执行回测 执行回测 准备好数据后即可开始使用历史数据对策略进行回测研究，回测时需要配置好相关的参数： 策略品种 交易策略：在下拉框中选择要回测的策略名称； 本地代码：注意不要漏掉交易所后缀； 数据范围 格式详见本章下载数据 部分的介绍； 交易成本 滑点：下单交易点位与实际交易点位的差别； 百分比手续费：填写数字即可，...

0.1.0 0.2.1

回测研究 加载策略 载入历史数据 撮合成交 计算策略盈亏情况 计算策略统计指标 统计指标绘图 策略回测示例 回测研究 backtesting.py定义了回测引擎，下面主要介绍相关功能函数，以及回测引擎应用示例： 加载策略 把组合策略逻辑，对应所有合约品种，以及参数设置（可在策略文件外修改）载入到回测引擎中。 def ad...

回测研究 加载策略 载入历史数据 撮合成交 计算策略盈亏情况 计算策略统计指标 统计指标绘图 策略回测示例 回测研究 backtesting.py定义了回测引擎，下面主要介绍相关功能函数，以及回测引擎应用示例： 加载策略 把组合策略逻辑，对应所有合约品种，以及参数设置（可在策略文件外修改）载入到回测引擎中。 def ...

策略回测 统计数据 图表分析 K线图 策略回测 下载完历史数据后，需要配置以下字段：交易策略、手续费率、交易滑点、合约乘数、价格跳动、回测资金。这些字段主要对应BacktesterEngine类的run_backtesting函数。 若数据库已存在历史数据，无需重复下载，直接从本地数据库中导入数据进行回测。注意，vt_symbol的格式为品种...

压测工作 1 修改 MeterSphere 的 docker-compose-server.yaml 文件 2 如果采用 k8s 集群压测，需要提前准备好 k8s 集群，创建好 SA 和 token，创建如下： 3 最终压测效果如下，打了 2.5 万并发 VU 4 此方案已经在客户现场进行了部署测试，验证了 MS 在不同大规模场景下可通过水平扩展的方式...

代码的单元测试编写具体请参考 单元测试-gtest 章节。

测地线穹顶 激活 指示 测地线物体类型 测地线物体参数 测地线物体类型 导入网格 面 结构（Struts） 轮毂（Hubs） 超级公式菜单 测地线穹顶 Andy Houston 的原始介绍（Blender 2.4 系列） 基于二十面体，八面体和四面体的测地线球。 三角形，六边形和六边/三角组合型面选项。 把当前图形转换为...

测地线穹顶 激活 指示 测地线物体类型 测地线物体参数 测地线物体类型 导入网格 面 结构（Struts） 轮毂（Hubs） 超级公式菜单 测地线穹顶 Andy Houston 的原始介绍（Blender 2.4 系列） 基于二十面体，八面体和四面体的测地线球。 三角形，六边形和六边/三角组合型面选项。 把当前图形转换为...

代码的单元测试编写具体请参考 单元测试-gtest 章节。