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@@ -4,9 +4,37 @@ CTA回测模块是基于PyQt5和pyqtgraph的图形化回测工具。启动VN Tra
 
  
 
+## 1.加载启动
+进入图形化回测界面“CTA回测”后，会立刻完成初始化工作：初始化回测引擎、初始化RQData客户端。
 
-## 1.下载数据
-数据下载功能是基于RQData的get_price()函数实现的。
+```
+    def init_engine(self):
+        """"""
+        self.write_log("初始化CTA回测引擎")
+
+        self.backtesting_engine = BacktestingEngine()
+        # Redirect log from backtesting engine outside.
+        self.backtesting_engine.output = self.write_log
+
+        self.write_log("策略文件加载完成")
+
+        self.init_rqdata()
+
+    def init_rqdata(self):
+        """
+        Init RQData client.
+        """
+        result = rqdata_client.init()
+        if result:
+            self.write_log("RQData数据接口初始化成功")
+```
+
+ 
+
+
+## 2.下载数据
+在开始策略回测之前，必须保证数据库内有充足的历史数据。故vnpy提供了历史数据一键下载的功能。
+下载数据功能主要是基于RQData的get_price()函数实现的。
 ```
 get_price(order_book_ids, start_date='2013-01-04', end_date='2014-01-04', frequency='1d', fields=None, adjust_type='pre', skip_suspended =False, market='cn')
 ```
@@ -26,21 +54,51 @@ get_price(order_book_ids, start_date='2013-01-04', end_date='2014-01-04', freque
 
  
 
-## 2.加载启动
-
-
-
-
 ## 3.策略回测
+下载完历史数据后，需要配置以下字段：交易策略、手续费率、交易滑点、合约乘数、价格跳动、回测资金。
+这些字段主要对应BacktesterEngine类的run_backtesting函数。
+```
+def run_backtesting(self, class_name: str, vt_symbol: str, interval: str, start: datetime, end: datetime, rate: float, slippage: float, size: int, pricetick: float, capital: int, setting: dict):
+```
+
+点击下方的“开始回测”按钮可以开始回测：
+首先会弹出如图所示的参数配置窗口，用于调整策略参数。该设置对应的是run_backtesting()函数的setting字典。
+![](https://vnpy-community.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/forum_experience/yazhang/cta_backtester/parameter_setting.png)
+
+点击“确认”按钮后开始运行回测，同时日志界面会输出相关信息，如图。
+![](https://vnpy-community.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/forum_experience/yazhang/cta_backtester/backtesting_log.png)
+
+回测完成后会显示统计数字图表。
+
+ 
 
 ### 3.1统计数据
+用于显示回测完成后的相关统计数值, 如结束资金、总收益率、夏普比率、收益回撤比
+![](https://vnpy-community.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/forum_experience/yazhang/cta_backtester/show_result.png)
 
+ 
 
 ### 3.2图表分析
+以下四个图分别是代表账号净值、净值回撤、每日盈亏、盈亏分布。
+![](https://vnpy-community.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/forum_experience/yazhang/cta_backtester/show_result_chat.png)
 
 
+ 
 
 ## 4.参数优化
 
+参数优化功能使用的是穷举算法，即多进程对所有参数组合进行回测，并输出最终解集。其操作流程如下：
+
+- 点击“参数优化”按钮，会弹出“优化参数配置”窗口，用于设置优化目标（如最大化夏普比率、最大化收益回撤比）和设置需要优化的参数以及优化区间，如图
+![](https://vnpy-community.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/forum_experience/yazhang/cta_backtester/optimize_setting.png)
+
+- 设置好需要优化的参数后，点击“优化参数配置”窗口下方的“确认”按钮开始进行调用CPU多核进行多进程并行优化，同时日志会输出相关信息。
+![](https://vnpy-community.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/forum_experience/yazhang/cta_backtester/optimize_log.png)
+
+- 点击“优化结果”按钮可以看出优化结果，如图的参数组合是基于目标数值（夏普比率）由高到低的顺序排列的。
+![](https://vnpy-community.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/forum_experience/yazhang/cta_backtester/optimize_result.png)
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