词汇表 / Glossary¶

本词汇表解释了 EasyQuant 文档和 A 股量化回测中常见的专业术语。

A¶

Alpha (超额收益) 策略相对于基准（如沪深300）的超额年化回报，经市场风险调整后剩余的「纯收益」部分。正 alpha 意味着策略在相同风险下表现优于基准。

annualized return (年化收益率) 将持有期总回报换算为「如果持有整整一年」的等效回报率。公式：(1 + total_return) ** (365 / days) - 1。

B¶

backtest (回测) 在历史数据上模拟策略执行，以评估其潜在表现。EasyQuant 使用事件驱动引擎：每个交易日依次调用 before_trading_start → run_daily / handle_data → after_trading_end。

benchmark (基准) 用于衡量策略表现的参照指数，默认为沪深300（000300.XSHG）。Sharpe、alpha、beta 等指标都相对于基准计算。

beta (贝塔) 策略收益对基准收益的敏感度。beta = 1 表示与基准同涨同跌；beta > 1 放大波动；beta < 1 减弱波动。

Brinson attribution (Brinson 归因) 将超额收益分解为配置效应（allocation effect）、选股效应（selection effect）和交互效应（interaction effect）三部分，用于量化各层级决策的贡献。

C¶

Calmar ratio (卡玛比率) 年化收益率 / 最大回撤绝对值。反映每承担单位回撤风险能获得多少年化收益。

context (上下文) EasyQuant 在回测/实盘中传递给每个回调函数的对象，包含当前日期（context.current_dt）、投资组合状态（context.portfolio）、股票池（context.universe）等信息。

D¶

drawdown (回撤) 从历史高点到当前点位的跌幅，通常以百分比表示。max_drawdown（最大回撤）是整个回测期间最大的峰谷跌幅，是衡量策略下行风险的核心指标。

E¶

event-driven (事件驱动) EasyQuant 的核心架构：不对全体历史数据做矢量化批量计算，而是按时间顺序逐条触发事件（每日开盘、收盘、数据到达），策略通过回调函数响应事件。这与 Zipline / JoinQuant 的设计一致。

G¶

g (全局对象) 在 EasyQuant 策略中用 g.xxx = ... 存储策略级别全局变量的对象，生命周期与整次回测相同。类似 JoinQuant 的 g。

I¶

Information Ratio (信息比率 / IR) 超额收益（策略 − 基准）的均值 / 超额收益的标准差 × √252。衡量每承担单位主动风险能获得多少超额收益。

L¶

look-ahead bias (未来函数 / 前视偏差) 在回测中无意间使用了在当时不可知的未来数据，导致策略表现虚高。常见原因：直接调用实时行情接口、使用当日收盘价下单（应为次日开盘）、财务数据未按披露日期过滤。

lot size (交易单位 / 手数) A 股最小买入单位为 1 手 = 100 股。EasyQuant 的 order() 系列函数自动将目标股数取整到 100 的倍数（T+1 规则下不允许当日买卖同一只股票）。

M¶

mark-to-market (盯市) 按当前市价评估持仓价值，而非历史成本。portfolio.total_value 是实时盯市后的总资产，含现金和持仓市值。

max drawdown (最大回撤) 见 drawdown。

P¶

pending order (待成交委托) 用 order() / order_value() 等函数下单后，订单不会立即成交，而是放入 _pending_orders 队列，在下一个交易日开盘时按开盘价撮合（T+1 规则）。

portfolio (投资组合) 通过 context.portfolio 访问，包含 available_cash（可用现金）、total_value（总资产）、positions（持仓字典，key 为股票代码）等字段。

Q¶

qfq / 前复权 (forward adjusted price) 将历史股价按分红、送股、拆股等公司行为向前调整，使历史价格与当前价格连续可比。EasyQuant 默认使用前复权数据（adjust='qfq'）。

R¶

recorded_values (记录值) 通过 record(key=value) 写入的每日自定义指标，存储在 result['recorded_values'] 中，以日期为键，字典为值。用于在报告中绘制自定义曲线。

risk-free rate (无风险利率) 计算 Sharpe、Sortino 等指标时使用的基准回报率，默认取中国国债年化利率 3%（RISK_FREE_RATE = 0.03）。

S¶

Sharpe ratio (夏普比率) (年化收益率 − 年化无风险利率) / 年化波动率。衡量每承担单位总风险能获得多少超额收益。高夏普（> 1）通常被认为较好。

Sortino ratio (索提诺比率) (年化收益率 − MAR) / 下行标准差。与 Sharpe 的区别在于只考虑下行波动（收益低于最低可接受回报 MAR = 0 的部分），对正波动不惩罚。

ST (特别处理) 沪深交易所对经营异常股票的特殊标记（*ST / ST）。ST 股涨跌幅限制为 ±5%，EasyQuant 的 filter_st_stocks() 函数可将 ST 股从股票池中排除。

T¶

T+1 A 股交易规则：当日买入的股票最早可在下一交易日卖出。EasyQuant 通过 _t1_locked_amounts 强制执行此规则，防止回测中产生当日买卖的虚假信号。

trading calendar (交易日历) A 股交易日历，排除节假日、周末。EasyQuant 优先使用新浪财经 ak.tool_trade_date_hist_sina() 获取精确交易日，并缓存在 PreloadedData._dates 中。

U¶

universe (股票池) 策略运行的股票集合，通过 context.universe 访问，由 set_universe() 或在 initialize() 中赋值设置。

W¶

walk-forward analysis (滚动验证 / 走出样本) 将历史期间分为交替的「样本内」（in-sample, IS）和「样本外」（out-of-sample, OOS）窗口：在 IS 窗口优化参数，在 OOS 窗口验证，然后拼接 OOS 曲线。用于检测过拟合。EasyQuant 通过 eqlib.wfa.walk_forward() 提供支持。