Backtrader C++

Backtrader Python 量化回测框架的 C++ 重构版本。

项目状态

阶段 1: 基础设施 ✅ 完成

• CMake 构建系统
• LineBuffer 核心数据结构
• LineSeries 多线容器
• 参数系统 (params)
• 指标基类
• SMA/EMA/MACD/RSI/BollingerBands 指标
• pybind11 Python 绑定（基础）
• Google Test 单元测试

阶段 2: 核心引擎 ✅ 完成

• Cerebro 回测引擎
  • 数据管理 (addData)
  • 策略管理 (addStrategy)
  • 分析器管理 (addAnalyzer)
  • 观察器管理 (addObserver)
  • 运行控制 (run/runOnce)
• Strategy 策略框架
  • 生命周期方法 (init/start/prenext/nextstart/next/stop)
  • 交易方法 (buy/sell/close/cancel)
  • 持仓查询 (position/getPosition)
  • 订单/交易通知 (notifyOrder/notifyTrade)
• Broker 经纪商
  • 账户管理 (cash/value)
  • 订单处理 (buy/sell/cancel)
  • 持仓跟踪
  • 佣金计算
• DataFeed 数据源
  • 内存数据源 (MemoryDataFeed)
  • CSV数据源 (CSVDataFeed)
  • OHLCV数据结构
• Order/Trade 订单系统
  • 多种订单类型 (Market/Limit/Stop/StopLimit)
  • 订单状态跟踪
  • 交易记录
• Analyzers 分析器
  • TradeAnalyzer
  • ReturnsAnalyzer
  • SharpeRatio
  • DrawDown
  • AnnualReturn
  • SQN
• Observers 观察器
  • CashObserver
  • ValueObserver
  • DrawDownObserver
  • BuySellObserver
  • TradesObserver

阶段 3: 高级特性 ✅ 完成

• 多时间周期支持
  • TimeFrame 枚举 (Ticks, Seconds, Minutes, Days, Weeks, Months, Years)
  • Resampler 数据重采样
  • ResampledDataFeed
• 完整订单系统
  • OrderExecutionBit 执行位
  • OrderData 执行数据
  • OCO (One-Cancels-Other) 订单
  • Bracket 订单 (主订单+止损+止盈)
  • StopTrail/StopTrailLimit 跟踪止损
  • ValidUntil 订单有效期
• 信号系统
  • 14种信号类型 (SIGNAL_LONG, SIGNAL_SHORT, SIGNAL_LONGEXIT, etc.)
  • Signal 指标类
  • SignalGroup 信号分组
  • SignalStrategy 信号策略
  • CrossoverSignalStrategy SMA交叉信号策略

阶段 4: 性能优化 ✅ 完成

• SIMD 向量化计算
  • 自动检测 SIMD 级别 (AVX512/AVX2/AVX/SSE2/Scalar)
  • simd::sum, simd::mean, simd::dot 等基础运算
  • simd::slidingMean, simd::ema 等滑动窗口运算
  • simd::rsi, simd::macd, simd::bollinger 指标计算
• 多线程优化
  • ThreadPool 线程池
  • parallelFor/parallelForEach 并行算法
  • ParameterGrid 参数网格生成
• 策略优化系统
  • Optimizer 策略优化器
  • OptResult 优化结果
  • OptResultAnalyzer 结果分析 (参数敏感性, 统计摘要)
  • Cerebro.optStrategy 优化策略配置
  • Cerebro.runOptimize 并行优化执行
• 向量化指标计算
  • IVectorized 接口
  • VectorMath 向量数学运算
  • Indicator.once() 批量计算
  • SMA/EMA/RSI/MACD SIMD 优化

阶段 5: Python 功能对齐 ✅ 完成

• Sizer 系统
  • FixedSizer/FixedReverser 固定手数
  • PercentSizer/PercentSizerInt 资金百分比
  • AllInSizer/AllInSizerInt 全仓
  • PercentReverser 百分比反转
  • RiskSizer 风险百分比
  • KellySizer 凯利公式
• CommInfo 佣金系统
  • CommInfoStock/Futures/Forex/Options 各类型佣金
  • margin/automargin 保证金计算
  • interest/leverage 利息/杠杆
  • profitAndLoss 盈亏计算
• Filter 数据过滤器
  • SessionFilter/SessionFiller 会话过滤
  • RenkoFilter/HeikinAshiFilter 技术过滤
  • CalendarDaysFilter/DayStepsFilter 日历过滤
  • VolumeFilter/PriceFilter 量价过滤
  • FilterChain 过滤器链
• Timer 定时器系统
  • Timer/TimerManager 定时器管理
  • schedule:: 辅助函数
  • weekdays/monthdays 时间过滤
• Writer 写入器系统
  • WriterFile/CSVWriter 文件写入
  • TradeWriter/EquityWriter/OrderWriter 专用写入器
  • SummaryWriter/MultiWriter 摘要/多重写入
• Strategy 增强
  • orderTargetSize/Value/Percent 目标持仓
  • prenextOpen/nextstartOpen/nextOpen Cheat-on-open
  • notifyFund/notifyStore/notifyTimer 通知
  • addTimer 定时器
• Broker 增强
  • SlippageConfig 滑点配置
  • VolumeFiller 成交量填充
  • COC/COO Cheat 模式
  • FundMode 基金模式
• Cerebro 增强
  • addSizer/addSizerByIdx 头寸管理
  • addWriter 写入器
  • addFilter 过滤器
  • addTimer 定时器

构建要求

• CMake 3.16+
• C++17 兼容编译器
  • MSVC 2019+ (Windows)
  • GCC 8+ (Linux)
  • Clang 8+ (macOS)
• Python 3.8+ (可选，用于 Python 绑定)

快速开始(建议手动构建)

Windows (PowerShell)

cd cpp
.\build.ps1

Linux/macOS

cd cpp
chmod +x build.sh
./build.sh

手动构建

mkdir build && cd build
cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
cmake --build . --parallel
ctest --output-on-failure

项目结构

cpp/
├── include/bt/           # 头文件
│   ├── common.hpp        # 通用定义
│   ├── linebuffer.hpp    # 时间序列缓冲区
│   ├── lineseries.hpp    # 多线容器
│   ├── params.hpp        # 参数系统
│   ├── indicator.hpp     # 指标基类
│   ├── strategy.hpp      # 策略框架
│   ├── broker.hpp        # 经纪商系统
│   ├── cerebro.hpp       # 回测引擎
│   ├── datafeed.hpp      # 数据源
│   ├── order.hpp         # 订单系统
│   ├── analyzer.hpp      # 分析器
│   ├── observer.hpp      # 观察器
│   ├── signal.hpp        # 信号系统
│   ├── sizer.hpp         # 头寸管理 (Phase 5)
│   ├── comminfo.hpp      # 佣金系统 (Phase 5)
│   ├── filter.hpp        # 数据过滤 (Phase 5)
│   ├── timer.hpp         # 定时器 (Phase 5)
│   ├── writer.hpp        # 写入器 (Phase 5)
│   ├── optimizer.hpp     # 策略优化
│   ├── threadpool.hpp    # 线程池
│   ├── simd.hpp          # SIMD 计算
│   ├── vectorized.hpp    # 向量化计算
│   ├── backtrader.hpp    # 主头文件
│   └── indicators/       # 指标实现
│       ├── sma.hpp
│       ├── ema.hpp
│       ├── macd.hpp
│       ├── rsi.hpp
│       └── bollinger.hpp
├── src/                  # 源文件
├── tests/                # 单元测试
├── examples/             # 示例代码
├── python/               # Python 绑定
└── CMakeLists.txt        # 构建配置

使用示例

C++

#include "bt/backtrader.hpp"

int main() {
    // 创建价格数据
    bt::LineBuffer prices;
    prices.extend({100, 101, 102, 103, 104, 105, 106, 107, 108, 109, 110});
    
    // 创建 SMA 指标
    bt::SMA sma(&prices, 5);
    sma.init();
    sma.precompute();
    
    // 获取结果
    std::cout << "SMA value: " << sma.value(0) << std::endl;
    
    return 0;
}

Python (需要构建 Python 绑定)

from backtrader_cpp import LineBuffer, SMA

# 创建数据
prices = LineBuffer()
for p in [100, 101, 102, 103, 104, 105]:
    prices.push(p)

# 创建指标
sma = SMA(prices, 3)
sma.init()
sma.precompute()

print(f"SMA value: {sma.value(0)}")

API 对比

Python (原版)	C++ (新版)
self.data.close[0]	data.close()[0]
bt.indicators.SMA(period=20)	bt::SMA(&data, 20)
params = (('period', 14),)	BT_PARAM(period, 14)

性能

初步基准测试显示，C++ 版本在指标计算上比 Python 版本快 5-10 倍：

数据量	SMA(20)	EMA(20)	RSI(14)
10K	0.1 ms	0.1 ms	0.2 ms
100K	0.8 ms	0.9 ms	1.5 ms
1M	8 ms	9 ms	15 ms

路线图

• 阶段 1: 基础设施 (LineBuffer, LineSeries, Params, 指标) ✅
• 阶段 2: 核心引擎 (Cerebro, Strategy, DataFeed, Broker) ✅
• 阶段 3: 高级特性 (多时间周期, 完整订单系统, 信号系统) ✅
• 阶段 4: 性能优化 (SIMD, 多线程, 向量化计算) ✅
• 阶段 5: Python功能对齐 (Sizer, CommInfo, Filter, Timer, Writer) ✅

许可证

本项目遵循与 Python backtrader 相同的 GPLv3+ 许可证。