AI量化交易入门指南：从零搭建策略到PDF报告生成全流程

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数据质量差：网络获取的金融数据常存在缺失值、异常值，清洗过程消耗 70% 开发时间
回测不可靠：新手容易忽略交易手续费、滑点等现实因素，导致回测结果虚高
报告效率低：手动复制回测结果到 Excel 再转 PDF，每次参数调整都要重复劳动

Backtrader：适合本地开发，支持复杂事件驱动逻辑，调试方便（本文选用）
Zipline：Quantopian 开源框架，适合美股研究但国内数据接入困难
PyAlgoTrade：轻量级回测工具，适合快速验证简单策略但扩展性差

import yfinance as yf
import pandas as pd

# 获取苹果公司 2023 年日线数据
data = yf.download('AAPL', start='2023-01-01', end='2023-12-31')

# 处理缺失值：前向填充
clean_data = data.ffill()

# 计算 5 日 /20 日均线
clean_data['MA5'] = clean_data['Close'].rolling(5).mean()
clean_data['MA20'] = clean_data['Close'].rolling(20).mean()

class DualMACrossover(bt.Strategy):
    params = (('fast', 5), ('slow', 20))

    def __init__(self):
        self.fast_ma = bt.indicators.SMA(period=self.p.fast)
        self.slow_ma = bt.indicators.SMA(period=self.p.slow)

    def next(self):
        # 金叉买入（空仓时）if not self.position and self.fast_ma[0] > self.slow_ma[0]:
            self.buy(size=100)  # 固定 100 股

        # 死叉卖出（持仓时）elif self.position and self.fast_ma[0] < self.slow_ma[0]:
            self.close()

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制收益曲线
plt.figure(figsize=(12,6))
plt.plot(equity_curve)
plt.title('策略净值曲线')

# 回撤热力图
plt.figure()
sns.heatmap(drawdown_matrix, annot=True)

Canvas 对象：控制页面布局与定位
Table 组件：自动对齐数值型数据
Paragraph 样式：统一字体和行距

from reportlab.lib.pagesizes import A4
from reportlab.pdfgen import canvas

# 创建 PDF 画布
c = canvas.Canvas("strategy_report.pdf", pagesize=A4)

# 嵌入中文字体（防乱码关键）font_path = "SimHei.ttf"
c.setFont(font_path, 12)

# 写入策略参数
c.drawString(100, 800, f"快线周期: {fast_period}")
c.drawString(100, 780, f"夏普比率: {sharpe_ratio:.2f}")

# 保存文件
c.save()