策略本地回测太逆天？让聚宽也来“帮你把把关”！

本文仅用于学习研究与技术交流，不构成任何投资建议。

在本地搭建量化策略和回测框架，灵活高效，调试自如，是很多量化学习者的首选。但有时候—— 当策略在本地的回测表现好得离谱 ，我们难免会产生怀疑：是策略真的优秀，还是我们的回测框架“滤镜”太强？

要验证，就得引入外部平台来“交叉验证”——比如聚宽。

虽然聚宽自身也不是100%完美，但作为业内常用的平台，其回测引擎有较好的稳定性和可靠性。我们可以用它作为“第二视角”，来核查策略的稳健性。 而且，只上传选股结果，不上传策略逻辑，既能验证又能保密，一举多得！

这样做有什么好处？

策略回测更安心

多平台交叉验证，有助于避免“自嗨型策略”，提升对结果的信心。

保密性更强

只上传选股结果（例如每日选中的股票列表），不暴露任何策略逻辑，隐私安全性拉满！

本地选股更高效

本地运行速度快、不限算力，适合跑复杂模型；选股结果传到聚宽回测即可。

实操步骤

本地保存选股结果

将本地模型生成的每日选股结果整理为字典格式，如 {日期: 股票列表}，然后保存为 result_all.pkl 文件（或其他通用格式如 .csv、.txt 也可，关键是包含日期与对应的股票列表）。

result_all = {}...# 保存每日结果for day in trade_days:  ...  result_all[day] = S_stocks  ...# 保存为.pkl文件with open('result_all.pkl', 'wb') as f:    pickle.dump(result_all, f)

上传文件至聚宽研究环境

进入聚宽的“研究环境”，点击上传功能，将本地生成的 result_all.pkl 文件上传。

感谢聚宽平台，提供了一个便捷窗口，让我们可以轻松将本地结果无缝衔接到云端回测！

聚宽研究环境

聚宽回测环境中加载文件

在回测代码里，使用聚宽提供的 read_file() 函数读取上传的文件，并用 pickle.loads() 反序列化，例如：

import pickleg.result_all = pickle.loads(read_file('result_all.pkl'))

注： 聚宽的文件读取方式和本地略有差异，需使用平台接口。可参考官方说明文档： https://www.joinquant.com/view/community/detail/a9f7577b37265f78ffc2c6bb2467d47e?type=1

编写回测逻辑，设定买入/卖出规则

• 买入逻辑：根据上传的每日选股结果，在对应交易日买入标的。

• 卖出逻辑：可灵活设置，如每月调仓日卖出旧持仓、涨停打开时卖出、触发止损条件卖出等。

这些交易规则的实现代码通常比策略逻辑简单很多。而且聚宽平台上已有丰富的回测模板，稍作修改即可，大大降低代码工作量！

聚宽回测环境

回测结果验证

我们对比了一个策略在“本地框架”与“聚宽平台”上的回测表现，发现两者在年化收益、最大回撤、夏普比率等核心指标上高度一致。这在一定程度上验证了我们自建回测工具的合理性，也让我们对策略的稳定性和可靠性更有底气！

本地回测结果

聚宽回测结果

策略代码本地运行、结果上传平台验证，是一种兼顾隐私、安全与可靠性的方式，适合正在学习或探索本地化量化策略开发的朋友参考借鉴。

免责声明

本文所涉及的内容仅用于学习研究与技术交流，不构成任何投资建议。文中观点、策略及数据仅供参考，投资者据此操作风险自负。我们不对因使用本文内容所产生的任何直接或间接损失承担责任。市场有风险，入市需谨慎。