比纯 Py 快100倍？还能一种框架同时支持回测与实盘？—Python 调用因子公式（VBA）

有没有一种框架同时支持回测与实盘？

如果想写一个框架覆盖回测与实盘，完全用 Python 去编写，似乎无法找到一个简洁且复用性极高的框架，毕竟回测是回测，实盘是实盘。

我提供一个思路，把千百种组合的策略信号生成方式拆分出来，让每个人根据自己的思路去组合指标，约定好就生成一个买卖信号（signal）。而在信号之后，不管执行的是回测还是实盘，都交给Python，因为信号是标准的，执行的模型就近乎标准框架，复用性极高。

而在这种情况下，最重要的就是如何连接起 Python 和因子公式（VBA指标），这就要借助 QMT 的强大性能，尤其是投研特色函数，不管是回测还是实盘，都可以用 Python 调用因子公式（VBA 指标），语言不分高低，唯快不破，谁快用谁，兼备效率与灵活性，用复用性极高的框架来快速实现回测和实盘这两件事情。

新思路，新函数，新性能

信号来自于因子公式（VBA 指标），可以通过自己选择的指标去叠加，生成买卖信号，分为历史信号和实时信号，根据获取到的信号，Python去做灵活的调度。

历史信号，一次性获取全部信号，Python 回测框架根据返回的时间与信号的关系，跑在对应的历史数据上，利用 handlebar 机制去回测历史。
实时信号，就根据实时订阅的数据计算最新的信号，在回调中触发函数，根据信号执行买卖。

更好的策略回测：call_formula () 一次性获取全部历史信号

把策略回测拆解成两个事情，一个是信号模型，一个是回测执行模型。

更清晰的架构

只擅长通达信、同花顺等指标的用户，完全可以只移植指标，就可以利用现有的策略回测执行器，完成回测。

移植方法参考教程：通达信指标移植QMT教程

更灵活的组合

信号编写，可以充分利用现有的数百个指标，根据自己的需求进行组合，而且是所见即所得的直观展示。

更快速的回测

因子公式（VBA指标）的底层是 C++运行，速度更快，一次性获取全部历史数据，秒级的结果返回。

更好的实盘交易：subscribe_formula () 一次性订阅全市场最新信号

同样的信号模型，在这里无需修改，就可以继续使用，另一个则更改为实盘执行模型。

subscribe_formula () 具体教程请参考：实时订阅指标的教程

对这套框架感兴趣的，可以留言或添加小助理微信一起交流，后续还将带来更多教程。

不清楚的内容可添加下方助理微信咨询，有其他 QMT 小技巧想学习的吗？欢迎在下方留言，笔者将根据大家的留言持续更新哦！

欢迎和我一起加入迅投组建的 QMT 实战交流社群，交流群内有许多做量化交易的高手和大佬，具有良好的分享和互助氛围。且迅投官方会不定期为多次分享、乐于助人的群友申请送投研专业版的机会。

只需扫描下方的二维码，名额有限，限时加入。一起分享见解、交换信息、并共同进步，就像群友说的：“就算周末，晚上也有地方沟通交流！”

牛哇

:qiang: