回测命名空间 / future.py

bt.price

行算子, 通过价格和持仓做回测，生成pnl 参数 :fee_rate: 手续费率，单边输入输出 col(price, hold) ~~~~~~ price: k线的收盘价或者tick的最新价, 根据这个价格买卖 hold: 持仓 ~~~~~~~ 作用 ✅ - 该方法用于执行 `price` 对应能力；具体业务语义以上文原始说明为准。

可执行示例returns: Exprbt

输入 / 输出

输入

close, hold

输入项	类型	示例
`close`	`Float64`	10.0
`hold`	`Float64`	0.0

输出

项目	说明
返回类型	`Expr`
输出对象	Expr；执行后得到 Polars DataFrame
输出语义	输出列由算子、alias 或底层实现决定；需要稳定列名时显式使用 alias。
执行方式	用 col(...).runtime() 或 col.with_cols(...).runtime() 创建执行计划后 calc_data。
核心调用	`col('close', 'hold').bt.price(0.0)`

打印输入 / 打印输出

下面内容来自本页示例代码真实执行后的 stdout，不是手写占位。

打印输入

print(data)

shape: (20, 2)
┌───────┬──────┐
│ close ┆ hold │
│ ---   ┆ ---  │
│ f64   ┆ f64  │
╞═══════╪══════╡
│ 10.0  ┆ 0.0  │
│ 10.2  ┆ 0.0  │
│ 10.1  ┆ 0.0  │
│ 10.5  ┆ 1.0  │
│ 10.7  ┆ 1.0  │
│ …     ┆ …    │
│ 12.4  ┆ -1.0 │
│ 12.2  ┆ -1.0 │
│ 12.7  ┆ -1.0 │
│ 12.9  ┆ -1.0 │
│ 13.1  ┆ -1.0 │
└───────┴──────┘

打印输出

print(out)

shape: (20, 3)
┌──────┬────────────────┬──────┐
│ fee  ┆ pnl_before_fee ┆ pnl  │
│ ---  ┆ ---            ┆ ---  │
│ f64  ┆ f64            ┆ f64  │
╞══════╪════════════════╪══════╡
│ null ┆ null           ┆ null │
│ 0.0  ┆ 0.0            ┆ 0.0  │
│ 0.0  ┆ -0.0           ┆ -0.0 │
│ 0.0  ┆ 0.0            ┆ 0.0  │
│ 0.0  ┆ 0.2            ┆ 0.2  │
│ …    ┆ …              ┆ …    │
│ 0.0  ┆ -0.6           ┆ -0.6 │
│ 0.0  ┆ 0.2            ┆ 0.2  │
│ 0.0  ┆ -0.5           ┆ -0.5 │
│ 0.0  ┆ -0.2           ┆ -0.2 │
│ 0.0  ┆ -0.2           ┆ -0.2 │
└──────┴────────────────┴──────┘

调用

Python

col('close', 'hold').bt.price(0.0)

参数	类型	默认值	说明
`fee_rate`	`float \| Params`	`0.0`	位置参数

源码参数说明

:fee_rate: 手续费率，单边

输入输出
col(price, hold)
~~~~~~
price: k线的收盘价或者tick的最新价, 根据这个价格买卖
hold: 持仓
~~~~~~~

完整代码

本页完整例子会执行真实的 calc_data 或对象调用。

展开可复制完整代码

Python

import datetime as dt
import polars as pl
import qust as qs
from qust import col, pms

data = pl.DataFrame(
    {
        "close": [10.0, 10.2, 10.1, 10.5, 10.7, 10.4, 10.9, 11.1, 10.8, 11.3, 11.6, 11.4, 11.9, 12.1, 11.8, 12.4, 12.2, 12.7, 12.9, 13.1],
        "hold": [0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0],
    }
)

print("算子:")
print('bt.price')
print("场景:")
print('回测：从信号、持仓和价格生成成交或收益输出。')
print("模式:")
print('可执行示例：构造表达式并运行 calc_data。')
print("输入列:")
print('close, hold')
print("调用:")
print("col('close', 'hold').bt.price(0.0)")
print("输入数据:")
print(data)
expr = col('close', 'hold').bt.price(0.0)
df = col(expr).runtime()
out = df.calc_data(data)
print("输出:")
print(out)

改成业务代码

改哪里	怎么改
列名	把示例 DataFrame 里的列名换成你的真实列名，列顺序保持和用法一致。
参数	只改函数括号里的参数；不要随意改变 `rolling/over/batch/select` 的链式层级。
输出名	需要稳定输出列名时，在表达式尾部加 `.alias("name")`。
调试	先打印输入数据和调用字符串，再执行 `calc_data`；报 schema 错时先检查列数和 dtype。

注意事项

- 参数类型与预期不一致会导致运行时报错或返回空值。

来源

项目	位置
源码文件	`future.py`
类/对象	`Bt`