回测命名空间 / future.py

bt.tick

行算子, 通过tick数据回测，生成pnl 输入 col(target, last_price, bid1, ask1) :target: 目标手数 :last_price: tick的最新价 :bid1: tick的买1价 :ask1: tick的卖1价所有数据必须非空参数 :trade_price: `TradePriceType`, 挂单价格方法

可执行示例returns: Exprbt

输入 / 输出

输入

target, last_price, bid1, ask1

输入项	类型	示例
`target`	`Float64`	0.0
`last_price`	`Float64`	10.0
`bid1`	`Float64`	9.97
`ask1`	`Float64`	10.03

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("target", "last_price", "bid1", "ask1").bt.tick(qs.TradePriceType.last_price, qs.MatchPriceType.void)`

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, 4)
┌────────┬────────────┬───────┬───────┐
│ target ┆ last_price ┆ bid1  ┆ ask1  │
│ ---    ┆ ---        ┆ ---   ┆ ---   │
│ f64    ┆ f64        ┆ f64   ┆ f64   │
╞════════╪════════════╪═══════╪═══════╡
│ 0.0    ┆ 10.0       ┆ 9.97  ┆ 10.03 │
│ 0.5    ┆ 10.2       ┆ 10.17 ┆ 10.23 │
│ 1.0    ┆ 10.1       ┆ 10.07 ┆ 10.13 │
│ 1.0    ┆ 10.5       ┆ 10.47 ┆ 10.53 │
│ 0.0    ┆ 10.7       ┆ 10.67 ┆ 10.73 │
│ …      ┆ …          ┆ …     ┆ …     │
│ 0.0    ┆ 12.4       ┆ 12.37 ┆ 12.43 │
│ 0.5    ┆ 12.2       ┆ 12.17 ┆ 12.23 │
│ 1.0    ┆ 12.7       ┆ 12.67 ┆ 12.73 │
│ 1.0    ┆ 12.9       ┆ 12.87 ┆ 12.93 │
│ 0.0    ┆ 13.1       ┆ 13.07 ┆ 13.13 │
└────────┴────────────┴───────┴───────┘

打印输出

print(out)

shape: (1, 6)
┌───────────┬─────────────┬──────────┬────────────┬─────┬─────┐
│ trade_num ┆ trade_price ┆ hold_num ┆ hold_price ┆ pnl ┆ fee │
│ ---       ┆ ---         ┆ ---      ┆ ---        ┆ --- ┆ --- │
│ f64       ┆ f64         ┆ f64      ┆ f64        ┆ f64 ┆ f64 │
╞═══════════╪═════════════╪══════════╪════════════╪═════╪═════╡
│ 0.0       ┆ 0.0         ┆ 1.0      ┆ 12.45      ┆ 0.0 ┆ 0.0 │
└───────────┴─────────────┴──────────┴────────────┴─────┴─────┘

调用

Python

col("target", "last_price", "bid1", "ask1").bt.tick(qs.TradePriceType.last_price, qs.MatchPriceType.void)

参数	类型	默认值	说明
`trade_price`	`TradePriceType`	`必填`	位置参数
`match_price`	`MatchPriceType`	`必填`	位置参数
`fee_rate`	`float \| Params`	`0.0`	位置参数

源码参数说明

:trade_price: `TradePriceType`, 挂单价格方法

:match_price: `MatchPriceType`, 撮合成交方法

:fee_rate: 单边手续费率

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(
    {
        "target": [0.0, 0.5, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.5, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.5, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.5, 1.0, 1.0, 0.0],
        "last_price": [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],
        "bid1": [9.97, 10.17, 10.07, 10.47, 10.67, 10.37, 10.87, 11.07, 10.77, 11.27, 11.57, 11.37, 11.87, 12.07, 11.77, 12.37, 12.17, 12.67, 12.87, 13.07],
        "ask1": [10.03, 10.23, 10.13, 10.53, 10.73, 10.43, 10.93, 11.13, 10.83, 11.33, 11.63, 11.43, 11.93, 12.13, 11.83, 12.43, 12.23, 12.73, 12.93, 13.13],
    }
)

print("算子:")
print('bt.tick')
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('target, last_price, bid1, ask1')
print("调用:")
print('col("target", "last_price", "bid1", "ask1").bt.tick(qs.TradePriceType.last_price, qs.MatchPriceType.void)')
print("输入数据:")
print(data)
expr = col("target", "last_price", "bid1", "ask1").bt.tick(qs.TradePriceType.last_price, qs.MatchPriceType.void)
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`