Backtest-Review-System

个人交易与资产管理仓库，管理交易记录、资产变化、交易频次、行为偏差和复盘。一个账户可以使用多种策略；账户资产曲线连续记录，每笔交易归属明确的策略版本。

Introduction 简介

本版使用 Markdown 与 CSV 记录，使用 Python 标准库核对账目并生成离线 HTML 图表。无需安装第三方库，无需行情 API、AI API 或付费账户；券商原始记录仍是数据依据。

适用范围：单一账户、单一记账币种、做多普通股票的现金账户。示例采用 MYR、Asia/Kuala_Lumpur 时区和虚构标的。多账户、多币种、融资、做空、期权和拆股等复杂事件需要扩展数据结构后使用。

开始使用：逐步建立流程 → 完整文件清单 → 字段字典 → 核算规则 → 图表指南。

项目仓库：CJA231/Backtest-Review-System。公开仓库用于模板、程序和虚构示例，真实交易记录与生成报告应保存在私密目录或单独的 Private 仓库。

立即预览：在仓库首页点击 Code → Download ZIP，解压后双击 demo/report.html，使用浏览器打开预生成的虚构报告。这一步无需 Python；普通 GitHub 文件页面显示 HTML 源码，不代表网站已经发布。

自行生成：在包含 trading_journal/ 的项目文件夹打开终端，运行：

python3 -m trading_journal --data-dir examples/2026 --output output/demo-report.html --backtest-dir examples/backtests/demo-run

然后在浏览器打开 output/demo-report.html。这是本地报告；将源文件上传到 GitHub 不会自动运行程序或发布网站。

Concepts 概念

对象	定义
成交 Fill	一次实际成交；同一订单可能有多次成交
订单 Order	发给券商的一条订单；本版记录已成交订单编号
完整交易 Trade	一个策略持仓从首次建仓到完全平仓的过程
策略版本	固定的入场、退出与风险规则，例如 TREND/v1
外部资金流	入金与出金；不包括买卖、股息和利息
净资产 NAV	现金加持仓市值；本版现金账户没有融资负债
策略贡献	归属于该策略的净损益金额；不等于策略收益率
期初基准	daily-assets.csv 第一行的日末估值；后续变化按这个起点核算
收益指数	券商或回测工具提供的连续指数，区别于直接受到入出金影响的资产金额

改变规则时建立新版本，新交易使用新版本。旧记录保留原归属；持仓中途换规则要记录变更事件，不能直接改写历史。最小版避免同一持仓跨策略转移；采用新规则的持仓另外分配 trade_id，并记录真实成交或明确的内部转移扩展账本。

Architecture 架构

模块	文件与输出
记录	dataset.json 配置与七张核心 CSV；可选期初批次与券商收益指数
资产	每日账户资产、持仓快照与 FIFO 成本核对
复盘	交易、每周和年度 Markdown 模板
核对	trading_journal/ledger.py 检查编号、关联、资金、数量、成本和净资产
可视化	trading_journal/charts.py 将核对后的结果嵌入 HTML，无远程图表资源
回测展示	读取独立的 metadata.json 与 equity.csv；不生成交易信号或执行回测

架构项目	本版安排
数据流	券商导出 → 手动录入 → 程序核对 → 本地图表 → 人工复盘
Agent flow	人工维护及核实；本版没有 AI 代理或模型调用
数据库	CSV 是结构化记录；未来可导入 DuckDB
缓存	无实时行情缓存
记忆	事前计划、策略版本、行为记录与历史复盘
API	无；未来可接券商只读接口
部署	GitHub 保存模板与源代码；Python 在自己的电脑生成报告
监控	生成时检查记录错误；收益指数覆盖不完整时警告并停用相关收益图
日志	券商原始文件加 Git 变更历史；Git 不能证明计划一定在成交前填写
安全	公开仓库只放模板与虚构示例；真实记录使用私有仓库

Best Practices 最佳实践

1. 先写交易计划，再录入成交，最后写复盘。计划修改保留时间和原因。
2. 一笔交易关联多个成交；不要将每次加减仓都当成新的完整交易。
3. 每个交易日保存账户与持仓快照，持续到年底；没有交易也记录资产。
4. 采用同一估值时点和币种。示例以当日收盘且当天现金事件入账后为准。
5. 先对上数量和现金，再对上净资产，最后分析收益。
6. 规则遵守与盈亏分别评价；未记录计划的交易标为未知。
7. 更正错误时在 Git 提交说明写明原因，保留券商依据。
8. 定期导出备份；GitHub 编辑历史不能替代券商原始成交证据。
9. 第一张资产快照是日末基准，核心资金和成交文件只填基准日之后的事件；有期初持仓时填写 opening-lots.csv。
10. 缺失收益数据时保留金额图，不能用零代替未知，也不能把净资产涨幅冒充投资收益率。

Examples 示例

examples/2026 是虚构的短期例子，不代表全年业绩。

核对项目	示例结果
期初净资产	100000 MYR
入金	10000 MYR
利息	20 MYR
趋势交易 TR-001 已实现净损益	+196 MYR
突破交易 TR-002 已实现净损益	-204 MYR
趋势交易 TR-003 未实现净损益	+99 MYR
期末现金	107011 MYR
期末持仓市值	3100 MYR
期末净资产	110111 MYR
扣除外部资金流后的净损益	+111 MYR

完整计算见 示例复盘。不要将这些示例行复制进真实年度数据。

示例券商收益指数与示例回测也是虚构数据，只演示不同图表和覆盖标签。回测文件位于 examples/backtests/demo-run/，与真实账户记录分别读取。

Backtest-Review-System/
├── README.md
├── .gitignore
├── docs/                   # 流程、字段、核算、图表和完整文件清单
├── templates/              # 空白记录表、配置与复盘模板
├── examples/
│   ├── 2026/               # 虚构账户数据
│   └── backtests/demo-run/ # 虚构回测输出
├── trading_journal/        # 核对与报告生成程序
└── tests/                  # 核算及报告行为验证

代码职责：__main__.py 处理命令与输入输出，ledger.py 核算账目和指标，charts.py 生成 SVG 和 HTML，__init__.py 定义程序包。只需 Python；本版没有前端构建或 TypeScript 运行环境。

Workflow 工作流程

流程	输入	输出	依赖	预计耗时	成本与风险	自动化可能性
建立仓库	全部项目文件	可维护仓库	GitHub 账户	批量上传 15–30 分钟；逐文件复制约 1–2 小时	无 API 费用；文件遗漏	可批量上传
生成示例报告	示例 CSV 与配置	output/demo-report.html	Python 3.11+ 建议	小样本通常数秒	无 API 费用；路径错误	一条命令生成
交易前	策略规则与候选标的	交易档案与计划	明确风险预算	每笔 3–5 分钟	决策风险	计划可辅助生成
成交后	券商成交记录	成交行及行为事件	成交与订单编号	每笔 1–3 分钟	重复或漏记	可只读导入
收盘后	券商账户与持仓	两类每日快照与本地报告	一致估值时点	每日 5–10 分钟	估值不一致	报告已可自动生成
每周	本周记录	周复盘	核对后的账目	20–30 分钟	错误归因	统计可自动化
年度	全年记录	年度图表及复盘	完整资金流和快照	复盘 1–2 小时起	缺失导致偏差	图表已可自动生成

具体顺序：建立策略 → 写事前计划并创建 trade_id → 录入成交 → 记录行为 → 核对每日资产 → 平仓复盘 → 每周检查 → 年度归档。

真实数据的报告命令：

python3 -m trading_journal --data-dir records/2026 --output output/2026-report.html

程序核对通过才生成本次报告。失败时按提示修正 CSV 后重跑；旧 HTML 不会因此变成新报告，查看报告时确认区间与生成时间。

Diagrams 数据关系

flowchart TD
    A[策略及版本] --> B[交易档案与事前计划]
    B --> C[订单与成交]
    C --> D[持仓快照]
    E[资金事件] --> F[每日账户资产]
    D --> F
    B --> G[行为记录]
    C --> H[交易复盘]
    G --> H
    F --> J[账目核对]
    D --> J
    J --> K[本地 HTML 金额与行为图]
    L[券商收益指数 可选] --> M[收益与回撤图]
    N[回测输出 可选] --> O[回测曲线与样本分区]
    K --> I[每周与年度复盘]
    M --> I
    O --> I
    H --> I

Loading

Checklist 检查清单

• 成交编号唯一，订单编号和交易编号可追溯。
• 全部交易关联有效策略及版本。
• 交易计划包含固定风险预算，缺失时 R 指标留空。
• 数量、持仓成本、现金和净资产与券商一致。
• 每日资金流只包含入金和出金，费用没有重复扣除。
• 已实现与未实现损益都纳入报告。
• 没有独立策略资本账本时，只比较策略贡献金额。
• 公开文件全部是模板或虚构数据。
• dataset.json 的账户、币种和时区与记录一致。
• 有期初持仓时，每个历史批次的数量和成本均已提供。
• 收益指数与回测曲线注明来源、覆盖范围、成本和数据性质。
• 月度图显示实际覆盖期间，没有把短期示例称为全年收益。

Common Mistakes 常见错误

错误	修正
把入金当成收益	单独记录外部资金流
成交次数当成交易次数	分别统计 fill、order、trade
持仓上涨但未卖出就不记录	每日按市值估值
已经扣费的损益再次扣费	fees_ytd 仅供展示
为了让某策略更好看而改标签	保留当时策略版本
两种策略收益率直接相加	使用贡献金额，或建立独立资本账本
所有亏损都归因于情绪	对照事前计划，不能确定时写未知
以为 .gitignore 能阻止网页上传	网页操作时人工检查文件范围
上传 Python 后认为 GitHub 会自动生成图表	下载到本地运行，再用浏览器打开 HTML
回测曲线重置后仍连接成一条线	提供连续收益指数；无法确认时不生成合并收益图
回测图看起来平稳就认定策略有效	核实样本外、成本、成交假设及来源，图表本身不验证优势

FAQ 常见问题

必须全年只用一种策略吗？ 不需要。账户表现是全年所有交易与资金事件的综合结果。策略变化使用新版本记录。

同一只股票可以有两种策略吗？ 可以，但分别创建 trade_id，分配成交数量和费用。本版一条成交行只归属一个 trade_id；实际单笔成交若需要拆分归属，先扩展分配账本，避免重复录入。

没有历史每日净值怎么办？ 优先从券商取得历史报表；若无法恢复，标明缺失，不能声称完整年度回撤或精确 TWR。

取消订单算交易频次吗？ 本版不保存未成交订单，所以订单频次仅代表已成交订单。要分析频繁撤单，另外扩展订单事件表。

能直接得到收益图表吗？ 金额、频次和行为图由核心记录生成；收益、基准、回撤和月度收益图需要完整的券商 TWR 指数。程序不会从日末净资产猜测精确 TWR。

这个项目会帮我运行回测吗？ 本版读取其他工具已经生成的连续回测指数，展示曲线、回撤及 IS/OOS 标签。它不是回测引擎，也没有参数搜索、交易自动下单或行情获取。

电脑上必须安装什么？ 建议 Python 3.11 或以上，以及用于打开 HTML 的浏览器。标准库即可运行，无需 pip 安装。GitHub 网页不是程序运行环境。

Summary 版本范围与后续优化

功能或工具	使用安排
TradingView 与 Screening	外部筛选和图表；信号出处写进交易计划
Risk Management	固定风险预算、退出规则和行为检查
Portfolio	每日资产、持仓、市值与策略贡献
Backtesting	读取回测输出与连续指数；保留版本、成本、来源及样本分区
Optimization	优先提高记录与核算质量；参数优化不在本版功能范围
Visualization	本地 SVG＋HTML；图表目录见图表指南
Reporting	交易、每周和年度模板，以及自动生成的 HTML
Notion	可用于编辑计划；仓库保存归档版本
Telegram	未来发送个人提醒；本版没有接入
Automation	已有账目核对与报告生成；只读导入可以后续增加

进阶方向：多账户、多币种、策略资本转移、公司行动、订单事件、真实回测引擎和更丰富的交互。数据量较大时可将 CSV 导入 Polars 与 DuckDB；需要网站、实时服务或数据库时再评估 FastAPI、React、PostgreSQL、Redis、Docker 与 GitHub Actions，不为当前离线报告增加安装负担。