Vibe-Trading · 第 2 章 研究工作流与回测

Vibe-Trading · 第 2 章 研究工作流与回测

章节摘要:第 1 章你认识了 Vibe-Trading 的六层结构,本章要把「一句话提示」真正变成「可复查的证据」。我们先拆解一条标准研究工作流的五步——Plan(规划技能与数据源)→ Ground(运行时拉取真实数据)→ Execute(跑回测/因子分析/导出)→ Validate(挂上指标、基准对比、蒙特卡洛、Bootstrap、Walk-Forward、run card)→ Deliver(返回答案 + 可检查的 artifacts),让你看清研究问题在系统里是如何流转的。然后讲清策略与 Signal Engine 的分工:config.json 告诉回测系统「标的、日期、数据源、市场引擎」,signal_engine.py 告诉系统「每根 K 线该生成什么信号」。接着是本章的重头戏——回测如何工作:为什么不同市场必须走不同引擎(T+1/涨跌停/佣金/印花税/滑点 vs T+0/做空/小数股),以及为什么「很多漂亮的短线策略一加费用就失效」。最后讲验证工具,让你能判断一个回测结果到底可不可信。读完本章,你能解释回测证明的是「历史」而非「未来」,并看懂一份回测报告里每个数字的含义。

学习目标

阅读完本章,你应当能够:

1. 复述 Vibe-Trading 研究工作流的五步(Plan → Ground → Execute → Validate → Deliver),并说明每步产出什么。
2. 说清 config.json 与 signal_engine.py 的分工,以及一个 run dir 的标准结构。
3. 解释为什么不同市场必须走不同回测引擎,列举股票市场需要处理的特殊规则(T+1、涨跌停、一手股数、佣金、印花税、滑点)。
4. 用一句话说清回测的本质(历史模拟器,证历史不证未来),并指出「信号准不准」与「落到真实规则后能否赚钱」之间的差距。
5. 列举研究运行可挂载的验证工具(基准对比、蒙特卡洛、Bootstrap 置信区间、Walk-Forward、run card),并理解它们是「证据助手」而非「保证」。
6. 识别 lookahead(偷看未来)与违反 PIT(点在时间)这两类回测常见错误。

核心概念速览

整章逻辑可浓缩为一句话:回测不是预测器,而是历史模拟器——它的价值是让你在投入真金白银前,先看清一套规则在历史里经历过什么,而验证工具是帮你看清「这份历史表现有多脆弱」。

子章节导航

01 研究工作流:从提示到证据

拆解 Plan → Ground → Execute → Validate → Deliver 五步,讲清每步的输入输出,以及为什么「artifact 痕迹」在金融研究里尤其重要(因为常常需要事后复查)。

02 策略与 Signal Engine

讲清策略是什么(把研究想法变成可执行规则)、config.json 与 signal_engine.py 的分工、一个朴素策略与一个多因子策略的例子;重点警示新手最常犯的错——把「因子分数高」直接等同于「马上满仓买入」。

03 回测如何工作

回测入口命令、为什么市场引擎很重要(不同市场不同规则)、以及「信号准不准」与「能否成交、成本多高、仓位是否过度集中」之间的现实差距。

04 验证工具与回测陷阱

基准对比、蒙特卡洛、Bootstrap 置信区间、Walk-Forward、run card 的作用与局限;lookahead 与 PIT 两类常见错误的识别与规避。

子章节之间的逻辑关系

本章遵循「看清流程 → 写出策略 → 跑通回测 → 验证可信」的递进:

研究工作流 (01) ──五步流程,看清全貌
   │
   ▼
策略与 Signal Engine (02) ──研究想法如何变成可执行规则
   │
   ▼
回测如何工作 (03) ──规则在历史数据里会发生什么
   │
   ▼
验证工具与陷阱 (04) ──这份历史表现可不可信
   │
   ▼
第 3 章:数据从哪来、账户怎么连
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前置知识与后续延伸

前置知识:

• 第 1 章的六层结构与术语表(尤其因子、策略、回测、benchmark、回撤)
• 能跑通第一条研究命令

本章为后续章节奠定的基础:

• 研究工作流是第 4 章 swarm 团队展开的基础(swarm 本质是把研究问题拆成多专家 DAG)
• 回测与验证概念是第 4 章 Shadow Account「回测规则版的你」的前提
• 市场引擎差异是第 3 章数据源选择的重要考量

本章由原项目中文入门教程(第 4~5 章)与英文文档 research-workflow + backtesting 合并改写而来。