窗外的鵬城科技園在晨光中甦醒，高樓玻璃幕牆反射著金色的陽光。林晨坐在書桌前，螢幕上不是股票行情，而是一行行 Python 程式碼。
昨晚測試完情緒指標模型後，一個問題像根刺一樣紮在他心裡——回測。
他用的那些量化平臺提供的回測功能，總覺得哪裡不對勁。手續費計算太粗糙，滑點模擬不真實，最關鍵的是，無法同時對比多個策略在完全相同條件下的表現。
“程式碼可以騙人，但邏輯不會”。林晨喃喃自語，這是他這段時間形成的口頭禪。
他決定自己寫一個。
上午九點，送完樂樂去幼兒園的蘇婉輕輕推開書房門，看到丈夫正對著白板畫架構圖。白板上已經寫滿了模組名稱：資料層、策略層、交易層、評估層、視覺化層……
“又要開新專案”？蘇婉端著溫水進來。
林晨接過水杯，眼睛還盯著白板：“得有個靠譜的回測框架。那些平臺的回測，就像用尺子量空氣——看起來有模有樣，實際誤差大到能坑死人”。
“需要多久”？
“三五天吧”。林晨喝了口水，“這次得寫紮實點，以後所有策略都基於這個框架測試，相當於給自己建個實驗室”。
蘇婉點點頭，沒多問技術細節，只是輕聲說：“別太拼，中午記得吃飯”。
書房門輕輕關上。林晨重新面對白板，思維像手術刀一樣精準地解剖問題。
回測的核心是什麼？
是模擬真實交易環境。但“真實”二字包含無數細節：交易時間、漲跌停限制、T+1 制度、手續費（印花稅、佣金、過戶費）、滑點（報價與實際成交價的偏差）、資金利用率、分批建倉的衝擊成本……
林晨在“交易層”模組下又畫出幾個子模組。每細化一層，他就更清楚那些量化平臺的回測為什麼不可信——它們做了太多理想化假設。
“從今天起，我的系統裡沒有‘理想’二字”。林晨對著空蕩蕩的房間說。
他開啟 VS Code，新建專案資料夾：QuantBacktestFrawork。建立 READ. 檔案時，他在第一行寫下專案目標：
“一個儘可能逼近 A 股真實交易環境的回測框架，支援多策略並行對比，視覺化分析，為實盤提供可靠依據”。
接下來的三天，林晨進入了心流狀態。
早晨七點起床，八點開始編碼，中午簡單吃個外賣，下午繼續，晚上陪家人兩小時，九點後又回到電腦前。這種節奏讓他想起剛畢業那會兒在鵬城加班趕專案的日子，但心境完全不同——那時是被迫，現在是主動；那時為別人寫程式碼，現在為自己建系統。
第一天，資料層。
他設計了一個統一的資料介面，支援從本地 CSV 檔案、資料庫、甚至線上 API 獲取歷史資料。資料必須包含最基本的 OHLCV（開盤、最高、最低、收盤、成交量），還要能擴充套件自定義欄位——比如他之前做的情緒指標。
關鍵點在於處理 A 股的特殊性：除權除息。如果回測時忽略這個，收益率計算會嚴重失真。林晨寫了個復權因子計算模組，確保價格序列連續可比。
“這就對了”。他測試了幾隻股票，看著復權後的 K 線圖平滑連貫，滿意地點點頭。
第二天，策略層。
這是框架的核心。林晨設計了策略基類 BaseStrategy，所有具體策略都必須繼承這個類，實現幾個關鍵方法：initialize 初始化，handle_bar 處理每個交易日的資料，generate_signal 生成交易訊號。
為了讓多策略對比成為可能，他引入了策略組合的概念。可以同時載入三個、五個甚至十個策略，在完全相同的時間序列、相同的初始資金、相同的交易規則下執行。
“讓我看看，到底是雙均線策略厲害，還是我的情緒增強模型更強”。林晨寫測試程式碼時，嘴角微微上揚。
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