一、这个方法解决什么投资问题

大多数人的策略是这样的："我觉得放量突破 20 日线可以买。" 然后打开行情软件手动翻。问题在于：这句话

。涨的时候你记得，跌的时候你忘了。

把主观描述变成一段确定性的代码，让历史来投票。

一个可维护的策略骨架，永远只有三块，而且必须

，回测和绩效永远复用；出了问题也能快速定位是"想法错了"还是"回测写错了"。

def signal(kl, i):
    """第 i 根 K 线，返回 0/1 仓位。所有'取数只用 t<=i'。"""
    if i < 20: return 0
    ma20 = sum(r["close"] for r in kl[i-20:i]) / 20
    return 1 if kl[i]["close"] > ma20 else 0
​
def backtest(kl):
    # 关键：第 i 根的仓位由"截至 i-1 的已知数据"决定，应用到第 i 根收益
    pos = [0] * len(kl)
    for i in range(1, len(kl)):
        pos[i] = signal(kl, i - 1)
    equity = [1.0]
    for i in range(1, len(kl)):
        day = kl[i]["close"] / kl[i-1]["close"] - 1
        equity.append(equity[-1] * (1 + pos[i] * day))
    return equity

 骨架示例（站上 20 日线持有，当日决策次日生效）累计 

注意这个负收益——它恰恰是这篇文章最有价值的地方。

修 bug 前，同一段逻辑跑出 +41.49%。

：用第 i 天的收盘价决定第 i 天的仓位。收盘价出来的时候，当天已经收盘了，你根本买不进去。这就是 #04 讲过的

（昨天收盘决策、今天持有），收益从 +41.49% 直接掉到 −9.54%。

结论：骨架不是"代码整洁"这种审美问题，而是

。三段分离 + 决策/成交错位，是从架构层面堵死前视偏差。

 三段分离，决策与成交错一根 K 线。这套骨架配上统一回测引擎，本系列所有策略都用同一个引擎跑出来。

策略层（#20–#26）到此收官。下篇进入

——回测好看不算数，怎么证明策略不是拟合出来的。

大多数人的策略是这样的："我觉得放量突破 20 日线可以买。" 然后打开行情软件手动翻。问题在于：这句话无法被验证。涨的时候你记得，跌的时候你忘了。

【量化投资从入门到精通 #26】把想法写成可回测的代码：策略工程化骨架

编程语言

算法

后端

策略工程化核心为三段分离：signal()、backtest()、calc_metrics()互不干扰。关键铁律是决策与成交错开一根K线，防止前视偏差。文中示例显示，使用第i日收盘决策导致收益虚高51个百分点，修正后真实收益为负。该结构从架构层面杜绝数据偷看，便于测试与迭代，是策略可验证、可交接的基石。

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【量化投资从入门到精通 #26】把想法写成可回测的代码：策略工程化骨架

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