Alpaca 交易回测

解决策略验证中的黑盒与不可复现问题

在量化策略的研发过程中，很多回测工具倾向于直接输出一个最终收益数字，却隐藏了具体的计算逻辑与数据处理细节。这种黑盒模式带来一个致命问题：不可复现。当你试图复盘某次表现优异的回测结果时，往往难以确认当时的市场数据质量、滑点设置或执行假设是否一致。

这个技能将回测还原为一种严谨的研究工作流（Reproducible Research Workflow）。它不承诺策略在未来的实盘中一定能获利，而是通过标准化的流程，确保每一次历史模拟的过程都是透明、可审计且完全可复现的。

核心工作机制与关键步骤

该技能专为通过 AI Agent 下达明确回测指令的场景设计。它的核心不在于内置了多少复杂的指标库，而在于规范了 Agent 与你之间的交互和产出标准：

• 明确调用者视角（Persona）：技能设定了明确的交互对象，即“你”（交易员、开发者或研究员）。Agent 会直接向你汇报，而不是用模糊的第三方口吻。
• 复述假设（Restate Assumptions）：在执行任何代码前，Agent 必须清晰复述本次回测的所有前置假设。任何涉及数据解释的模糊地带都会被显式列出，避免隐性偏差。
• 生成最小可读代码（Minimum Readable Code）：Agent 不会引入冗余逻辑，而是针对已确认的策略，编写执行该特定历史回测所需的最小化、可读代码。
• 留存精确产物（Exact Artifacts）：回测结束后，Agent 会将生成的代码、中间数据以及最终报表精确地存储在本地工作区，确保后续审计有据可查。

适用边界与风险提示

在将回测结果用于决策前，请务必理解该工具的适用边界：

• 假设依赖性：回测结果高度依赖于数据源质量、费用模型、流动性假设及企业行为处理。任何假设的改变都可能导致结果产生显著偏差。
• 强制披露要求：该技能在设计上强制要求在每一次输出（包括 report.md、notes.md 或仪表盘）中嵌入标准的免责声明（Required Disclosures）。这确保了回测结果仅被用于研究和教育目的，而非投资建议。
• 模拟环境差异：若工作流涉及模拟交易，需注意模拟盘结果可能因成交假设或市场冲击与实盘存在差异。