一 期货回测连接
第1步先按内测教程通过在工作流界面的AI助手，一句话生成整个回测框架和第一次的初步代码： “帮我写一个期货交易策略的回测，交易逻辑是动量和波动率，在黄金，白银，螺纹钢这3个合约上测试，时间范围设定在最近一年”
##1.1
生成后，进入节点python代码页面中，调用 量化回测测量引擎AI，（非常必要）：
因为 初步代码中只是非常粗糙的，尤其期货品种的具体产品号均是不对的。
与策略AI对话：
“回测策略需求分析： 回测中没有出现买卖记录，检查是否是 黄金，白银，螺纹钢的国内 具体期货代码有误？”
AI会进行修正：
下面是针对你原策略做的精确修改，核心目标是：
不再使用 AU_DOMINANT.SHF / AG_DOMINANT.SHF / RB_DOMINANT.SHF 这种“虚拟连续合约”作为下单和 data 索引的代码。
改为使用 panda_data.get_future_dominant 预先获取整个回测区间 内，黄金(AU)、白银(AG)、螺纹钢(RB) 每一天的 真实主力合约代码，例如：
AU → AU2406.SHF
AG → AG2508.SHF
RB → RB2510.SHF
所有行情访问 data[…] 和下单 target_future_group_order、long_future_target / short_future_target 都统一使用这些真实合约代码，因此在回测引擎中是 可交易，并且能取到 Bar 的具体合约，从而会产生真实的买卖记录。
关键修改点说明
- 在 initialize 中预加载主力合约映射
新增：
context.dominant_map = {}
dom_df = panda_data.get_future_dominant(
underlying_symbol=context.products,
start_date=start_date,
end_date=end_date,
)
for _, row in dom_df.iterrows():
prod = str(row[“underlying_symbol”]).upper()
d = str(row[“date”])
sym = str(row[“symbol”]) # 已是 AU2406.SHF 这种真实合约
context.dominant_map[(prod, d)] = sym
并进一步用这些真实合约的历史日线 get_market_data(symbol=all_symbols, …) 来拼接 context.hist_close[AU/AG/RB]。
这样，动量、波动率的历史时间序列就是由真实合约的收盘价拼起来的，不再依赖虚拟的 _DOMINANT.* symbol。
- 新增 _get_dominant_symbol_for_date
替代原来的 _get_dominant_symbol，逻辑是：
先直接查 (品种, 当日)：
key = (prod_u, trade_date)
if key in context.dominant_map:
return context.dominant_map[key]
若当日没有记录，就向前寻找最近一个日期，返回最近的主力合约：
dates = [d for (p, d) in context.dominant_map.keys() if p == prod_u and d <= trade_date]
last_d = max(dates)
return context.dominant_map.get((prod_u, last_d))
这样每天都会拿到一个具体、可交易的合约代码，而不是虚拟的 _DOMINANT.。
- _ensure_today_price_cached 改为用真实合约读行情
原来是：
if prod in [“AU”, “AG”]:
symbol = f"{prod}_DOMINANT.SHF"
else:
symbol = “RB_DOMINANT.SHF”
bar = data[symbol]
现在改为：
symbol = _get_dominant_symbol_for_date(context, prod, trade_date)
bar = data[symbol]
即用当天的真实主力合约从 data 中取 bar.close，写入 context.hist_close[p][trade_date]。
只要回测引擎订阅了期货品种，就能在 data 里找到这些具体合约，避免因合约代码不匹配导致 KeyError，从而后续手数计算不会被 continue 掉。
- 下单部分统一使用真实合约
在 handle_data 中，原来是：
symbol = _get_dominant_symbol(prod, trade_date) # 返回 AU_DOMINANT.SHF
bar = data[symbol]
…
long_dict[symbol] = hands
现在改为：
symbol = _get_dominant_symbol_for_date(context, prod, trade_date) # 返回 AU2406.SHF 这样的真实合约
bar = data[symbol]
…
long_dict[symbol] = hands # 或 short_dict
后面调用：
target_future_group_order(context.account, long_dict, short_dict)
或降级使用：
long_future_target(context.account, sym, h, style=MarketOrderStyle)
short_future_target(context.account, sym, h, style=MarketOrderStyle)
这些函数都会将 具体合约代码 作为参数传给回测引擎，因此会产生实际的开仓 / 平仓委托和成交，解决你之前“回测中没有买卖记录”的问题。
你回测时可以重点检查的点
在 before_trading 里可以临时加一段打印，用来确认：
今天 AU/AG/RB 分别映射到哪个合约，例如 AU2406.SHF、AG2508.SHF、RB2510.SHF；
这些合约在回测界面的合约列表里确实存在。
回测结果页里应该能看到：
订单列表中存在这些具体合约的买入开仓 / 卖出开仓 / 平仓记录；
持仓列表中有对应品种的仓位变化。
如果跑完后依然没有成交，可以把回测起止日期和回测日志里出现的合约代码发出来，我可以再帮你对照数据接口和回测引擎的合约命名，进一步排查。
二 修改好之后，保存，并运行进行回测：
其中回测可以选 用按天交易，还是按1m，1分钟交易。
前后两个对比了下，用1分钟的收益仅仅略高了一点点：
这也说明策略因子的信号是更偏日频，而非分钟级别的
2.1 回测的AI分析功能有为下一步调参及调试打好基础
如上图，右边：
- 整体来看，这个期货动量+波动率策略的回测表现可以评为 A（优秀），属于“高收益、低回撤、风险控制较好”的组合。 整体评估 年化收益率约 33.1%，显著高于基准上证指数的 23.1%，年化超额约 10pct。 夏普比率 2.23，在量化实盘可行性标准中属于非常优秀水平（>2）。 最大回撤约 -6.47%，在中高收益策略中回撤极小，收益/回撤比超过 5，风险收益匹配非常优。 信息比率 0.52，说明相对于基准的超额收益较稳定，有持续获取 alpha 的能力。 风险与稳定性 波动率约 13.1%，在期货多品种策略中偏温和，整体风险水平适中。 下行波动（downside_risk）约 10.8%，Sortino 0.93，说明“向下”波动仍然存在，但被较高收益充分覆盖。 Beta 约 0.36，相对股指（上证指数）市场敏感度不高，有一定对冲或分散作用。 跟踪误差 0.15，说明相对基准走出了一条差异较大的曲线，主要承担的是主动风险而非单纯跟随市场。 优点 高风险调整收益：夏普>2、超额收益显著同时回撤极低，组合质量很高。 防守能力强：最大回撤仅 ~6.5%，对于趋势反转和极端行情有较好缓冲。 与股市相关性不高：beta 较低、信息比率适中，适合作为股票组合的卫星策略或对冲组件。 可能的不足与注意点 Sortino 相比 Sharpe 偏低，说明下行波动相对显著，收益中包含一定“踩节奏”的风险；在单边大反向行情中可能出现阶段性回撤。 跟踪误差较高，说明路径与基准差异大，如果用于对冲或机构组合，需要单独评估资金方对“偏离指数路径”的容忍度。 回测区间相对集中在近一年左右，结果可能对特定宏观环境（例如商品波动结构）有适应性偏差，仍需更长周期和样本外验证。 后续优化建议 周期扩展：建议将回测拉长到至少 3–5 年，并切分成样本内/样本外，验证在不同利率和大宗周期下的稳健性。 风险再优化：在当前回撤已经很低的前提下，可以尝试略微提高总风险预算或单品种目标波动，以换取更高收益，但需严格控制回撤不超过 15%。 市场状态过滤：考虑加入趋势/波动状态过滤（如 VIX、宏观或期货波动分位数），在极端高波动环境下动态降杠杆，进一步压缩尾部风险。 品种与参数调优：可测试增加或替换部分品种（如黑色系、工业品）以及调整 lookback、rebalance 周期，比较不同组合下 Sharpe 与最大回撤的变化，以确定更优稳健参数。 如果你愿意，我可以结合目前回测质量，给出一套具体的参数微调方案（例如风险预算、调仓周期、目标波动等）供你下一轮回测使用。
即下一轮可以进行AI参数微调，风险预算，波动率等。
