功能
跨交易品种、参数和时间探索回测、指标、优化与分析
使用 Python 构建和测试交易策略，从加载市场数据、计算信号，到模拟订单、分析交易和检验样本外结果。VectorBT PRO 让您使用自己的 pandas 数据和交易规则，在同一研究流程中比较资产、参数设置和时间区间。
通过可运行的 Python 示例、交互式图表和真实回测结果，了解各项功能如何实际运作。从一个策略想法出发，探索进一步开发它所需的工具。
找到您的起点
| 您想做什么？ | 从哪里开始 |
|---|---|
| 将买卖信号、订单规模或自定义规则转化为回测 | 回测涵盖模拟、执行、止损、成本和投资组合核算。 |
| 准备数据并构建策略输入 | 数据涵盖数据源、存储和时间周期。指标涵盖计算、信号和机器学习标签。 |
| 理解交易、收益、回撤，以及结果背后的驱动因素 | 分析涵盖度量指标、交易行为、图表和报告。 |
| 比较参数或资产配置，并在未见数据上检验 | 优化涵盖参数搜索、前向滚动验证、稳健性和投资组合权重。 |
| 查看完整策略如何组合构建 | 策略涵盖配对交易、横截面排名和策略组合。 |
跨资产、参数和时间开展研究
从一个策略开始，比较它在不同交易标的和时间区间的参数设置。带标签的结果将每种组合与对应信号、交易和指标关联起来，方便您选取一次回测进行检查，或比较整个实验。
您可以预先计算信号，也可以在模拟运行时，利用当前现金、持仓和历史成交作出决策。回测引擎介绍了可用输入，事件驱动回测则展示如何加入自己的有状态逻辑。
随着研究规模增长，性能介绍编译计算、可选的 Rust 支持、并行执行和基准测试。工具箱帮助您处理数组、复用配置、保存结果和实现自动化。AI为编程助手提供文档搜索、对话和工具。
探索所有功能领域
VBT 基于开源 vectorbt 的功能，并在以下领域进行扩展。已经在使用 vectorbt？VectorBT PRO 与 vectorbt 对比解释了 PRO 新增的能力，以及如何迁移代码。
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