumPy `float64` 数组，返回 NumPy 数组。预热期返回 `NaN`。

### 趋势指标 (Trend)

| 函数 | 签名 | 返回 | 说明 |
|------|------|------|------|
| `sma` | `sma(data, period)` | `ndarray` | 简单移动平均 |
| `ema` | `ema(data, period)` | `ndarray` | 指数移动平均 |
| `wma` | `wma(data, period)` | `ndarray` | 加权移动平均 |
| `dema` | `dema(data, period)` | `ndarray` | 双重指数移动平均 |
| `tema` | `tema(data, period)` | `ndarray` | 三重指数移动平均 |
| `kama` | `kama(data, period)` | `ndarray` | Kaufman 自适应移动平均 |
| `t3` | `t3(data, period=5, vfactor=0.7)` | `ndarray` | Tillson T3 移动平均 |
| `trima` | `trima(data, period)` | `ndarray` | 三角移动平均 |
| `midpoint` | `midpoint(data, period)` | `ndarray` | 周期内中点值 |
| `midprice` | `midprice(high, low, period)` | `ndarray` | 周期内最高/最低均价 |
| `sar` | `sar(high, low, acceleration=0.02, maximum=0.2)` | `ndarray` | 抛物线 SAR |
| `supertrend` | `supertrend(high, low, close, period=10, multiplier=3.0)` | `(ndarray, ndarray)` | Supertrend 线 + 方向 (1=多, -1=空) |

**用法示例：**

```python
import raptorbt
import numpy as np

close = np.array([...], dtype=np.float64)
high = np.array([...], dtype=np.float64)
low = np.array([...], dtype=np.float64)

sma20 = raptorbt.sma(close, period=20)
ema20 = raptorbt.ema(close, period=20)
dema20 = raptorbt.dema(close, period=20)
kama10 = raptorbt.kama(close, period=10)
t3_val = raptorbt.t3(close, period=20, vfactor=0.7)
sar_val = raptorbt.sar(high, low, acceleration=0.02, maximum=0.2)
st_line, st_dir = raptorbt.supertrend(high, low, close, period=10, multiplier=3.0)
```

### 动量指标 (Momentum)

| 函数 | 签名 | 返回 | 说明 |
|------|------|------|------|
| `rsi` | `rsi(data, period)` | `ndarray` | 相对强弱指数 (0~100) |
| `macd` | `macd(data, fast_period=12, slow_period=26, signal_period=9)` | `(line, signal, hist)` | MACD |
| `stochastic` | `stochastic(high, low, close, k_period=14, d_period=3)` | `(k, d)` | 随机振荡器 (0~100) |
| `cci` | `cci(high, low, close, period)` | `ndarray` | 商品通道指数 |
| `willr` | `willr(high, low, close, period)` | `ndarray` | 威廉指标 (-100~0) |
| `roc` | `roc(data, period)` | `ndarray` | 变化率 |
| `mom` | `mom(data, period)` | `ndarray` | 动量 |
| `cmo` | `cmo(data, period)` | `ndarray` | 钱德动量振荡器 |
| `trix` | `trix(data, period)` | `ndarray` | 三重指数平滑变化率 |
| `stochrsi` | `stochrsi(data, timeperiod=14, fastk_period=5, fastd_period=3)` | `(fastk, fastd)` | 随机 RSI (0~100) |
| `aroon` | `aroon(high, low, period)` | `(up, down)` | Aroon 上升/下降 (0~100) |
| `aroonosc` | `aroonosc(high, low, period)` | `ndarray` | Aroon 振荡器 (-100~100) |
| `bop` | `bop(open, high, low, close)` | `ndarray` | 力量平衡 (-1~1) |
| `ultosc` | `ultosc(high, low, close, period1=7, period2=14, period3=28)` | `ndarray` | 终极振荡器 (0~100) |
| `ppo` | `ppo(data, fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)` | `(line, signal, hist)` | 百分比价格振荡器 |
| `apo` | `apo(data, fastperiod=12, slowperiod=26)` | `ndarray` | 绝对价格振荡器 |

**用法示例：**

```python
rsi14 = raptorbt.rsi(close, period=14)
macd_line, macd_signal, macd_hist = raptorbt.macd(close, 12, 26, 9)
stoch_k, stoch_d = raptorbt.stochastic(high, low, close, k_period=14, d_period=3)
cci20 = raptorbt.cci(high, low, close, period=20)
ppo_line, ppo_signal, ppo_hist = raptorbt.ppo(close, fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
aroon_up, aroon_down = raptorbt.aroon(high, low, period=14)
```

### 波动率指标 (Volatility)

| 函数 | 签名 | 返回 | 说明 |
|------|------|------|------|
| `atr` | `atr(high, low, close, period)` | `ndarray` | 平均真实波幅 |
| `natr` | `natr(high, low, close, period)` | `ndarray` | 归一化 ATR (%) |
| `trange` | `trange(high, low, close)` | `ndarray` | 真实波幅 |
| `bollinger_bands` | `bollinger_bands(data, period=20, std_dev=2.0)` | `(upper, middle, lower)` | 布林带 |
| `stddev` | `stddev(data, period, nbdev=1.0)` | `ndarray` | 标准差 |
| `var` | `var(data, period, nbdev=1.0)` | `ndarray` | 方差 |

**用法示例：**

```python
atr14 = raptorbt.atr(high, low, close, period=14)
natr14 = raptorbt.natr(high, low, close, period=14)
bb_upper, bb_middle, bb_lower = raptorbt.bollinger_bands(close, period=20, std_dev=2.0)
std20 = raptorbt.stddev(close, period=20, nbdev=1.0)
```

### 强度指标 (Strength)

| 函数 | 签名 | 返回 | 说明 |
|------|------|------|------|
| `adx` | `adx(high, low, close, period)` | `ndarray` | 平均方向指数 (0~100) |
| `adx_all` | `adx_all(high, low, close, period)` | `(adx, +di, -di)` | ADX + 正DI + 负DI |
| `adxr` | `adxr(high, low, close, period)` | `ndarray` | ADX 评级 |
| `plus_di` | `plus_di(high, low, close, period)` | `ndarray` | +DI 方向指标 |
| `minus_di` | `minus_di(high, low, close, period)` | `ndarray` | -DI 方向指标 |

**用法示例：**

```python
adx14 = raptorbt.adx(high, low, close, period=14)
adx_val, plus_di, minus_di = raptorbt.adx_all(high, low, close, period=14)
adxr14 = raptorbt.adxr(high, low, close, period=14)
```

### 成交量指标 (Volume)

| 函数 | 签名 | 返回 | 说明 |
|------|------|------|------|
| `vwap` | `vwap(high, low, close, volume)` | `ndarray` | 成交量加权平均价 |
| `obv` | `obv(close, volume)` | `ndarray` | 能量潮 |
| `ad` | `ad(high, low, close, volume)` | `ndarray` | 累积/派发线 |
| `adosc` | `adosc(high, low, close, volume, fastperiod=3, slowperiod=10)` | `ndarray` | 累积/派发振荡器 |
| `mfi` | `mfi(high, low, close, volume, period)` | `ndarray` | 资金流量指数 (0~100) |

**用法示例：**

```python
vwap_val = raptorbt.vwap(high, low, close, volume)
obv_val = raptorbt.obv(close, volume)
ad_val = raptorbt.ad(high, low, close, volume)
adosc_val = raptorbt.adosc(high, low, close, volume, fastperiod=3, slowperiod=10)
mfi14 = raptorbt.mfi(high, low, close, volume, period=14)
```

### 价格变换指标 (Price Transform)

| 函数 | 签名 | 返回 | 说明 |
|------|------|------|------|
| `typprice` | `typprice(high, low, close)` | `ndarray` | 典型价格 (H+L+C)/3 |
| `medprice` | `medprice(high, low)` | `ndarray` | 中间价格 (H+L)/2 |
| `avgprice` | `avgprice(open, high, low, close)` | `ndarray` | 平均价格 (O+H+L+C)/4 |
| `wclprice` | `wclprice(high, low, close)` | `ndarray` | 加权收盘价 (H+L+C*2)/4 |

### 统计指标 (Statistic)

| 函数 | 签名 | 返回 | 说明 |
|------|------|------|------|
| `linearreg` | `linearreg(data, period)` | `ndarray` | 线性回归 |
| `linearreg_slope` | `linearreg_slope(data, period)` | `ndarray` | 线性回归斜率 |
| `linearreg_intercept` | `linearreg_intercept(data, period)` | `ndarray` | 线性回归截距 |
| `linearreg_angle` | `linearreg_angle(data, period)` | `ndarray` | 线性回归角度 |
| `tsf` | `tsf(data, period)` | `ndarray` | 时间序列预测 |
| `beta` | `beta(data0, data1, period)` | `ndarray` | Beta 系数 |
| `correl` | `correl(data0, data1, period)` | `ndarray` | 相关系数 |

### P0 扩展指标 (P0 Extended)

| 函数 | 签名 | 返回 | 说明 |
|------|------|------|------|
| `vwma` | `vwma(data, volume, period=20)` | `ndarray` | 成交量加权移动平均 |
| `donchian` | `donchian(high, low, period)` | `(upper, middle, lower)` | 唐奇安通道 |
| `choppiness_index` | `choppiness_index(high, low, close, period=14)` | `ndarray` | 混沌指标 (0=趋势, 100=震荡) |
| `hull_ma` | `hull_ma(data, period)` | `ndarray` | Hull 移动平均 |
| `chandelier_exit` | `chandelier_exit(high, low, close, period=22, multiplier=3.0)` | `(long_exit, short_exit)` | 吊灯止损 (ATR追踪止损) |
| `ichimoku` | `ichimoku(high, low, close, tenkan_period=9, kijun_period=26, senkou_b_period=52, displacement=26)` | `(tenkan, kijun, senkou_a, senkou_b, chikou)` | 一目均衡表 |
| `pivot_points` | `pivot_points(high, low, close, method="classic")` | `(pivot, r1, s1, r2, s2)` | 枢轴点 (classic/fibonacci/camarilla) |

**用法示例：**

```python
vwap_val = raptorbt.vwma(close, volume, period=20)
donchian_upper, donchian_middle, donchian_lower = raptorbt.donchian(high, low, 20)
ci_val = raptorbt.choppiness_index(high, low, close, period=14)
hma_val = raptorbt.hull_ma(close, period=14)
clong, cshort = raptorbt.chandelier_exit(high, low, close, period=22, multiplier=3.0)
tenkan, kijun, senkou_a, senkou_b, chikou = raptorbt.ichimoku(high, low, close)
pivot, r1, s1, r2, s2 = raptorbt.pivot_points(high, low, close, method="classic")
```

### 周期变换指标 (Hilbert Transform / Cycle)

基于希尔伯特变换的周期分析工具。要求数据至少 32 根 K 线。

| 函数 | 签名 | 返回 | 说明 |
|------|------|------|------|
| `ht_trendline` | `ht_trendline(data)` | `ndarray` | 希尔伯特瞬时趋势线 |
| `ht_dcperiod` | `ht_dcperiod(data)` | `ndarray` | 主导周期周期 |
| `ht_dcphase` | `ht_dcphase(data)` | `ndarray` | 主导周期相位（度） |
| `ht_phasor` | `ht_phasor(data)` | `(in_phase, quadrature)` | 相量分量 |
| `ht_sine` | `ht_sine(data)` | `(sine, lead_sine)` | 正弦波（含超前信号） |
| `ht_trendmode` | `ht_trendmode(data)` | `ndarray[i32]` | 趋势/周期模式 (1=趋势, 0=周期) |

**用法示例：**

```python
trendline = raptorbt.ht_trendline(close)
dcperiod = raptorbt.ht_dcperiod(close)
dcphase = raptorbt.ht_dcphase(close)
in_phase, quadrature = raptorbt.ht_phasor(close)
sine, lead_sine = raptorbt.ht_sine(close)
mode = raptorbt.ht_trendmode(close)  # i32: 1=trend, 0=cycle
```

### 市场状态检测 (Market Regime)

用于判断当前市场处于趋势或震荡状态，以及检测结构性突变。

| 函数 | 签名 | 返回 | 说明 |
|------|------|------|------|
| `regime_adx` | `regime_adx(adx, threshold=25.0)` | `ndarray[i8]` | 基于 ADX 的趋势/震荡标签 (1=趋势, 0=震荡, -1=预热) |
| `regime_combined` | `regime_combined(adx, atr, close, adx_threshold=25.0, atr_pct_threshold=2.0)` | `ndarray[i8]` | ADX+ATR 组合判断 |
| `detect_breaks_cusum` | `detect_breaks_cusum(data, window, threshold, slack)` | `ndarray[i8]` | CUSUM 结构性突变检测 (1=突变点) |
| `rolling_variance_break` | `rolling_variance_break(data, short_window, long_window, threshold)` | `ndarray[i8]` | 滚动方差比突变检测 (1=突变点) |

**用法示例：**

```python
adx_vals = raptorbt.adx(high, low, close, 14)
regime = raptorbt.regime_adx(adx_vals, threshold=25.0)  # 1=trend, 0=range

# 组合判断
regime2 = raptorbt.regime_combined(adx_vals, atr_vals, close, 25.0, 2.0)

# 结构突变
breaks = raptorbt.detect_breaks_cusum(close, window=30, threshold=1.5, slack=0.5)
vol_breaks = raptorbt.rolling_variance_break(close, 10, 30, 2.0)
```

### 投资组合工具 (Portfolio Tools)

跨序列分析工具，用于配对交易、风险管理、相对强度计算。

| 函数 | 签名 | 返回 | 说明 |
|------|------|------|------|
| `rolling_beta` | `rolling_beta(asset, benchmark, window)` | `ndarray` | 滚动 Beta 系数 |
| `drawdown_series` | `drawdown_series(equity)` | `(dd_series, max_dd)` | 回撤序列 + 最大回撤 |
| `zscore_series` | `zscore_series(data, window)` | `ndarray` | 滚动 Z-Score |
| `relative_strength` | `relative_strength(asset_returns, benchmark_returns)` | `ndarray` | 相对强度 (excess return 风格) |
| `spread` | `spread(a, b, hedge)` | `ndarray` | 价差序列 (a - hedge*b) |
| `ratio` | `ratio(a, b)` | `ndarray` | 比率序列 (a/b) |

**用法示例：**

```python
# 滚动 Beta
rb = raptorbt.rolling_beta(asset_returns, benchmark_returns, 30)

# 回撤分析
dd_series, max_dd = raptorbt.drawdown_series(equity_curve)

# Z-Score
zscore = raptorbt.zscore_series(close, window=20)

# 配对交易价差
spread_val = raptorbt.spread(series_a, series_b, hedge=1.0)
ratio_val = raptorbt.ratio(series_a, series_b)
```

### 滚动统计

| 函数 | 签名 | 返回 | 说明 |
|------|------|------|------|
| `rolling_min` | `rolling_min(data, period)` | `ndarray` | 周期内最低值 (LLV) |
| `rolling_max` | `rolling_max(data, period)` | `ndarray` | 周期内最高值 (HHV) |

### Tick 微结构函数

用于 Tick 级回测的信号和特征函数：

```python
# 入场/出场信号
entries = raptorbt.compute_tick_entry_signals(
    spread_pct=raptorbt.tick_spread_pct(bid, ask),
    bsi_delta=raptorbt.buy_sell_imbalance_delta(buy_cum, sell_cum),
    return_1m=raptorbt.return_window(timestamps_ns, ltp, window_seconds=60.0),
    spread_pct_max=3.0,
    bsi_min=0.55,
    return_1m_min_abs=0.3,
    return_direction=1,
    cooldown_ticks=10,
)
exits = raptorbt.compute_tick_exit_signals(timestamps_ns, eod_exit_time_ns)

# 特征数组
spread   = raptorbt.tick_spread_pct(bid, ask)                     # 价差百分比
bsi      = raptorbt.buy_sell_imbalance_delta(buy_cum, sell_cum)   # 买卖失衡
ret_1m   = raptorbt.return_window(ts_ns, ltp, 60.0)               # 1分钟回报
vol      = raptorbt.realized_vol_rolling(ts_ns, ltp, 300.0)       # 5分钟已实现波动率
oi_pos   = raptorbt.oi_position_pct(oi, oi_high, oi_low)         # OI 位置百分比
velocity = raptorbt.tick_velocity(ts_ns, 60.0)                    # Tick 速度 (ticks/min)
```

---

## 止损与止盈

### 固定百分比

```python
config = raptorbt.PyBacktestConfig(initial_capital=100000, fees=0.001)
config.set_fixed_stop(0.02)    # 2% 止损
config.set_fixed_target(0.04)  # 4% 止盈
```

### ATR 动态止损

```python
config.set_atr_stop(multiplier=2.0, period=14)    # 2倍 ATR 止损
config.set_atr_target(multiplier=3.0, period=14)  # 3倍 ATR 止盈
```

### 追踪止损

```python
config.set_trailing_stop(0.02)  # 2% 追踪止损
```

### 风险回报比止盈

```python
config.set_risk_reward_target(ratio=2.0)  # 2:1 风险回报比
```

### 出场原因

| 值 | 含义 |
|---|------|
| `Signal` | 策略信号出场 |
| `StopLoss` | 触发止损 |
| `TakeProfit` | 触发止盈 |
| `TrailingStop` | 触发追踪止损 |
| `EndOfData` | 数据结束 |
| `Settlement` | 期权结算 |
| `TimeExit` | 超时出场（Tick 级） |

---

## 蒙特卡洛组合模拟

```python
result = raptorbt.simulate_portfolio_mc(
    returns=[ret1, ret2],           # 各策略/资产的历史日收益率数组
    weights=np.array([0.6, 0.4]),   # 组合权重（和为1）
    correlation_matrix=[            # N×N 相关系数矩阵
        np.array([1.0, 0.3]),
        np.array([0.3, 1.0]),
    ],
    initial_value=100000.0,
    n_simulations=10000,            # 模拟路径数
    horizon_days=252,               # 前瞻天数
    seed=42,                        # 随机种子
)

print(f"预期收益: {result['expected_return']:.2f}%")
print(f"亏损概率: {result['probability_of_loss']:.2%}")
print(f"VaR (95%): {result['var_95']:.2f}%")
print(f"CVaR (95%): {result['cvar_95']:.2f}%")
```

---

## 回测结果与指标

### PyBacktestResult

```python
result.metrics              # PyBacktestMetrics 对象
result.equity_curve()       # 权益曲线 ndarray
result.drawdown_curve()     # 回撤曲线 ndarray
result.returns()            # 收益率序列 ndarray
result.trades()             # 交易列表 List[PyTrade]
```

### PyBacktestMetrics（33 个字段）

**核心绩效：**

| 字段 | 说明 |
|------|------|
| `total_return_pct` | 总收益率 (%) |
| `sharpe_ratio` | 夏普比率（年化） |
| `sortino_ratio` | 索提诺比率 |
| `calmar_ratio` | 卡玛比率 |
| `omega_ratio` | Omega 比率 |

**回撤：**

| 字段 | 说明 |
|------|------|
| `max_drawdown_pct` | 最大回撤 (%) |
| `max_drawdown_duration` | 最长回撤持续期 (bars) |

**交易统计：**

| 字段 | 说明 |
|------|------|
| `total_trades` | 总交易数 |
| `winning_trades` | 盈利交易数 |
| `losing_trades` | 亏损交易数 |
| `win_rate_pct` | 胜率 (%) |
| `profit_factor` | 盈利因子 |
| `expectancy` | 期望值 |
| `sqn` | 系统质量数 |
| `avg_trade_return_pct` | 平均交易收益 (%) |
| `avg_win_pct` | 平均盈利 (%) |
| `avg_loss_pct` | 平均亏损 (%) |
| `best_trade_pct` | 最佳交易 (%) |
| `worst_trade_pct` | 最差交易 (%) |
| `payoff_ratio` | 盈亏比 |
| `recovery_factor` | 恢复因子 |

**其他：**

| 字段 | 说明 |
|------|------|
| `start_value` | 初始资金 |
| `end_value` | 终值 |
| `total_fees_paid` | 总手续费 |
| `open_trade_pnl` | 未平仓盈亏 |
| `exposure_pct` | 市场暴露度 (%) |
| `avg_holding_period` | 平均持仓时间 (bars) |
| `max_consecutive_wins` | 最大连胜 |
| `max_consecutive_losses` | 最大连败 |

```python
m = result.metrics
print(m.total_return_pct, m.sharpe_ratio, m.max_drawdown_pct)

# 转为字典（24 个常用指标，带中文友好标签）
stats = m.to_dict()
```

### PyTrade

```python
for trade in result.trades():
    trade.id              # 交易 ID
    trade.symbol          # 标的
    trade.entry_idx       # 入场 bar 索引
    trade.exit_idx        # 出场 bar 索引
    trade.entry_price     # 入场价
    trade.exit_price      # 出场价
    trade.size            # 仓位大小
    trade.direction       # 1=多, -1=空
    trade.pnl             # 盈亏金额
    trade.return_pct      # 收益率 (%)
    trade.fees            # 手续费
    trade.exit_reason     # 出场原因
```

---

## 前视偏差防范

前视偏差（Look-ahead Bias）是回测中最危险的陷阱之一——无意中使用了"未来数据"来做出"当前决策"，导致回测结果虚高。

### RaptorBT 的默认防护

RaptorBT 默认 `upon_bar_close=True`，含义是：

- 当前 K 线收盘后产生的信号，在**下一根 K 线开盘时**执行
- 这保证了信号生成时只能看到当前及之前的数据，不可能用到未来数据

### 需要额外注意的场景

1. **指标预热期**：前 N 根 K 线的指标值为 NaN，不要用这些 NaN 值生成信号
2. **未来函数**：避免使用 `shift(-1)` 等"偷看未来"的操作
3. **日线数据**：如果用日线回测，确保信号不依赖当日收盘价之后的信息
4. **复权数据**：前复权/后复权可能引入未来信息，建议使用不复权数据

---

## 源码修改与编译指南

### 项目结构

```
raptorbt/
├── Cargo.toml                  # Rust 依赖配置
├── pyproject.toml              # Python 项目配置
├── requirements.txt            # Python 运行时依赖
├── src/
│   ├── lib.rs                  # Rust 库入口
│   ├── core/
│   │   └── error.rs            # 错误类型定义
│   ├── indicators/
│   │   ├── mod.rs              # 指标模块导出
│   │   ├── trend.rs            # 趋势指标（SMA, EMA, Supertrend）
│   │   ├── momentum.rs         # 动量指标（RSI, MACD, Stochastic）
│   │   ├── volatility.rs       # 波动率指标（ATR, Bollinger Bands）
│   │   ├── strength.rs         # 强度指标（ADX）
│   │   ├── volume.rs           # 成交量指标（VWAP, OBV, MFI）
│   │   ├── rolling.rs          # 滚动统计（Rolling Min/Max）
│   │   ├── tick_features.rs    # Tick 微结构函数
│   │   └── ferro_bridge.rs     # ferro-ta 指标桥接层 ★
│   ├── portfolio/              # 回测引擎核心
│   └── python/
│       └── bindings.rs         # PyO3 Python 绑定 ★
├── python/
│   └── raptorbt/
│       └── __init__.py         # Python 包导出 ★
└── ferro-ta-main/              # ferro-ta 源码（编译时依赖）
```

标 ★ 的文件是添加新指标时需要修改的。

### 添加新指标

以添加一个 ferro-ta 中的指标为例，需要修改 3 个文件：

#### 步骤 1：在 `ferro_bridge.rs` 中添加桥接函数

```rust
// src/indicators/ferro_bridge.rs

pub fn my_indicator(data: &[f64], period: usize) -> Result<Vec<f64>> {
    if period == 0 {
        return Err(RaptorError::invalid_parameter("MyIndicator period must be > 0"));
    }
    Ok(ferro_ta_core::category::my_indicator(data, period))
}
```

**关键注意事项：**

- 如果指标内部使用 EMA 处理中间结果（如 DEMA、TEMA、TRIX、PPO），必须使用 `ema_nan_safe` 而非 `ferro_ta_core::overlap::ema`，因为后者在输入含 NaN 时会全部输出 NaN
- 多输出指标需要定义 Result 结构体（参考 `PpoResult`、`AroonResult`）

#### 步骤 2：在 `bindings.rs` 中添加 Python 绑定

```rust
// src/python/bindings.rs

#[pyfunction]
pub fn my_indicator<'py>(
    py: Python<'py>,
    data: PyReadonlyArray1<f64>,
    period: usize,
) -> PyResult<&'py PyArray1<f64>> {
    let vec = numpy_to_vec_f64(data);
    let result = indicators::ferro_bridge::my_indicator(&vec, period)
        .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyValueError::new_err(e.to_string()))?;
    Ok(vec_to_numpy_f64(py, result))
}
```

然后在 `#[pymodule]` 注册函数中添加：

```rust
m.add_function(wrap_pyfunction!(my_indicator, m)?)?;
```

#### 步骤 3：在 `__init__.py` 中导出

```python
# python/raptorbt/__init__.py

from raptorbt._raptorbt import (
    # ... 已有导出 ...
    my_indicator,
)

__all__ = [
    # ... 已有导出 ...
    "my_indicator",
]
```

#### 步骤 4：在 `mod.rs` 中导出（如果需要在 Rust 内部使用）

```rust
// src/indicators/mod.rs

pub use ferro_bridge::{ /* ... */, my_indicator };
```

### 编译与打包

#### 开发编译（直接安装到当前虚拟环境）

```powershell
maturin develop --release
```

#### 产出 whl 文件

```powershell
maturin build --release
# 产出: target/wheels/raptorbt-0.4.1-cp312-cp312-win_amd64.whl
```

#### 安装 whl

```powershell
pip uninstall raptorbt -y
pip install target\wheels\raptorbt-0.4.1-cp312-cp312-win_amd64.whl
```

### 常见编译问题

#### 1. 拒绝访问 (os error 5)

**原因**：环境变量 `CARGO` 被错误设置为目录路径 `C:\Users\Administrator\.cargo\bin`，maturin 把目录当可执行文件调用。

**修复**：

```powershell
# 临时修复（当前终端，推荐）
$env:CARGO = "C:\Users\Administrator\.cargo\bin\cargo.exe"

# 永久修复：系统属性 → 环境变量 → 删除或修正小写 CARGO 变量
# 确保值指向可执行文件而非目录
```

> 如果不想设置环境变量，也可以在 PowerShell profile 中配置：
> `$HOME\.config\powershell\Microsoft.PowerShell_profile.ps1` 中添加 `$env:CARGO = "C:\Users\Administrator\.cargo\bin\cargo.exe"`

#### 2. .pyd 文件被锁定

**原因**：Python 进程占用了旧的 `.pyd` 文件。

**修复**：退出虚拟环境，关闭所有 Python 进程，重新打开终端编译。

#### 3. 找不到 ferro_ta_core

**原因**：`Cargo.toml` 中的本地依赖路径不正确。

**修复**：确认 `Cargo.toml` 中路径指向正确的 ferro-ta 源码位置：

```toml
[dependencies]
ferro_ta_core = { path = "./ferro-ta-main/crates/ferro_ta_core", default-features = false }
```

#### 4. EMA 链式指标全输出 NaN

**原因**：`ferro_ta_core::overlap::ema` 在输入含 NaN 时会传播 NaN，导致链式 EMA（DEMA、TEMA、TRIX、PPO）全部为 NaN。

**修复**：在 `ferro_bridge.rs` 中使用 `ema_nan_safe` 函数替代直接调用 `ferro_ta_core::overlap::ema` 处理中间结果。`ema_nan_safe` 会跳过 NaN 值计算初始种子，确保链式 EMA 正常工作。

---

## 移植与分发

### whl 文件分发

修改版 whl 已静态链接所有 Rust 依赖（包括 ferro-ta），目标电脑**不需要**安装 Rust 或 ferro-ta 源码。

**前提条件**：
- 相同操作系统 + 架构（如 Windows x64）
- 相同 Python 版本（如 3.12）

**安装步骤**：

```powershell
pip install raptorbt-0.4.1-cp312-cp312-win_amd64.whl
pip install numpy pandas requests
```

### 源码分发

如果目标电脑 Python 版本不同或需要进一步修改，需要携带源码：

**必须保留的文件/目录**：
- `src/` — RaptorBT 修改后的源码
- `python/` — Python 包代码
- `Cargo.toml`、`pyproject.toml` — 项目配置
- `ferro-ta-main/` — ferro-ta 源码（编译时需要）
- `requirements.txt` — Python 依赖

**在新电脑上编译**：

```powershell
# 安装 Rust (https://rustup.rs)
# 安装 Python 3.10+
pip install maturin numpy
maturin develop --release
```

### 关系图

```
源码 (src/ + ferro-ta-main/)
    │
    ├── maturin develop ──→ 直接安装到当前环境（开发用）
    │
    └── maturin build ───→ .whl 文件（分发用）
                              │
                              └── pip install xxx.whl → 可移植到同平台电脑
```

---

## 附录：指标分类速查

### 原版指标 (12个)

SMA, EMA, RSI, MACD, Stochastic, ATR, Bollinger Bands, ADX, VWAP, Supertrend, Rolling Min, Rolling Max

### ferro-ta 扩展指标 (68个)

**趋势类**：WMA, DEMA, TEMA, KAMA, T3, TRIMA, Midpoint, Midprice, SAR, HullMA, Donchian, ChoppinessIndex, ChandelierExit, Ichimoku, PivotPoints

**动量类**：CCI, WillR, ROC, MOM, CMO, TRIX, StochRSI, Aroon, AroonOsc, BOP, UltOSC, PPO, APO

**波动率类**：NATR, TRange, StdDev, VAR

**强度类**：ADXr, Plus_DI, Minus_DI, ADX_all

**成交量类**：AD, ADOSC, OBV, MFI, VWMA

**价格变换类**：TypPrice, MedPrice, AvgPrice, WclPrice

**统计类**：LinearReg, LinearReg_Slope, LinearReg_Intercept, LinearReg_Angle, TSF, Beta, Correl

**周期变换类 (Hilbert)**：HT_Trendline, HT_DCPeriod, HT_DCPhase, HT_Phasor, HT_Sine, HT_TrendMode

**市场状态类**：Regime_ADX, Regime_Combined, DetectBreaks_CUSUM, RollingVarianceBreak

**投资组合工具类**：RollingBeta, DrawdownSeries, ZScoreSeries, RelativeStrength, Spread, Ratio