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# CTA回测模块
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CTA回测模块是基于PyQt5和pyqtgraph的图形化回测工具。启动VN Trader后，在菜单栏中点击“功能-> CTA回测”即可进入该图形化回测界面，如下图。CTA回测模块主要实现3个功能：历史行情数据的下载、策略回测、参数优化。
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## 加载启动
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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。
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```
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def init_engine(self):
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""""""
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self.write_log("初始化CTA回测引擎")
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self.backtesting_engine = BacktestingEngine()
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# Redirect log from backtesting engine outside.
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self.backtesting_engine.output = self.write_log
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self.write_log("策略文件加载完成")
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self.init_rqdata()
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def init_rqdata(self):
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"""
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Init RQData client.
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"""
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result = rqdata_client.init()
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if result:
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self.write_log("RQData数据接口初始化成功")
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```
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## 下载数据
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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。
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下载数据功能主要是基于RQData的get_price()函数实现的。
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get_price(
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order_book_ids, start_date='2013-01-04', end_date='2014-01-04',
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frequency='1d', fields=None, adjust_type='pre', skip_suspended =False,
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market='cn'
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)
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```
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在使用前要保证RQData初始化完毕，然后填写以下4个字段信息：
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- 本地代码：格式为合约品种+交易所，如IF88.CFFEX、rb88.SHFE；然后在底层通过RqdataClient的to_rq_symbol()函数转换成符合RQData格式，对应RQData中get_price()函数的order_book_ids字段。
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- K线周期：可以填1m、60m、1d，对应get_price()函数的frequency字段。
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- 开始日期：格式为yy/mm/dd，如2017/4/21，对应get_price()函数的start_date字段。（点击窗口右侧箭头按钮可改变日期大小）
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- 结束日期：格式为yy/mm/dd，如2019/4/22，对应get_price()函数的end_date字段。（点击窗口右侧箭头按钮可改变日期大小）
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填写完字段信息后，点击下方“下载数据”按钮启动下载程序，下载成功如图所示。
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## 策略回测
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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。
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这些字段主要对应BacktesterEngine类的run_backtesting函数。
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```
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def run_backtesting(
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self, class_name: str, vt_symbol: str, interval: str, start: datetime,
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end: datetime, rate: float, slippage: float, size: int, pricetick: float,
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capital: int, setting: dict
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)：
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```
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点击下方的“开始回测”按钮可以开始回测：
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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。
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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。
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回测完成后会显示统计数字图表。
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### 统计数据
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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。
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### 图表分析
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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。
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## 参数优化
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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：
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- 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。
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- 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。
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- 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。
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