同步本地回测与tqsdk回测

data/tqsdk/test.py

@@ -1,18 +1,19 @@
-from tqsdk import TqApi, TqAuth
+from datetime import date
+from tqsdk import TqApi, TqAuth, TqBacktest, TargetPosTask
 
-api = TqApi(auth=TqAuth("emanresu", "dfgvfgdfgg"))
+'''
+如果当前价格大于5分钟K线的MA15则开多仓
+如果小于则平仓
+回测从 2018-05-01 到 2018-10-01
+'''
+# 在创建 api 实例时传入 TqBacktest 就会进入回测模式
+api = TqApi(backtest=TqBacktest(start_dt=date(2018, 5, 1), end_dt=date(2018, 10, 1)), auth=TqAuth("emanresu", "dfgvfgdfgg"))
+# 获得 m1901 5分钟K线的引用
+klines = api.get_kline_serial("DCE.m1901", 60 * 60, data_length=15)
+# 创建 m1901 的目标持仓 task，该 task 负责调整 m1901 的仓位到指定的目标仓位
+target_pos = TargetPosTask(api, "DCE.m1901")
 
-# au 品种指数合约
+while True:
-ls = api.query_quotes(ins_class="INDEX", product_id="au")
+    api.wait_update()
-print(ls)
+    if api.is_changing(klines) and len(klines) > 2:
-
+        target_pos.set_target_volume(5)
-# au 品种主连合约
-ls = api.query_quotes(ins_class="CONT", product_id="au")
-print(ls)
-
-quote = api.get_quote("KQ.m@SHFE.rb")
-# 打印现在螺纹钢主连的标的合约
-print(quote.underlying_symbol)
-
-# 关闭api,释放相应资源
-api.close()

data/tqsdk/tq_copy_data.py

@@ -109,6 +109,7 @@ def collect_and_save_tqsdk_data_stream(
         )
 
         last_kline_datetime = None  # 用于跟踪上一根已完成K线的时间
+        swap_month_dt = None
 
         while api.wait_update():
             if underlying_symbol is None:
@@ -117,7 +118,11 @@ def collect_and_save_tqsdk_data_stream(
             # 检查是否有新的完整K线生成，或者当前K线是最后一次更新 (在回测结束时)
             # TqSdk会在K线完成时发送最后一次更新，或者在回测结束时强制更新
             if api.is_changing(quote, "underlying_symbol"):
-                underlying_symbol = quote.underlying_symbol
+                swap_month_dt = pd.to_datetime(
+                        quote.datetime, unit="ns", utc=True
+                    )
+                
+
             if api.is_changing(klines):
                 # 只有当K线序列发生变化时才处理
                 # 关注最新一根 K 线（即 klines.iloc[-1]）
@@ -141,10 +146,15 @@ def collect_and_save_tqsdk_data_stream(
 
                     kline_dt = pd.to_datetime(
                         current_kline["datetime"], unit="ns", utc=True
-                    )
+                    ).tz_convert(BEIJING_TZ)
-                    kline_dt = kline_dt.tz_convert(BEIJING_TZ).strftime(
+
+                    if swap_month_dt is not None and kline_dt.hour == swap_month_dt.hour:
+                        underlying_symbol = quote.underlying_symbol
+
+                    kline_dt = kline_dt.strftime(
                         "%Y-%m-%d %H:%M:%S"
                     )
+
                     kline_data_to_save = {
                         "datetime": kline_dt,
                         "open": current_kline["open"],

src/analysis/analysis_utils.py

@@ -9,7 +9,7 @@ from ..core_data import PortfolioSnapshot, Trade, Bar
 
 
 def calculate_metrics(
-        snapshots: List[PortfolioSnapshot], trades: List[Trade], initial_capital: float
+    snapshots: List[PortfolioSnapshot], trades: List[Trade], initial_capital: float
 ) -> Dict[str, Any]:
     """
     纯函数：根据投资组合快照和交易历史计算关键绩效指标。
@@ -124,27 +124,30 @@ def calculate_metrics(
         "亏损交易次数": losing_count,
         "平均每次盈利": avg_profit_per_trade,
         "平均每次亏损": avg_loss_per_trade,  # 这个值是负数
-        "InitialCapital": initial_capital,
+        "initial_capital": initial_capital,
-        "FinalCapital": final_value,
+        "final_capital": final_value,
-        "TotalReturn": total_return,
+        "total_return": total_return,
-        "AnnualizedReturn": annualized_return,
+        "annualized_return": annualized_return,
-        "MaxDrawdown": max_drawdown,
+        "max_drawdown": max_drawdown,
-        "SharpeRatio": sharpe_ratio,
+        "sharpe_ratio": sharpe_ratio,
-        "CalmarRatio": calmar_ratio,
+        "calmar_ratio": calmar_ratio,
-        "TotalTrades": len(trades),  # All buy and sell trades
+        "total_trades": len(trades),  # All buy and sell trades
-        "TransactionCosts": total_commissions,
+        "transaction_costs": total_commissions,
-        "TotalRealizedPNL": total_realized_pnl,  # New
+        "total_realized_pnl": total_realized_pnl,  # New
-        "WinRate": win_rate,
+        "win_rate": win_rate,
-        "ProfitLossRatio": profit_loss_ratio,
+        "profit_loss_ratio": profit_loss_ratio,
-        "WinningTradesCount": winning_count,
+        "winning_trades_count": winning_count,
-        "LosingTradesCount": losing_count,
+        "losing_trades_count": losing_count,
-        "AvgProfitPerTrade": avg_profit_per_trade,
+        "avg_profit_per_trade": avg_profit_per_trade,
-        "AvgLossPerTrade": avg_loss_per_trade,  # This value is negative
+        "avg_loss_per_trade": avg_loss_per_trade,  # This value is negative
     }
 
 
-def plot_equity_and_drawdown_chart(snapshots: List[PortfolioSnapshot], initial_capital: float,
+def plot_equity_and_drawdown_chart(
-                                   title: str = "Portfolio Equity and Drawdown Curve") -> None:
+    snapshots: List[PortfolioSnapshot],
+    initial_capital: float,
+    title: str = "Portfolio Equity and Drawdown Curve",
+) -> None:
     """
     Plots the portfolio equity curve and drawdown. X-axis points are equally spaced.
 
@@ -157,35 +160,45 @@ def plot_equity_and_drawdown_chart(snapshots: List[PortfolioSnapshot], initial_c
         print("No portfolio snapshots available to plot equity and drawdown.")
         return
 
-    df_equity = pd.DataFrame([
+    df_equity = pd.DataFrame(
-        {'datetime': s.datetime, 'total_value': s.total_value}
+        [{"datetime": s.datetime, "total_value": s.total_value} for s in snapshots]
-        for s in snapshots
+    )
-    ])
 
-    equity_curve = df_equity['total_value'] / initial_capital
+    equity_curve = df_equity["total_value"] / initial_capital
 
     rolling_max = equity_curve.cummax()
     drawdown = (rolling_max - equity_curve) / rolling_max
 
-    plt.style.use('seaborn-v0_8-darkgrid')
+    plt.style.use("seaborn-v0_8-darkgrid")
-    fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, figsize=(14, 10), sharex=True, gridspec_kw={'height_ratios': [3, 1]})
+    fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(
+        2, 1, figsize=(14, 10), sharex=True, gridspec_kw={"height_ratios": [3, 1]}
+    )
 
     x_axis_indices = np.arange(len(df_equity))
 
     # Equity Curve Plot
-    ax1.plot(x_axis_indices, equity_curve, label='Equity Curve', color='blue', linewidth=1.5)
+    ax1.plot(
-    ax1.set_ylabel('Equity', fontsize=12)
+        x_axis_indices, equity_curve, label="Equity Curve", color="blue", linewidth=1.5
-    ax1.legend(loc='upper left')
+    )
+    ax1.set_ylabel("Equity", fontsize=12)
+    ax1.legend(loc="upper left")
     ax1.grid(True)
     ax1.set_title(title, fontsize=16)
 
     # Drawdown Curve Plot
-    ax2.fill_between(x_axis_indices, 0, drawdown, color='red', alpha=0.3)
+    ax2.fill_between(x_axis_indices, 0, drawdown, color="red", alpha=0.3)
-    ax2.plot(x_axis_indices, drawdown, color='red', linewidth=1.0, linestyle='--', label='Drawdown')
+    ax2.plot(
-    ax2.set_ylabel('Drawdown Rate', fontsize=12)
+        x_axis_indices,
-    ax2.set_xlabel('Data Point Index (Date Labels Below)', fontsize=12)
+        drawdown,
-    ax2.set_title('Portfolio Drawdown Curve', fontsize=14)
+        color="red",
-    ax2.legend(loc='upper left')
+        linewidth=1.0,
+        linestyle="--",
+        label="Drawdown",
+    )
+    ax2.set_ylabel("Drawdown Rate", fontsize=12)
+    ax2.set_xlabel("Data Point Index (Date Labels Below)", fontsize=12)
+    ax2.set_title("Portfolio Drawdown Curve", fontsize=14)
+    ax2.legend(loc="upper left")
     ax2.grid(True)
     ax2.set_ylim(0, max(drawdown.max() * 1.1, 0.05))
 
@@ -193,9 +206,12 @@ def plot_equity_and_drawdown_chart(snapshots: List[PortfolioSnapshot], initial_c
     num_ticks = 10
     if len(df_equity) > 0:
         tick_positions = np.linspace(0, len(df_equity) - 1, num_ticks, dtype=int)
-        tick_labels = [df_equity['datetime'].iloc[i].strftime('%Y-%m-%d %H:%M') for i in tick_positions]
+        tick_labels = [
+            df_equity["datetime"].iloc[i].strftime("%Y-%m-%d %H:%M")
+            for i in tick_positions
+        ]
         ax1.set_xticks(tick_positions)
-        ax1.set_xticklabels(tick_labels, rotation=45, ha='right')
+        ax1.set_xticklabels(tick_labels, rotation=45, ha="right")
 
     plt.tight_layout()
     plt.show()
@@ -213,30 +229,38 @@ def plot_close_price_chart(bars: List[Bar], title: str = "Close Price Chart") ->
         print("No bar data available to plot close price.")
         return
 
-    df_prices = pd.DataFrame([
+    df_prices = pd.DataFrame(
-        {'datetime': b.datetime, 'close_price': b.close}
+        [{"datetime": b.datetime, "close_price": b.close} for b in bars]
-        for b in bars
+    )
-    ])
 
-    plt.style.use('seaborn-v0_8-darkgrid')
+    plt.style.use("seaborn-v0_8-darkgrid")
     fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(14, 7))  # Single subplot
 
     x_axis_indices = np.arange(len(df_prices))
 
-    ax.plot(x_axis_indices, df_prices['close_price'], label='Close Price', color='orange', linewidth=1.5)
+    ax.plot(
-    ax.set_ylabel('Price', fontsize=12)
+        x_axis_indices,
-    ax.set_xlabel('Data Point Index (Date Labels Below)', fontsize=12)
+        df_prices["close_price"],
+        label="Close Price",
+        color="orange",
+        linewidth=1.5,
+    )
+    ax.set_ylabel("Price", fontsize=12)
+    ax.set_xlabel("Data Point Index (Date Labels Below)", fontsize=12)
     ax.set_title(title, fontsize=16)
-    ax.legend(loc='upper left')
+    ax.legend(loc="upper left")
     ax.grid(True)
 
     # Set X-axis ticks to show actual dates at intervals
     num_ticks = 10
     if len(df_prices) > 0:
         tick_positions = np.linspace(0, len(df_prices) - 1, num_ticks, dtype=int)
-        tick_labels = [df_prices['datetime'].iloc[i].strftime('%Y-%m-%d %H:%M') for i in tick_positions]
+        tick_labels = [
+            df_prices["datetime"].iloc[i].strftime("%Y-%m-%d %H:%M")
+            for i in tick_positions
+        ]
         ax.set_xticks(tick_positions)
-        ax.set_xticklabels(tick_labels, rotation=45, ha='right')
+        ax.set_xticklabels(tick_labels, rotation=45, ha="right")
 
     plt.tight_layout()
     plt.show()
@@ -244,7 +268,7 @@ def plot_close_price_chart(bars: List[Bar], title: str = "Close Price Chart") ->
 
 # 辅助函数：计算单笔交易的盈亏
 def calculate_trade_pnl(
-        trade: Trade, entry_price: float, exit_price: float, direction: str
+    trade: Trade, entry_price: float, exit_price: float, direction: str
 ) -> float:
     if direction == "LONG":
         pnl = (exit_price - entry_price) * trade.volume

src/analysis/grid_search_analyzer.py

@@ -65,6 +65,7 @@ class GridSearchAnalyzer:
             y_idx = y_values.index(item[self.param2_name])
             heatmap_matrix[y_idx, x_idx] = item[self.optimization_metric]
 
+        print([x_values[0], x_values[-1], y_values[0], y_values[-1]])
         fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 8))
         im = ax.imshow(heatmap_matrix, cmap='viridis', origin='lower',
                        extent=[x_values[0], x_values[-1], y_values[0], y_values[-1]],

src/analysis/result_analyzer.py

@@ -59,6 +59,18 @@ class ResultAnalyzer:
         """
         生成并打印详细的回测报告。
         """
+        if self.trade_history:
+            print("\n--- 交易明细 ---")
+            for trade in self.trade_history:
+                # 调整输出格式，显示实现盈亏
+                pnl_display = f" | PnL: {trade.realized_pnl:.2f}" if trade.is_close_trade else ""
+                print(
+                    f"  {trade.fill_time} | {trade.direction:<10} | {trade.symbol} | Vol: {trade.volume} | Price: {trade.price:.2f} | Comm: {trade.commission:.2f}{pnl_display}"
+                )
+        else:
+            print("\n没有交易记录。")
+
+
         metrics = self.calculate_all_metrics()
 
         print("\n--- 回测绩效报告 ---")
@@ -83,17 +95,6 @@ class ResultAnalyzer:
         print(f"{'平均每次亏损':<15}: {metrics['平均每次亏损']:.2f}")
 
 
-        if self.trade_history:
-            print("\n--- 部分交易明细 (最近5笔) ---")
-            for trade in self.trade_history[-5:]:
-                # 调整输出格式，显示实现盈亏
-                pnl_display = f" | PnL: {trade.realized_pnl:.2f}" if trade.is_close_trade else ""
-                print(
-                    f"  {trade.fill_time} | {trade.direction:<10} | {trade.symbol} | Vol: {trade.volume} | Price: {trade.price:.2f} | Comm: {trade.commission:.2f}{pnl_display}"
-                )
-        else:
-            print("\n没有交易记录。")
-
     def plot_performance(self) -> None:
         """
         绘制投资组合净值和回撤曲线，以及所有合约的收盘价曲线。

src/backtest_context.py

@@ -91,6 +91,9 @@ class BacktestContext:
         """
         self._engine = engine
 
+    def get_bar_history(self):
+        return self._engine.get_bar_history()
+
     @property
     def is_rollover_bar(self) -> bool:
         """

src/backtest_engine.py

@@ -89,9 +89,12 @@ class BacktestEngine:
         # 主回测循环
         while True:
             current_bar = self.data_manager.get_next_bar()
+
             if current_bar is None:
                 break  # 没有更多数据，回测结束
 
+            self.all_bars.append(current_bar)
+
             if self.start_time and current_bar.datetime < self.start_time:
                 continue
 
@@ -104,11 +107,11 @@ class BacktestEngine:
             # 1. 重置 is_rollover_bar 标记
             self.is_rollover_bar = False 
 
+            # 4. 更新 Context 和 Simulator 的当前 Bar 和时间
+            self.context.set_current_bar(current_bar)
+            self.simulator.update_time(current_time=current_bar.datetime)
+
             # 2. 如果启用换月模式，并且检测到合约 symbol 变化
-            if current_bar.symbol != self._last_processed_bar_symbol:
-                print(self.roll_over_mode,
-               self._last_processed_bar_symbol,
-               current_bar.symbol, self._last_processed_bar_symbol)
             if self.roll_over_mode and \
                self._last_processed_bar_symbol is not None and \
                current_bar.symbol != self._last_processed_bar_symbol:
@@ -141,20 +144,22 @@ class BacktestEngine:
             # 3. 更新策略关注的当前合约 symbol
             self.strategy.symbol = current_bar.symbol
 
-            # 4. 更新 Context 和 Simulator 的当前 Bar 和时间
-            self.context.set_current_bar(current_bar)
-            self.simulator.update_time(current_time=current_bar.datetime)
-
             # 5. 更新引擎内部的历史 Bar 缓存
             self._history_bars.append(current_bar)
             if len(self._history_bars) > self._max_history_bars:
                 self._history_bars.pop(0)
 
             # 6. 处理待撮合订单 (在调用策略 on_bar 之前，确保订单在当前 K 线开盘价撮合)
-            self.simulator.process_pending_orders(current_bar)
+            # self.simulator.process_pending_orders(current_bar)
+            self.strategy.on_open_bar(current_bar)
 
             # 7. 调用策略的 on_bar 方法
-            self.strategy.on_bar(current_bar)
+            # self.strategy.on_bar(current_bar)
+            self.simulator.process_pending_orders(current_bar)
+
+            self.strategy.on_close_bar(current_bar)
+            self.simulator.process_pending_orders(current_bar)
+
 
             # 8. 记录投资组合快照
             current_portfolio_value = self.simulator.get_portfolio_value(current_bar)
@@ -170,7 +175,6 @@ class BacktestEngine:
                 price_at_snapshot=price_at_snapshot
             )
             self.portfolio_snapshots.append(snapshot)
-            self.all_bars.append(current_bar)
 
             # 9. 更新 `_last_processed_bar_symbol` 和 `last_processed_bar` 为当前 Bar，为下一轮循环做准备
             self._last_processed_bar_symbol = current_bar.symbol
@@ -222,3 +226,7 @@ class BacktestEngine:
 
     def get_simulator(self) -> ExecutionSimulator:
         return self.simulator
+    
+    def get_bar_history(self):
+        return self.all_bars
+    

src/core_data.py

@@ -6,7 +6,7 @@ from typing import Dict, Any, List, Optional
 import uuid  # 用于生成唯一订单ID
 
 
-@dataclass(frozen=True)  # frozen=True 使实例变为不可变
+@dataclass()  #  使实例变为不可变
 class Bar:
     """
     K线数据对象，包含期货或股票的 OHLCV 和持仓量信息。
@@ -25,11 +25,11 @@ class Bar:
         """
         数据验证（可选）：确保持仓量为非负整数。
         """
-        if not isinstance(self.volume, int) or self.volume < 0:
+        if self.volume < 0:
             raise ValueError(f"Volume must be a non-negative integer, got {self.volume}")
-        if not isinstance(self.open_oi, int) or self.open_oi < 0:
+        if  self.open_oi < 0:
             raise ValueError(f"Open interest must be a non-negative integer, got {self.open_oi}")
-        if not isinstance(self.close_oi, int) or self.close_oi < 0:
+        if self.close_oi < 0:
             raise ValueError(f"Close interest must be a non-negative integer, got {self.close_oi}")
 
         # 验证价格是否合理
@@ -41,7 +41,7 @@ class Bar:
             pass
 
 
-@dataclass(frozen=True)
+@dataclass()
 class Order:
     """
     代表一个待执行的交易指令。
@@ -53,6 +53,7 @@ class Order:
     price_type: str = "MARKET"  # "MARKET", "LIMIT" (简易版默认市价)
     limit_price: Optional[float] = None  # 限价单价格
     submitted_time: pd.Timestamp = field(default_factory=pd.Timestamp.now)  # 订单提交时间
+    offset: str = "OPEN"
 
     def __post_init__(self):
         if self.direction not in ["BUY", "SELL", "CLOSE_LONG", "CLOSE_SHORT", "CANCEL"]:
@@ -63,7 +64,7 @@ class Order:
             raise ValueError(f"Order volume must be a positive integer, got {self.volume}")
 
 
-@dataclass(frozen=True)
+@dataclass()
 class Trade:
     """
     代表一个已完成的成交记录。
@@ -83,7 +84,7 @@ class Trade:
     is_close_trade: bool = False # <--- 新增字段：是否是平仓交易 (用于计算盈亏)
 
 
-@dataclass(frozen=True)
+@dataclass()
 class PortfolioSnapshot:
     """
     在特定时间点记录投资组合的快照。

src/data_manager.py

@@ -1,5 +1,6 @@
 # src/data_manager.py (修改并添加 get_history_bars 方法)
 
+from datetime import datetime
 import pandas as pd
 from typing import Iterator, List, Dict, Any, Optional
 import os
@@ -15,10 +16,16 @@ class DataManager:  # DataManager 现在是一个类，以便维护内部索引
     并提供获取历史Bar的能力。
     """
 
-    def __init__(self, file_path: str, symbol: str, tz='Asia/Shanghai'):
+    def __init__(self, file_path: str, symbol: str, tz='Asia/Shanghai', start_time: Optional[datetime] = None, end_time: Optional[datetime] = None):
         self.file_path = file_path
         self.tz = tz
         self.raw_df = load_raw_data(self.file_path)  # 调用函数式加载数据
+
+        self.start_time = start_time
+        self.end_time = end_time
+        if start_time is not None and end_time is not None:
+            self.raw_df = self.raw_df[(self.raw_df.index >= start_time) & (self.raw_df.index <= end_time)]
+
         # self.bars = list(df_to_bar_stream(self.raw_df)) # 一次性转换所有Bar，方便历史数据查找
         # 优化：使用内部迭代器和缓存，避免一次性生成所有Bar，但可以按需提供历史
         self._bar_generator = df_to_bar_stream(self.raw_df, symbol)
@@ -26,6 +33,8 @@ class DataManager:  # DataManager 现在是一个类，以便维护内部索引
         self._last_bar_index = -1  # 用于跟踪当前的Bar在原始df中的索引
         self.symbol = symbol
 
+
+
     def get_next_bar(self) -> Optional[Bar]:
         """
         按顺序返回下一根 Bar 对象。

src/data_processing.py

@@ -43,6 +43,7 @@ def load_raw_data(file_path: str) -> pd.DataFrame:
         missing_cols = [col for col in expected_cols[1:] if col not in df.columns]
         if missing_cols:
             print(f"CSV文件中缺少以下列: {', '.join(missing_cols)}")
+        expected_cols = [col for col in expected_cols if col in df.columns]
 
         # 确保数据按时间排序 (这是回测的基础)
         df = df.sort_index()
@@ -51,7 +52,7 @@ def load_raw_data(file_path: str) -> pd.DataFrame:
         print(f"数据范围从 {df.index.min()} 到 {df.index.max()}")
         print(f"总计 {len(df)} 条记录。")
 
-        return df[expected_cols[1:]] # 返回包含核心数据的DataFrame
+        return df[expected_cols] # 返回包含核心数据的DataFrame
     except Exception as e:
         print(f"加载数据时发生错误: {e}")
         raise
@@ -68,7 +69,6 @@ def df_to_bar_stream(df: pd.DataFrame, symbol: str) -> Iterator[Bar]:
         Bar: 逐个生成的 Bar 对象。
     """
     print("开始将 DataFrame 转换为 Bar 对象流...")
-    print(df)
     for index, row in df.iterrows():
         try:
             if 'underlying_symbol' in df.columns and row['underlying_symbol'] != '':

src/execution_simulator.py

@@ -11,17 +11,31 @@ class ExecutionSimulator:
     模拟交易执行和管理账户资金、持仓。
     """
 
-    def __init__(self, initial_capital: float,
+    def __init__(
-                 slippage_rate: float = 0.0001,
+        self,
-                 commission_rate: float = 0.0002,
+        initial_capital: float,
-                 initial_positions: Optional[Dict[str, int]] = None):
+        slippage_rate: float = 0.0001,
+        commission_rate: float = 0.0002,
+        initial_positions: Optional[Dict[str, int]] = None,
+        initial_average_costs: Optional[Dict[str, float]] = None,
+    ):  # 新增参数
         self.initial_capital = initial_capital
         self.cash = initial_capital
-        self.positions: Dict[str, int] = initial_positions if initial_positions is not None else {}
+        self.positions: Dict[str, int] = (
-        self.average_costs: Dict[str, float] = {}
+            initial_positions if initial_positions is not None else {}
-        if initial_positions:
+        )
+        # 修正：初始平均成本应该从参数传入，而不是默认0.0
+        self.average_costs: Dict[str, float] = (
+            initial_average_costs if initial_average_costs is not None else {}
+        )
+        # 如果提供了 initial_positions 但没有提供 initial_average_costs，可以警告或默认处理
+        if initial_positions and not initial_average_costs:
+            print(
+                f"[{datetime.now()}] 警告: 提供了初始持仓但未提供初始平均成本，这些持仓的成本默认为0.0。"
+            )
             for symbol, qty in initial_positions.items():
-                self.average_costs[symbol] = 0.0
+                if symbol not in self.average_costs:
+                    self.average_costs[symbol] = 0.0  # 如果没有提供，默认给0
 
         self.slippage_rate = slippage_rate
         self.commission_rate = commission_rate
@@ -30,94 +44,94 @@ class ExecutionSimulator:
         self._current_time: Optional[datetime] = None
 
         print(
-            f"模拟器初始化：初始资金={self.initial_capital:.2f}, 滑点率={self.slippage_rate}, 佣金率={self.commission_rate}")
+            f"模拟器初始化：初始资金={self.initial_capital:.2f}, 滑点率={self.slippage_rate}, 佣金率={self.commission_rate}"
+        )
         if self.positions:
             print(f"初始持仓：{self.positions}")
+            print(f"初始平均成本：{self.average_costs}")  # 打印初始成本以便检查
 
     def update_time(self, current_time: datetime):
         self._current_time = current_time
 
     def get_current_time(self) -> datetime:
         if self._current_time is None:
-            # 改进：如果时间未设置，可以抛出错误，防止策略在 on_init 阶段意外调用
-            # raise RuntimeError("Simulator time has not been set. Ensure update_time is called.")
             return None
         return self._current_time
 
     def _calculate_fill_price(self, order: Order, current_bar: Bar) -> float:
         """
         内部方法：根据订单类型和滑点计算实际成交价格。
-        撮合逻辑：所有订单（市价/限价）都以当前K线的 **开盘价 (open)** 为基准进行撮合。
+        撮合逻辑：
+        - 市价单：以当前K线的 **开盘价 (open)** 为基准进行撮合，并考虑滑点。
+        - 限价单：判断 K 线的 **最高价 (high)** 和 **最低价 (low)** 是否触及限价。如果触及，则以 **限价 (limit_price)** 为基准计算成交价，并考虑滑点。
         """
         fill_price = -1.0  # 默认未成交
 
-        base_price = current_bar.open  # 所有成交都以当前K线的开盘价为基准
+        # 对于市价单，仍然使用开盘价作为基准检查点
+        base_price_for_market_order = current_bar.open
 
         if order.price_type == "MARKET":
             # 市价单：直接以开盘价成交，考虑滑点
-            if order.direction == "BUY" or order.direction == "CLOSE_SHORT":  # 买入/平空：向上偏离（多付）
+            if (
-                fill_price = base_price * (1 + self.slippage_rate)
+                order.direction == "BUY" or order.direction == "CLOSE_SHORT"
-            elif order.direction == "SELL" or order.direction == "CLOSE_LONG":  # 卖出/平多：向下偏离（少收）
+            ):  # 买入/平空：向上偏离（多付）
-                fill_price = base_price * (1 - self.slippage_rate)
+                fill_price = (base_price_for_market_order + 1) * (1 + self.slippage_rate)
+            elif (
+                order.direction == "SELL" or order.direction == "CLOSE_LONG"
+            ):  # 卖出/平多：向下偏离（少收）
+                fill_price = (base_price_for_market_order - 1) * (1 - self.slippage_rate)
             else:
-                fill_price = base_price  # 理论上不发生
+                fill_price = base_price_for_market_order  # 理论上不发生
 
         elif order.price_type == "LIMIT" and order.limit_price is not None:
             limit_price = order.limit_price
 
-            # 限价单：判断开盘价是否满足限价条件，如果满足，则以开盘价成交（考虑滑点）
+            # 限价单：判断 K 线的高低价是否触及限价
-            if order.direction == "BUY" or order.direction == "CLOSE_SHORT":  # 限价买入/平空
+            if (
-                # 买单只有当开盘价低于或等于限价时才可能成交
+                order.direction == "BUY" or order.direction == "CLOSE_SHORT"
-                # 即：我愿意出 limit_price 买，开盘价 open_price 更低或一样，当然买
+            ):  # 限价买入/平空
-                if base_price <= limit_price:
+                # 如果当前K线的最低价低于或等于限价，则买入限价单有机会成交
-                    fill_price = base_price * (1 + self.slippage_rate)
+                if current_bar.low < limit_price:
-                # else: 未满足限价条件，不成交
+                    # 成交价以限价为基准，并考虑滑点（买入向上偏离）
-            elif order.direction == "SELL" or order.direction == "CLOSE_LONG":  # 限价卖出/平多
+                    fill_price = limit_price * (1 + self.slippage_rate)
-                # 卖单只有当开盘价高于或等于限价时才可能成交
+            elif (
-                # 即：我愿意出 limit_price 卖，开盘价 open_price 更高或一样，当然卖
+                order.direction == "SELL" or order.direction == "CLOSE_LONG"
-                if base_price >= limit_price:
+            ):  # 限价卖出/平多
-                    fill_price = base_price * (1 - self.slippage_rate)
+                # 如果当前K线的最高价高于或等于限价，则卖出限价单有机会成交
-                # else: 未满足限价条件，不成交
+                if current_bar.high > limit_price:
+                    # 成交价以限价为基准，并考虑滑点（卖出向下偏离）
+                    fill_price = limit_price * (1 - self.slippage_rate)
 
-        # 最终检查成交价是否有效且合理（大于0）
         if fill_price <= 0:
-            return -1.0  # 未成交或价格无效
+            return -1.0
-
         return fill_price
 
+
     def send_order_to_pending(self, order: Order) -> Optional[Order]:
         """
         将订单添加到待处理队列。由 BacktestEngine 或 Strategy 调用。
         此方法不进行撮合，撮合由 process_pending_orders 统一处理。
         """
         if order.id in self.pending_orders:
-            # print(f"订单 {order.id} 已经存在于待处理队列。")
             return None
         self.pending_orders[order.id] = order
-        # print(f"订单 {order.id} 加入待处理队列。")
         return order
 
     def process_pending_orders(self, current_bar: Bar):
         """
         处理所有待撮合的订单。在每个K线数据到来时调用。
         """
-        # 复制一份待处理订单的键，防止在迭代时修改字典
         order_ids_to_process = list(self.pending_orders.keys())
 
         for order_id in order_ids_to_process:
-            if order_id not in self.pending_orders:  # 订单可能已被取消
+            if order_id not in self.pending_orders:
                 continue
 
             order = self.pending_orders[order_id]
 
-            # 只有当订单的symbol与当前bar的symbol一致时才尝试撮合
-            # 这样确保了在换月后，旧合约的挂单不会被尝试撮合 (尽管换月时会强制取消)
             if order.symbol != current_bar.symbol:
-                # 这种情况理论上应该被换月逻辑清理掉的旧合约挂单，
-                # 如果因为某种原因漏掉了，这里直接跳过，避免异常。
                 continue
 
-                # 尝试成交订单
             self._execute_single_order(order, current_bar)
 
     def _execute_single_order(self, order: Order, current_bar: Bar) -> Optional[Trade]:
@@ -125,193 +139,185 @@ class ExecutionSimulator:
         内部方法：尝试执行单个订单，并处理资金和持仓变化。
         由 send_order 或 process_pending_orders 调用。
         """
-        # --- 处理撤单指令 ---
+        if order.direction == "CANCEL":
-        if order.direction == "CANCEL":  # 策略主动发起撤单
             success = self.cancel_order(order.id)
             if success:
-                # print(f"[{current_bar.datetime}] 模拟器: 收到并成功处理撤单指令 for Order ID: {order.id}")
                 pass
-            return None  # 撤单操作不返回Trade
+            return None
 
         symbol = order.symbol
         volume = order.volume
 
-        # 尝试计算成交价格
         fill_price = self._calculate_fill_price(order, current_bar)
-
+        if fill_price <= 0:
-        if fill_price <= 0:  # 未成交或不满足限价条件
             return None
 
-        # --- 以下是订单成功成交前的预检查逻辑 ---
         trade_value = volume * fill_price
         commission = trade_value * self.commission_rate
 
         current_position = self.positions.get(symbol, 0)
         current_average_cost = self.average_costs.get(symbol, 0.0)
 
-        realized_pnl = 0.0  # 预先计算的实现盈亏
+        realized_pnl = 0.0
 
-        # -----------------------------------------------------------
-        # 精确判断 is_open_trade 和 is_close_trade
-        # -----------------------------------------------------------
         is_trade_a_close_operation = False
         is_trade_an_open_operation = False
 
-        # 1. 判断是否为平仓操作
+        if order.direction in ["CLOSE_LONG", "CLOSE_SHORT"]:
-        # 显式平仓指令
-        if order.direction in ["CLOSE_LONG", "CLOSE_SELL", "CLOSE_SHORT"]:
             is_trade_a_close_operation = True
-        # 隐式平仓 (例如，持有空头时买入，或持有多头时卖出)
+        elif order.direction == "BUY" and current_position < 0:
-        elif order.direction == "BUY" and current_position < 0:  # 买入平空
             is_trade_a_close_operation = True
-        elif order.direction == "SELL" and current_position > 0:  # 卖出平多
+        elif order.direction == "SELL" and current_position > 0:
             is_trade_a_close_operation = True
 
-        # 2. 判断是否为开仓操作
         if order.direction == "BUY":
-            # 买入开多: 如果当前持有多头或无仓位，或者从空头转为多头
+            if current_position >= 0 or (
-            if current_position >= 0 or (current_position < 0 and (current_position + volume) > 0):
+                current_position < 0 and (current_position + volume) > 0
+            ):
                 is_trade_an_open_operation = True
         elif order.direction == "SELL":
-            # 卖出开空: 如果当前持有空头或无仓位，或者从多头转为空头
+            if current_position <= 0 or (
-            if current_position <= 0 or (current_position > 0 and (current_position - volume) < 0):
+                current_position > 0 and (current_position - volume) < 0
+            ):
                 is_trade_an_open_operation = True
 
-        # -----------------------------------------------------------
-
-        # 区分实际的买卖方向 (用于资金和持仓计算)
         actual_execution_direction = ""
         if order.direction == "BUY" or order.direction == "CLOSE_SHORT":
             actual_execution_direction = "BUY"
-        elif order.direction == "SELL" or order.direction == "CLOSE_LONG" or order.direction == "CLOSE_SELL":
+        elif order.direction == "SELL" or order.direction == "CLOSE_LONG":
             actual_execution_direction = "SELL"
         else:
             print(
-                f"[{current_bar.datetime}] 模拟器: 收到未知订单方向 {order.direction} for Order ID: {order.id}. 订单未处理。")
+                f"[{current_bar.datetime}] 模拟器: 收到未知订单方向 {order.direction} for Order ID: {order.id}. 订单未处理。"
-            if order.id in self.pending_orders: del self.pending_orders[order.id]
+            )
+            if order.id in self.pending_orders:
+                del self.pending_orders[order.id]
             return None
 
-        # --- 临时变量，用于预计算新的资金和持仓状态 ---
         temp_cash = self.cash
         temp_positions = self.positions.copy()
         temp_average_costs = self.average_costs.copy()
 
-        # 根据实际执行方向进行预计算和资金检查
+        if actual_execution_direction == "BUY":
-        if actual_execution_direction == "BUY":  # 处理实际的买入 (开多 / 平空)
+            if current_position >= 0:
-            if current_position >= 0:  # 当前持有多仓或无仓位 (开多)
                 required_cash = trade_value + commission
                 if temp_cash < required_cash:
-                    print(
+                    # print(
-                        f"[{current_bar.datetime}] 模拟器: 资金不足 (开多), 无法执行买入 {volume} {symbol} @ {fill_price:.2f}. 需要: {required_cash:.2f}, 当前: {temp_cash:.2f}")
+                    #     f"[{current_bar.datetime}] 模拟器: 资金不足 (开多), 无法执行买入 {volume} {symbol} @ {fill_price:.2f}. 需要: {required_cash:.2f}, 当前: {temp_cash:.2f}"
-                    if order.id in self.pending_orders: del self.pending_orders[order.id]
+                    # )
+                    if order.id in self.pending_orders:
+                        del self.pending_orders[order.id]
                     return None
 
                 temp_cash -= required_cash
-                new_total_cost = (temp_average_costs.get(symbol, 0.0) * temp_positions.get(symbol, 0)) + (
+                new_total_cost = (
-                        fill_price * volume)
+                    temp_average_costs.get(symbol, 0.0) * temp_positions.get(symbol, 0)
+                ) + (fill_price * volume)
                 new_total_volume = temp_positions.get(symbol, 0) + volume
-                temp_average_costs[symbol] = new_total_cost / new_total_volume if new_total_volume > 0 else 0.0
+                temp_average_costs[symbol] = (
+                    new_total_cost / new_total_volume if new_total_volume > 0 else 0.0
+                )
                 temp_positions[symbol] = new_total_volume
 
-            else:  # 当前持有空仓 (平空) - 平仓交易，佣金从交易价值中扣除，不单独检查现金余额
+            else:  # 当前持有空仓 (平空) - 平仓交易
-                pnl_per_share = current_average_cost - fill_price  # 空头平仓盈亏
+                pnl_per_share = current_average_cost - fill_price
                 realized_pnl = pnl_per_share * volume
 
-                temp_cash -= commission  # 扣除佣金
+                temp_cash -= commission
-                temp_cash += trade_value  # 回收平仓价值
+                temp_cash -= trade_value
-                temp_cash += realized_pnl  # 计入实现盈亏
+                temp_cash += realized_pnl
 
                 temp_positions[symbol] += volume
                 if temp_positions[symbol] == 0:
                     del temp_positions[symbol]
-                    if symbol in temp_average_costs: del temp_average_costs[symbol]
+                    if symbol in temp_average_costs:
-                elif current_position < 0 and temp_positions[symbol] > 0:  # 发生空转多
+                        del temp_average_costs[symbol]
-                    temp_average_costs[symbol] = fill_price  # 新多头仓位成本以成交价为准
+                elif current_position < 0 and temp_positions[symbol] > 0:
+                    temp_average_costs[symbol] = fill_price
 
-
+        elif actual_execution_direction == "SELL":
-        elif actual_execution_direction == "SELL":  # 处理实际的卖出 (开空 / 平多)
             if current_position <= 0:  # 当前持有空仓或无仓位 (开空)
-                # 开空主要检查佣金是否足够
                 if temp_cash < commission:
-                    print(
+                    # print(
-                        f"[{current_bar.datetime}] 模拟器: 资金不足 (开空佣金), 无法执行卖出 {volume} {symbol} @ {fill_price:.2f}. 佣金: {commission:.2f}, 当前: {temp_cash:.2f}")
+                    #     f"[{current_bar.datetime}] 模拟器: 资金不足 (开空佣金), 无法执行卖出 {volume} {symbol} @ {fill_price:.2f}. 佣金: {commission:.2f}, 当前: {temp_cash:.2f}"
-                    if order.id in self.pending_orders: del self.pending_orders[order.id]
+                    # )
+                    if order.id in self.pending_orders:
+                        del self.pending_orders[order.id]
                     return None
 
                 temp_cash -= commission
-                new_total_value = (temp_average_costs.get(symbol, 0.0) * abs(temp_positions.get(symbol, 0))) + (
+                temp_cash += trade_value  # 修正点：开空时将卖出资金计入现金
-                        fill_price * volume)
-                new_total_volume = abs(temp_positions.get(symbol, 0)) + volume
-                temp_average_costs[symbol] = new_total_value / new_total_volume if new_total_volume > 0 else 0.0  # 平均成本
-                temp_positions[symbol] -= volume
 
-            else:  # 当前持有多仓 (平多) - 平仓交易，佣金从交易价值中扣除，不单独检查现金余额
+                existing_abs_volume = abs(temp_positions.get(symbol, 0))
-                pnl_per_share = fill_price - current_average_cost  # 多头平仓盈亏
+                existing_abs_cost = (
+                    temp_average_costs.get(symbol, 0.0) * existing_abs_volume
+                )
+
+                new_total_value = existing_abs_cost + (fill_price * volume)
+                new_total_volume = existing_abs_volume + volume
+
+                temp_average_costs[symbol] = (
+                    new_total_value / new_total_volume if new_total_volume > 0 else 0.0
+                )
+                temp_positions[symbol] = -new_total_volume
+
+            else:  # 当前持有多仓 (平多) - 平仓交易
+                pnl_per_share = fill_price - current_average_cost
                 realized_pnl = pnl_per_share * volume
 
-                temp_cash -= commission  # 扣除佣金
+                temp_cash -= commission
-                temp_cash += trade_value  # 回收平仓价值
+                temp_cash += trade_value
-                temp_cash += realized_pnl  # 计入实现盈亏
+                temp_cash += realized_pnl
 
                 temp_positions[symbol] -= volume
                 if temp_positions[symbol] == 0:
                     del temp_positions[symbol]
-                    if symbol in temp_average_costs: del temp_average_costs[symbol]
+                    if symbol in temp_average_costs:
-                elif current_position > 0 and temp_positions[symbol] < 0:  # 发生多转空
+                        del temp_average_costs[symbol]
-                    temp_average_costs[symbol] = fill_price  # 新空头仓位成本以成交价为准
+                elif current_position > 0 and temp_positions[symbol] < 0:
+                    temp_average_costs[symbol] = fill_price
 
-        # --- 所有检查通过后，才正式更新模拟器状态 ---
         self.cash = temp_cash
         self.positions = temp_positions
         self.average_costs = temp_average_costs
 
-        # 创建 Trade 对象时，direction 使用原始订单的 direction
         executed_trade = Trade(
-            order_id=order.id, fill_time=current_bar.datetime, symbol=symbol,
+            order_id=order.id,
-            direction=order.direction,  # 使用原始订单的 direction
+            fill_time=current_bar.datetime,
-            volume=volume, price=fill_price, commission=commission,
+            symbol=symbol,
-            cash_after_trade=self.cash, positions_after_trade=self.positions.copy(),
+            direction=order.direction,
+            volume=volume,
+            price=fill_price,
+            commission=commission,
+            cash_after_trade=self.cash,
+            positions_after_trade=self.positions.copy(),
             realized_pnl=realized_pnl,
-            is_open_trade=is_trade_an_open_operation,  # 使用更精确的判断
+            is_open_trade=is_trade_an_open_operation,
-            is_close_trade=is_trade_a_close_operation  # 使用更精确的判断
+            is_close_trade=is_trade_a_close_operation,
         )
         self.trade_log.append(executed_trade)
 
-        # 订单成交，从待处理订单中移除
         if order.id in self.pending_orders:
             del self.pending_orders[order.id]
 
         return executed_trade
 
     def cancel_order(self, order_id: str) -> bool:
-        """
-        尝试取消一个待处理订单。
-        """
         if order_id in self.pending_orders:
             del self.pending_orders[order_id]
             return True
         return False
 
-    # --- 新增：强制平仓指定合约的所有持仓 ---
+    def force_close_all_positions_for_symbol(
-    def force_close_all_positions_for_symbol(self, symbol_to_close: str, closing_bar: Bar) -> List[Trade]:
+        self, symbol_to_close: str, closing_bar: Bar
-        """
+    ) -> List[Trade]:
-        强制平仓指定合约的所有持仓。
-        Args:
-            symbol_to_close (str): 需要平仓的合约代码。
-            closing_bar (Bar): 用于获取平仓价格的当前K线数据（通常是旧合约的最后一根K线）。
-        Returns:
-            List[Trade]: 因强制平仓而产生的交易记录。
-        """
         closed_trades: List[Trade] = []
 
-        # 仅处理指定symbol的持仓
         if symbol_to_close in self.positions and self.positions[symbol_to_close] != 0:
             volume_to_close = self.positions[symbol_to_close]
 
-            # 根据持仓方向决定平仓订单的方向
+            direction = "CLOSE_LONG" if volume_to_close > 0 else "CLOSE_SHORT"
-            direction = "CLOSE_LONG" if volume_to_close > 0 else "CLOSE_SELL"  # 多头平仓是卖出，空头平仓是买入
 
-            # 构造一个市价平仓订单
             rollover_order = Order(
                 id=f"FORCE_CLOSE_{symbol_to_close}_{closing_bar.datetime.strftime('%Y%m%d%H%M%S%f')}",
                 symbol=symbol_to_close,
@@ -321,28 +327,26 @@ class ExecutionSimulator:
                 limit_price=None,
                 submitted_time=closing_bar.datetime,
             )
-
+            # 这里直接调用 _execute_single_order 确保强制平仓立即成交
-            # 使用内部的执行逻辑进行撮合
             trade = self._execute_single_order(rollover_order, closing_bar)
             if trade:
                 closed_trades.append(trade)
             else:
-                print(f"[{closing_bar.datetime}] 警告: 强制平仓 {symbol_to_close} 失败！")
+                print(
+                    f"[{closing_bar.datetime}] 警告: 强制平仓 {symbol_to_close} 失败！"
+                )
 
         return closed_trades
 
-    # --- 新增：取消指定合约的所有挂单 ---
     def cancel_all_pending_orders_for_symbol(self, symbol_to_cancel: str) -> int:
-        """
-        取消指定合约的所有待处理订单。
-        """
         cancelled_count = 0
         order_ids_to_cancel = [
-            order_id for order_id, order in self.pending_orders.items()
+            order_id
+            for order_id, order in self.pending_orders.items()
             if order.symbol == symbol_to_cancel
         ]
         for order_id in order_ids_to_cancel:
-            if self.cancel_order(order_id):  # 调用现有的 cancel_order 方法
+            if self.cancel_order(order_id):
                 cancelled_count += 1
         return cancelled_count
 
@@ -350,37 +354,15 @@ class ExecutionSimulator:
         return self.pending_orders.copy()
 
     def get_portfolio_value(self, current_bar: Bar) -> float:
-        """
-        计算当前的投资组合总价值（包括现金和持仓市值）。
-        此方法需要兼容多合约持仓的场景。
-        Args:
-            current_bar (Bar): 当前的Bar数据，用于计算**当前活跃合约**的持仓市值。
-                                注意：如果 simulator 中持有多个合约，这里需要更复杂的逻辑。
-                                目前假设主力合约回测时，simulator.positions 主要只包含当前主力合约。
-        Returns:
-            float: 当前的投资组合总价值。
-        """
         total_value = self.cash
-
-        # 遍历所有持仓，计算市值。
-        # 注意：这里假设 current_bar 提供了当前活跃主力合约的价格。
-        # 如果 self.positions 中包含其他非 current_bar.symbol 的旧合约，
-        # 它们的市值将无法用 current_bar.open 来准确计算。
-        # 在换月模式下，旧合约会被强制平仓，因此 simulator.positions 通常只包含一个合约。
         for symbol, quantity in self.positions.items():
-            # 这里简单处理：如果持仓合约与 current_bar.symbol 相同，则使用 current_bar.open 计算。
-            # 如果是其他合约，则需要外部提供其最新价格，但这超出了本函数当前的能力范围。
-            # 考虑到换月模式，旧合约会被平仓，所以大部分时候这不会是问题。
             if symbol == current_bar.symbol:
                 total_value += quantity * current_bar.open
             else:
-                # 警告：如果这里出现，说明有未平仓的旧合约持仓，且没有其最新价格来计算市值。
+                print(
-                # 在严谨的主力连续回测中，这不应该发生，因为换月会强制平仓。
+                    f"[{current_bar.datetime}] 警告：持仓中存在非当前K线合约 {symbol}，无法准确计算其市值。"
-                print(f"[{current_bar.datetime}] 警告：持仓中存在非当前K线合约 {symbol}，无法准确计算其市值。")
+                )
-                # 可以选择将这部分持仓价值计为0，或者使用上一个已知价格（需要额外数据结构）
-                # 这里我们假设它不影响总价值计算，因为换月时会处理掉
                 pass
-
         return total_value
 
     def get_current_positions(self) -> Dict[str, int]:
@@ -389,22 +371,38 @@ class ExecutionSimulator:
     def get_trade_history(self) -> List[Trade]:
         return self.trade_log.copy()
 
-    def reset(self, new_initial_capital: float = None, new_initial_positions: Dict[str, int] = None) -> None:
+    def reset(
-        """
+        self,
-        重置模拟器状态到新的初始条件。
+        new_initial_capital: float = None,
-        此方法不用于换月时的平仓，它用于整个回测开始前的初始化。
+        new_initial_positions: Dict[str, int] = None,
-        """
+        new_initial_average_costs: Dict[str, float] = None,
+    ) -> None:  # 新增参数
         print("ExecutionSimulator: 重置状态。")
-        self.cash = new_initial_capital if new_initial_capital is not None else self.initial_capital
+        self.cash = (
-        self.positions = new_initial_positions.copy() if new_initial_positions is not None else {}
+            new_initial_capital
-        self.average_costs = {}
+            if new_initial_capital is not None
-        for symbol, qty in self.positions.items():  # 重置平均成本
+            else self.initial_capital
-            self.average_costs[symbol] = 0.0
+        )
-        self.trade_log = []
+        self.positions = (
-        self.pending_orders = {}  # 清空挂单
+            new_initial_positions.copy() if new_initial_positions is not None else {}
-        self._current_time = None
+        )
+        # 修正：重置时也应该考虑传入初始平均成本
+        self.average_costs = (
+            new_initial_average_costs.copy()
+            if new_initial_average_costs is not None
+            else {}
+        )
+        if self.positions and not new_initial_average_costs:
+            print(
+                f"[{datetime.now()}] 警告: 重置时提供了初始持仓但未提供初始平均成本，这些持仓的成本默认为0.0。"
+            )
+            for symbol, qty in self.positions.items():
+                if symbol not in self.average_costs:
+                    self.average_costs[symbol] = 0.0
 
-    # Removed clear_trade_history as trade_log is cleared in reset
+        self.trade_log = []
+        self.pending_orders = {}
+        self._current_time = None
 
     def get_average_position_price(self, symbol: str) -> Optional[float]:
         if symbol in self.positions and self.positions[symbol] != 0:

src/strategies/SimpleLimitBuyStrategy.py

@@ -5,7 +5,8 @@ from ..core_data import Bar, Order
 from typing import Optional, Dict, Any
 from collections import deque
 
-class SimpleLimitBuyStrategy(Strategy):
+
+class SimpleLimitBuyStrategyLong(Strategy):
     """
     一个基于当前K线Open、前1根和前7根K线Range计算优势价格进行限价买入的策略。
     具备以下特点：
@@ -13,16 +14,23 @@ class SimpleLimitBuyStrategy(Strategy):
     - 最多只能有一个开仓挂单和一个持仓。
     - 包含简单的止损和止盈逻辑。
     """
-    def __init__(self, simulator: Any, symbol: str, enable_log: bool, trade_volume: int,
+
-                 open_range_factor_1_ago: float,
+    def __init__(
-                 open_range_factor_7_ago: float,
+        self,
-                 max_position: int,
+        context: Any,
-                 stop_loss_points: float = 10,  # 新增：止损点数
+        symbol: str,
-                 take_profit_points: float = 10): # 新增：止盈点数
+        enable_log: bool,
+        trade_volume: int,
+        open_range_factor_1_ago: float,
+        open_range_factor_7_ago: float,
+        max_position: int,
+        stop_loss_points: float = 10,  # 新增：止损点数
+        take_profit_points: float = 10,
+    ):  # 新增：止盈点数
         """
         初始化策略。
         Args:
-            simulator: 模拟器实例。
+            context: 模拟器实例。
             symbol (str): 交易合约代码。
             trade_volume (int): 单笔交易量。
             open_range_factor_1_ago (float): 前1根K线Range的权重因子，用于从Open价向下偏移。
@@ -31,33 +39,34 @@ class SimpleLimitBuyStrategy(Strategy):
             stop_loss_points (float): 止损点数（例如，亏损达到此点数则止损）。
             take_profit_points (float): 止盈点数（例如，盈利达到此点数则止盈）。
         """
-        super().__init__(simulator, symbol, enable_log)
+        super().__init__(context, symbol, enable_log)
         self.trade_volume = trade_volume
         self.open_range_factor_1_ago = open_range_factor_1_ago
         self.open_range_factor_7_ago = open_range_factor_7_ago
-        self.max_position = max_position # 理论上这里应为1
+        self.max_position = max_position  # 理论上这里应为1
         self.stop_loss_points = stop_loss_points
         self.take_profit_points = take_profit_points
 
         self.order_id_counter = 0
 
-        self._bar_history: deque[Bar] = deque(maxlen=10)
+        self._last_order_id: Optional[str] = None  # 用于跟踪上一根K线发出的订单ID
-        self._last_order_id: Optional[str] = None # 用于跟踪上一根K线发出的订单ID
 
-        self.log(f"策略初始化: symbol={self.symbol}, trade_volume={self.trade_volume}, "
+        self.log(
-              f"open_range_factor_1_ago={self.open_range_factor_1_ago}, "
+            f"策略初始化: symbol={self.symbol}, trade_volume={self.trade_volume}, "
-              f"open_range_factor_7_ago={self.open_range_factor_7_ago}, "
+            f"open_range_factor_1_ago={self.open_range_factor_1_ago}, "
-              f"max_position={self.max_position}, "
+            f"open_range_factor_7_ago={self.open_range_factor_7_ago}, "
-              f"止损点={self.stop_loss_points}, 止盈点={self.take_profit_points}")
+            f"max_position={self.max_position}, "
+            f"止损点={self.stop_loss_points}, 止盈点={self.take_profit_points}"
+        )
 
-    def on_bar(self, bar: Bar, next_bar_open: Optional[float] = None):
+    def on_open_bar(self, bar: Bar, next_bar_open: Optional[float] = None):
         """
         每当新的K线数据到来时调用。
         Args:
             bar (Bar): 当前的K线数据对象。
             next_bar_open (Optional[float]): 下一根K线的开盘价，此处策略未使用。
         """
-        current_datetime = bar.datetime # 获取当前K线时间
+        current_datetime = bar.datetime  # 获取当前K线时间
         self.symbol = bar.symbol
 
         # --- 1. 撤销上一根K线未成交的订单 ---
@@ -65,36 +74,46 @@ class SimpleLimitBuyStrategy(Strategy):
         if self._last_order_id:
             pending_orders = self.get_pending_orders()
             if self._last_order_id in pending_orders:
-                success = self.cancel_order(self._last_order_id) # 直接调用基类的取消方法
+                success = self.cancel_order(
+                    self._last_order_id
+                )  # 直接调用基类的取消方法
                 if success:
-                    self.log(f"[{current_datetime}] 策略: 成功撤销上一根K线未成交订单 {self._last_order_id}")
+                    self.log(
+                        f"[{current_datetime}] 策略: 成功撤销上一根K线未成交订单 {self._last_order_id}"
+                    )
                 else:
-                    self.log(f"[{current_datetime}] 策略: 尝试撤销订单 {self._last_order_id} 失败（可能已成交或不存在）")
+                    self.log(
+                        f"[{current_datetime}] 策略: 尝试撤销订单 {self._last_order_id} 失败（可能已成交或不存在）"
+                    )
             # 无论撤销成功与否，既然我们尝试了撤销，就清除记录
             self._last_order_id = None
         # else:
-            # self.log(f"[{current_datetime}] 策略: 无上一根K线未成交订单需要撤销。")
+        # self.log(f"[{current_datetime}] 策略: 无上一根K线未成交订单需要撤销。")
-
 
         # 2. 更新K线历史
-        self._bar_history.append(bar)
         trade_volume = self.trade_volume
 
         # 获取当前持仓和未决订单（在取消之后获取，确保是最新的状态）
         current_positions = self.get_current_positions()
         current_pos_volume = current_positions.get(self.symbol, 0)
-        pending_orders_after_cancel = self.get_pending_orders() # 再次获取，此时应已取消旧订单
+        pending_orders_after_cancel = (
+            self.get_pending_orders()
+        )  # 再次获取，此时应已取消旧订单
 
         # --- 3. 平仓逻辑 (止损/止盈) ---
         # 只有当有持仓时才考虑平仓
-        if current_pos_volume > 0: # 假设只做多，所以持仓量 > 0
+        if current_pos_volume > 0:  # 假设只做多，所以持仓量 > 0
             avg_entry_price = self.get_average_position_price(self.symbol)
             if avg_entry_price is not None:
-                pnl_per_unit = bar.close - avg_entry_price # 当前浮动盈亏（以收盘价计算）
+                pnl_per_unit = (
+                    bar.open - avg_entry_price
+                )  # 当前浮动盈亏（以收盘价计算）
 
                 # 止盈条件
                 if pnl_per_unit >= self.take_profit_points:
-                    self.log(f"[{current_datetime}] 止盈信号 - PnL per unit: {pnl_per_unit:.2f}, 目标: {self.take_profit_points:.2f}")
+                    self.log(
+                        f"[{current_datetime}] 止盈信号 - PnL per unit: {pnl_per_unit:.2f}, 目标: {self.take_profit_points:.2f}"
+                    )
 
                     order_id = f"{self.symbol}_BUY_{bar.datetime.strftime('%Y%m%d%H%M%S')}_{self.order_id_counter}"
                     self.order_id_counter += 1
@@ -107,14 +126,17 @@ class SimpleLimitBuyStrategy(Strategy):
                         volume=trade_volume,
                         price_type="MARKET",
                         # limit_price=limit_price,
-                        submitted_time=bar.datetime
+                        submitted_time=bar.datetime,
+                        offset="CLOSE",
                     )
                     trade = self.send_order(order)
-                    return # 平仓后本K线不再进行开仓判断
+                    return  # 平仓后本K线不再进行开仓判断
 
                 # 止损条件
                 elif pnl_per_unit <= -self.stop_loss_points:
-                    self.log(f"[{current_datetime}] 止损信号 - PnL per unit: {pnl_per_unit:.2f}, 目标: {-self.stop_loss_points:.2f}")
+                    self.log(
+                        f"[{current_datetime}] 止损信号 - PnL per unit: {pnl_per_unit:.2f}, 目标: {-self.stop_loss_points:.2f}"
+                    )
                     # 发送市价卖出订单平仓，确保立即成交
                     order_id = f"{self.symbol}_BUY_{bar.datetime.strftime('%Y%m%d%H%M%S')}_{self.order_id_counter}"
                     self.order_id_counter += 1
@@ -127,20 +149,21 @@ class SimpleLimitBuyStrategy(Strategy):
                         volume=trade_volume,
                         price_type="MARKET",
                         # limit_price=limit_price,
-                        submitted_time=bar.datetime
+                        submitted_time=bar.datetime,
+                        offset="CLOSE",
                     )
                     trade = self.send_order(order)
-                    return # 平仓后本K线不再进行开仓判断
+                    return  # 平仓后本K线不再进行开仓判断
 
         # --- 4. 开仓逻辑 (只考虑做多 BUY 方向) ---
         # 只有在没有持仓 (current_pos_volume == 0) 且没有待处理订单 (not pending_orders_after_cancel)
         # 且K线历史足够长时才考虑开仓
-        if current_pos_volume == 0 and \
+        bar_history = self.get_bar_history()
-           len(self._bar_history) == self._bar_history.maxlen:
+        if current_pos_volume == 0 and len(bar_history) > 10:
 
             # 获取前1根K线 (倒数第二根) 和前7根K线 (队列中最老的一根)
-            bar_1_ago = self._bar_history[-2]
+            bar_1_ago = bar_history[-2]
-            bar_7_ago = self._bar_history[-8]
+            bar_7_ago = bar_history[-8]
 
             # 计算历史 K 线的 Range
             range_1_ago = bar_1_ago.high - bar_1_ago.low
@@ -148,16 +171,24 @@ class SimpleLimitBuyStrategy(Strategy):
 
             # 根据策略逻辑计算目标买入价格
             # 目标买入价 = 当前K线Open - (前1根Range * 因子1 + 前7根Range * 因子2)
-            self.log(bar.open ,range_1_ago * self.open_range_factor_1_ago, range_7_ago * self.open_range_factor_7_ago)
+            self.log(
-            target_buy_price = bar.open - (range_1_ago * self.open_range_factor_1_ago + range_7_ago * self.open_range_factor_7_ago)
+                bar.open,
+                range_1_ago * self.open_range_factor_1_ago,
+                range_7_ago * self.open_range_factor_7_ago,
+            )
+            target_buy_price = bar.open - (
+                range_1_ago * self.open_range_factor_1_ago
+                + range_7_ago * self.open_range_factor_7_ago
+            )
 
             # 确保目标买入价格有效，例如不能是负数
             target_buy_price = max(0.01, target_buy_price)
 
-            self.log(f"[{current_datetime}] 开多仓信号 - 当前Open={bar.open:.2f}, "
+            self.log(
-                  f"前1Range={range_1_ago:.2f}, 前7Range={range_7_ago:.2f}, "
+                f"[{current_datetime}] 开多仓信号 - 当前Open={bar.open:.2f}, "
-                  f"计算目标买入价={target_buy_price:.2f}")
+                f"前1Range={range_1_ago:.2f}, 前7Range={range_7_ago:.2f}, "
-            self.log(f'{self.context._simulator.get_current_positions()}')
+                f"计算目标买入价={target_buy_price:.2f}"
+            )
 
             order_id = f"{self.symbol}_BUY_{bar.datetime.strftime('%Y%m%d%H%M%S')}_{self.order_id_counter}"
             self.order_id_counter += 1
@@ -170,26 +201,554 @@ class SimpleLimitBuyStrategy(Strategy):
                 volume=trade_volume,
                 price_type="LIMIT",
                 limit_price=target_buy_price,
-                submitted_time=bar.datetime
+                submitted_time=bar.datetime,
             )
             new_order = self.send_order(order)
             # 记录下这个订单的ID，以便在下一根K线开始时进行撤销
             if new_order:
                 self._last_order_id = new_order.id
-                self.log(f"[{current_datetime}] 策略: 发送限价买入订单 {self._last_order_id} @ {target_buy_price:.2f}")
+                self.log(
+                    f"[{current_datetime}] 策略: 发送限价买入订单 {self._last_order_id} @ {target_buy_price:.2f}"
+                )
             else:
                 self.log(f"[{current_datetime}] 策略: 发送订单失败。")
 
         # else:
-            # self.log(f"[{current_datetime}] 不满足开仓条件：持仓={current_pos_volume}, 待处理订单={len(pending_orders_after_cancel)}, K线历史长度={len(self._bar_history)}")
+        # self.log(f"[{current_datetime}] 不满足开仓条件：持仓={current_pos_volume}, 待处理订单={len(pending_orders_after_cancel)}, K线历史长度={len(bar_history)}")
+
+    def on_close_bar(self, bar: Bar, next_bar_open: Optional[float] = None):
+        self.cancel_all_pending_orders()
 
     def on_rollover(self, old_symbol: str, new_symbol: str):
         """
         在合约换月时清空历史K线数据和上次订单ID，避免使用旧合约数据进行计算。
         """
-        super().on_rollover(old_symbol, new_symbol) # 调用基类方法打印日志
+        super().on_rollover(old_symbol, new_symbol)  # 调用基类方法打印日志
-        self._bar_history.clear() # 清空历史K线
+        self._last_order_id = None  # 清空上次订单ID，因为旧合约订单已取消
-        self._last_order_id = None # 清空上次订单ID，因为旧合约订单已取消
 
         self.log(f"换月完成，清空历史K线数据和上次订单ID，准备新合约交易。")
 
+
+class SimpleLimitBuyStrategyShort(Strategy):
+    """
+    一个基于当前K线Open、前1根和前7根K线Range计算优势价格进行限价买入的策略。
+    具备以下特点：
+    - 每根K线开始时取消上一根K线未成交的订单。
+    - 最多只能有一个开仓挂单和一个持仓。
+    - 包含简单的止损和止盈逻辑。
+    """
+
+    def __init__(
+        self,
+        context: Any,
+        symbol: str,
+        enable_log: bool,
+        trade_volume: int,
+        open_range_factor_1_ago: float,
+        open_range_factor_7_ago: float,
+        max_position: int,
+        stop_loss_points: float = 10,  # 新增：止损点数
+        take_profit_points: float = 10,
+    ):  # 新增：止盈点数
+        """
+        初始化策略。
+        Args:
+            context: 模拟器实例。
+            symbol (str): 交易合约代码。
+            trade_volume (int): 单笔交易量。
+            open_range_factor_1_ago (float): 前1根K线Range的权重因子，用于从Open价向下偏移。
+            open_range_factor_7_ago (float): 前7根K线Range的权重因子，用于从Open价向下偏移。
+            max_position (int): 最大持仓量（此处为1，因为只允许一个持仓）。
+            stop_loss_points (float): 止损点数（例如，亏损达到此点数则止损）。
+            take_profit_points (float): 止盈点数（例如，盈利达到此点数则止盈）。
+        """
+        super().__init__(context, symbol, enable_log)
+        self.trade_volume = trade_volume
+        self.open_range_factor_1_ago = open_range_factor_1_ago
+        self.open_range_factor_7_ago = open_range_factor_7_ago
+        self.max_position = max_position  # 理论上这里应为1
+        self.stop_loss_points = stop_loss_points
+        self.take_profit_points = take_profit_points
+
+        self.order_id_counter = 0
+        self.last_buy_price = 0
+        self.last_sell_price = 0
+
+        bar_history: deque[Bar] = deque(maxlen=10)
+        self._last_order_id: Optional[str] = None  # 用于跟踪上一根K线发出的订单ID
+
+        self.log(
+            f"策略初始化: symbol={self.symbol}, trade_volume={self.trade_volume}, "
+            f"open_range_factor_1_ago={self.open_range_factor_1_ago}, "
+            f"open_range_factor_7_ago={self.open_range_factor_7_ago}, "
+            f"max_position={self.max_position}, "
+            f"止损点={self.stop_loss_points}, 止盈点={self.take_profit_points}"
+        )
+
+    def on_open_bar(self, bar: Bar, next_bar_open: Optional[float] = None):
+        """
+        每当新的K线数据到来时调用。
+        Args:
+            bar (Bar): 当前的K线数据对象。
+            next_bar_open (Optional[float]): 下一根K线的开盘价，此处策略未使用。
+        """
+        current_datetime = bar.datetime  # 获取当前K线时间
+        self.symbol = bar.symbol
+
+        # --- 1. 撤销上一根K线未成交的订单 ---
+        # 检查是否记录了上一笔订单ID，并且该订单仍然在待处理列表中
+        if self._last_order_id:
+            pending_orders = self.get_pending_orders()
+            if self._last_order_id in pending_orders:
+                success = self.cancel_order(
+                    self._last_order_id
+                )  # 直接调用基类的取消方法
+                if success:
+                    self.log(
+                        f"[{current_datetime}] 策略: 成功撤销上一根K线未成交订单 {self._last_order_id}"
+                    )
+                else:
+                    self.log(
+                        f"[{current_datetime}] 策略: 尝试撤销订单 {self._last_order_id} 失败（可能已成交或不存在）"
+                    )
+            # 无论撤销成功与否，既然我们尝试了撤销，就清除记录
+            self._last_order_id = None
+        # else:
+        # self.log(f"[{current_datetime}] 策略: 无上一根K线未成交订单需要撤销。")
+
+        # 2. 更新K线历史
+        trade_volume = self.trade_volume
+
+        # 获取当前持仓和未决订单（在取消之后获取，确保是最新的状态）
+        current_positions = self.get_current_positions()
+        current_pos_volume = current_positions.get(self.symbol, 0)
+        pending_orders_after_cancel = (
+            self.get_pending_orders()
+        )  # 再次获取，此时应已取消旧订单
+
+        # --- 3. 平仓逻辑 (止损/止盈) ---
+        # 只有当有持仓时才考虑平仓
+        if current_pos_volume < 0:  # 假设只做多，所以持仓量 > 0
+            avg_entry_price = self.get_average_position_price(self.symbol)
+            if avg_entry_price is not None:
+                pnl_per_unit = (
+                    avg_entry_price - bar.open
+                )  # 当前浮动盈亏（以收盘价计算）
+
+                # 止盈条件
+                if pnl_per_unit >= self.take_profit_points:
+                    self.log(
+                        f"[{current_datetime}] 止盈信号 - PnL per unit: {pnl_per_unit:.2f}, 目标: {self.take_profit_points:.2f}"
+                    )
+
+                    order_id = f"{self.symbol}_BUY_{bar.datetime.strftime('%Y%m%d%H%M%S')}_{self.order_id_counter}"
+                    self.order_id_counter += 1
+
+                    # 创建一个限价多单
+                    order = Order(
+                        id=order_id,
+                        symbol=self.symbol,
+                        direction="CLOSE_SHORT",
+                        volume=trade_volume,
+                        price_type="MARKET",
+                        # limit_price=limit_price,
+                        submitted_time=bar.datetime,
+                        offset="CLOSE",
+                    )
+                    trade = self.send_order(order)
+                    return  # 平仓后本K线不再进行开仓判断
+
+                # 止损条件
+                elif pnl_per_unit <= -self.stop_loss_points:
+                    self.log(
+                        f"[{current_datetime}] 止损信号 - PnL per unit: {pnl_per_unit:.2f}, 目标: {-self.stop_loss_points:.2f}"
+                    )
+                    # 发送市价卖出订单平仓，确保立即成交
+                    order_id = f"{self.symbol}_BUY_{bar.datetime.strftime('%Y%m%d%H%M%S')}_{self.order_id_counter}"
+                    self.order_id_counter += 1
+
+                    # 创建一个限价多单
+                    order = Order(
+                        id=order_id,
+                        symbol=self.symbol,
+                        direction="CLOSE_SHORT",
+                        volume=trade_volume,
+                        price_type="MARKET",
+                        # limit_price=limit_price,
+                        submitted_time=bar.datetime,
+                        offset="CLOSE",
+                    )
+                    trade = self.send_order(order)
+                    return  # 平仓后本K线不再进行开仓判断
+
+        # --- 4. 开仓逻辑 (只考虑做多 BUY 方向) ---
+        # 只有在没有持仓 (current_pos_volume == 0) 且没有待处理订单 (not pending_orders_after_cancel)
+        # 且K线历史足够长时才考虑开仓
+        bar_history = self.get_bar_history()
+        if current_pos_volume == 0 and len(bar_history) > 10:
+
+            # 获取前1根K线 (倒数第二根) 和前7根K线 (队列中最老的一根)
+            bar_1_ago = bar_history[-2]
+            bar_7_ago = bar_history[-8]
+
+            # 计算历史 K 线的 Range
+            range_1_ago = bar_1_ago.high - bar_1_ago.low
+            range_7_ago = bar_7_ago.high - bar_7_ago.low
+
+            # 根据策略逻辑计算目标买入价格
+            # 目标买入价 = 当前K线Open - (前1根Range * 因子1 + 前7根Range * 因子2)
+            self.log(
+                bar.open,
+                range_1_ago * self.open_range_factor_1_ago,
+                range_7_ago * self.open_range_factor_7_ago,
+            )
+            target_buy_price = bar.open + (
+                range_1_ago * self.open_range_factor_1_ago
+                + range_7_ago * self.open_range_factor_7_ago
+            )
+
+            # 确保目标买入价格有效，例如不能是负数
+            target_buy_price = max(0.01, target_buy_price)
+
+            self.log(
+                f"[{current_datetime}] 开多仓信号 - 当前Open={bar.open:.2f}, "
+                f"前1Range={range_1_ago:.2f}, 前7Range={range_7_ago:.2f}, "
+                f"计算目标买入价={target_buy_price:.2f}"
+            )
+
+            order_id = f"{self.symbol}_BUY_{bar.datetime.strftime('%Y%m%d%H%M%S')}_{self.order_id_counter}"
+            self.order_id_counter += 1
+
+            # 创建一个限价多单
+            order = Order(
+                id=order_id,
+                symbol=self.symbol,
+                direction="SELL",
+                volume=trade_volume,
+                price_type="LIMIT",
+                limit_price=target_buy_price,
+                submitted_time=bar.datetime,
+            )
+            new_order = self.send_order(order)
+            # 记录下这个订单的ID，以便在下一根K线开始时进行撤销
+            if new_order:
+                self._last_order_id = new_order.id
+                self.log(
+                    f"[{current_datetime}] 策略: 发送限价买入订单 {self._last_order_id} @ {target_buy_price:.2f}"
+                )
+            else:
+                self.log(f"[{current_datetime}] 策略: 发送订单失败。")
+
+        # else:
+        # self.log(f"[{current_datetime}] 不满足开仓条件：持仓={current_pos_volume}, 待处理订单={len(pending_orders_after_cancel)}, K线历史长度={len(bar_history)}")
+
+    def on_rollover(self, old_symbol: str, new_symbol: str):
+        """
+        在合约换月时清空历史K线数据和上次订单ID，避免使用旧合约数据进行计算。
+        """
+        super().on_rollover(old_symbol, new_symbol)  # 调用基类方法打印日志
+        # bar_history.clear() # 清空历史K线
+        self._last_order_id = None  # 清空上次订单ID，因为旧合约订单已取消
+
+        self.log(f"换月完成，清空历史K线数据和上次订单ID，准备新合约交易。")
+
+
+class SimpleLimitBuyStrategy(Strategy):
+    """
+    一个基于当前K线Open、前1根和前7根K线Range计算优势价格进行限价买入的策略。
+    具备以下特点：
+    - 每根K线开始时取消上一根K线未成交的订单。
+    - 最多只能有一个开仓挂单和一个持仓。
+    - 包含简单的止损和止盈逻辑。
+    """
+
+    def __init__(
+        self,
+        context: Any,
+        symbol: str,
+        enable_log: bool,
+        trade_volume: int,
+        open_range_factor_1_long: float,
+        open_range_factor_7_long: float,
+        open_range_factor_1_short: float,
+        open_range_factor_7_short: float,
+        max_position: int,
+        stop_loss_points: float = 10,  # 新增：止损点数
+        take_profit_points: float = 10,
+    ):  # 新增：止盈点数
+        """
+        初始化策略。
+        Args:
+            context: 模拟器实例。
+            symbol (str): 交易合约代码。
+            trade_volume (int): 单笔交易量。
+            open_range_factor_1_ago (float): 前1根K线Range的权重因子，用于从Open价向下偏移。
+            open_range_factor_7_ago (float): 前7根K线Range的权重因子，用于从Open价向下偏移。
+            max_position (int): 最大持仓量（此处为1，因为只允许一个持仓）。
+            stop_loss_points (float): 止损点数（例如，亏损达到此点数则止损）。
+            take_profit_points (float): 止盈点数（例如，盈利达到此点数则止盈）。
+        """
+        super().__init__(context, symbol, enable_log)
+        self.last_buy_price = 0
+        self.last_sell_price = 0
+        self.trade_volume = trade_volume
+        self.open_range_factor_1_long = open_range_factor_1_long
+        self.open_range_factor_7_long = open_range_factor_7_long
+        self.open_range_factor_1_short = open_range_factor_1_short
+        self.open_range_factor_7_short = open_range_factor_7_short
+        self.max_position = max_position  # 理论上这里应为1
+        self.stop_loss_points = stop_loss_points
+        self.take_profit_points = take_profit_points
+
+        self.order_id_counter = 0
+
+        self._last_order_id: Optional[str] = None  # 用于跟踪上一根K线发出的订单ID
+
+        self.log(
+            f"策略初始化: symbol={self.symbol}, trade_volume={self.trade_volume}, "
+            f"max_position={self.max_position}, "
+            f"止损点={self.stop_loss_points}, 止盈点={self.take_profit_points}"
+        )
+
+    def on_open_bar(self, bar: Bar, next_bar_open: Optional[float] = None):
+        """
+        每当新的K线数据到来时调用。
+        Args:
+            bar (Bar): 当前的K线数据对象。
+            next_bar_open (Optional[float]): 下一根K线的开盘价，此处策略未使用。
+        """
+        current_datetime = bar.datetime  # 获取当前K线时间
+        self.symbol = bar.symbol
+
+        # --- 1. 撤销上一根K线未成交的订单 ---
+        # 检查是否记录了上一笔订单ID，并且该订单仍然在待处理列表中
+        if self._last_order_id:
+            pending_orders = self.get_pending_orders()
+            # if self._last_order_id in pending_orders:
+            #     success = self.cancel_order(self._last_order_id) # 直接调用基类的取消方法
+            #     if success:
+            #         self.log(f"[{current_datetime}] 策略: 成功撤销上一根K线未成交订单 {self._last_order_id}")
+            #     else:
+            #         self.log(f"[{current_datetime}] 策略: 尝试撤销订单 {self._last_order_id} 失败（可能已成交或不存在）")
+            # # 无论撤销成功与否，既然我们尝试了撤销，就清除记录
+            # self._last_order_id = None
+            self.cancel_all_pending_orders()
+        # else:
+        # self.log(f"[{current_datetime}] 策略: 无上一根K线未成交订单需要撤销。")
+
+        # 2. 更新K线历史
+        trade_volume = self.trade_volume
+
+        # 获取当前持仓和未决订单（在取消之后获取，确保是最新的状态）
+        current_positions = self.get_current_positions()
+        current_pos_volume = current_positions.get(self.symbol, 0)
+        pending_orders_after_cancel = (
+            self.get_pending_orders()
+        )  # 再次获取，此时应已取消旧订单
+
+        # --- 3. 平仓逻辑 (止损/止盈) ---
+        # 只有当有持仓时才考虑平仓
+        self.log(current_positions, self.symbol)
+        if current_pos_volume < 0:  # 假设只做多，所以持仓量 > 0
+            avg_entry_price = self.get_average_position_price(self.symbol)
+            avg_entry_price = self.last_sell_price
+            if avg_entry_price is not None:
+                pnl_per_unit = (
+                    avg_entry_price - bar.open
+                )  # 当前浮动盈亏（以收盘价计算）
+
+                # 止盈条件
+                if pnl_per_unit >= self.take_profit_points:
+                    self.log(
+                        f"[{current_datetime}] 止盈信号 - PnL per unit: {pnl_per_unit:.2f}, 目标: {self.take_profit_points:.2f}"
+                    )
+
+                    order_id = f"{self.symbol}_BUY_{bar.datetime.strftime('%Y%m%d%H%M%S')}_{self.order_id_counter}"
+                    self.order_id_counter += 1
+
+                    # 创建一个限价多单
+                    order = Order(
+                        id=order_id,
+                        symbol=self.symbol,
+                        direction="CLOSE_SHORT",
+                        volume=trade_volume,
+                        price_type="MARKET",
+                        # limit_price=limit_price,
+                        submitted_time=bar.datetime,
+                        offset="CLOSE",
+                    )
+                    trade = self.send_order(order)
+                    return  # 平仓后本K线不再进行开仓判断
+
+                # 止损条件
+                elif pnl_per_unit <= -self.stop_loss_points:
+                    self.log(
+                        f"[{current_datetime}] 止损信号 - PnL per unit: {pnl_per_unit:.2f}, 目标: {-self.stop_loss_points:.2f}"
+                    )
+                    # 发送市价卖出订单平仓，确保立即成交
+                    order_id = f"{self.symbol}_BUY_{bar.datetime.strftime('%Y%m%d%H%M%S')}_{self.order_id_counter}"
+                    self.order_id_counter += 1
+
+                    # 创建一个限价多单
+                    order = Order(
+                        id=order_id,
+                        symbol=self.symbol,
+                        direction="CLOSE_SHORT",
+                        volume=trade_volume,
+                        price_type="MARKET",
+                        # limit_price=limit_price,
+                        submitted_time=bar.datetime,
+                        offset="CLOSE",
+                    )
+                    trade = self.send_order(order)
+                    return  # 平仓后本K线不再进行开仓判断
+
+        if current_pos_volume > 0:  # 假设只做多，所以持仓量 > 0
+            avg_entry_price = self.get_average_position_price(self.symbol)
+            avg_entry_price = self.last_buy_price
+            if avg_entry_price is not None:
+                pnl_per_unit = (
+                    bar.open - avg_entry_price
+                )  # 当前浮动盈亏（以收盘价计算）
+
+                # 止盈条件
+                if pnl_per_unit >= self.take_profit_points:
+                    self.log(
+                        f"[{current_datetime}] 止盈信号 - PnL per unit: {pnl_per_unit:.2f}, 目标: {self.take_profit_points:.2f}"
+                    )
+
+                    order_id = f"{self.symbol}_BUY_{bar.datetime.strftime('%Y%m%d%H%M%S')}_{self.order_id_counter}"
+                    self.order_id_counter += 1
+
+                    # 创建一个限价多单
+                    order = Order(
+                        id=order_id,
+                        symbol=self.symbol,
+                        direction="CLOSE_LONG",
+                        volume=trade_volume,
+                        price_type="MARKET",
+                        # limit_price=limit_price,
+                        submitted_time=bar.datetime,
+                        offset="CLOSE",
+                    )
+                    trade = self.send_order(order)
+                    return  # 平仓后本K线不再进行开仓判断
+
+                # 止损条件
+                elif pnl_per_unit <= -self.stop_loss_points:
+                    self.log(
+                        f"[{current_datetime}] 止损信号 - PnL per unit: {pnl_per_unit:.2f}, 目标: {-self.stop_loss_points:.2f}"
+                    )
+                    # 发送市价卖出订单平仓，确保立即成交
+                    order_id = f"{self.symbol}_BUY_{bar.datetime.strftime('%Y%m%d%H%M%S')}_{self.order_id_counter}"
+                    self.order_id_counter += 1
+
+                    # 创建一个限价多单
+                    order = Order(
+                        id=order_id,
+                        symbol=self.symbol,
+                        direction="CLOSE_LONG",
+                        volume=trade_volume,
+                        price_type="MARKET",
+                        # limit_price=limit_price,
+                        submitted_time=bar.datetime,
+                        offset="CLOSE",
+                    )
+                    trade = self.send_order(order)
+                    return  # 平仓后本K线不再进行开仓判断
+
+        bar_history = self.get_bar_history()
+        if current_pos_volume == 0 and len(bar_history) > 10:
+
+            # 获取前1根K线 (倒数第二根) 和前7根K线 (队列中最老的一根)
+            bar_1_ago = bar_history[-2]
+            bar_7_ago = bar_history[-8]
+
+            print(bar_1_ago, bar_7_ago)
+
+            # 计算历史 K 线的 Range
+            range_1_ago = bar_1_ago.high - bar_1_ago.low
+            range_7_ago = bar_7_ago.high - bar_7_ago.low
+
+            # 根据策略逻辑计算目标买入价格
+            # 目标买入价 = 当前K线Open - (前1根Range * 因子1 + 前7根Range * 因子2)
+            target_buy_price = bar.open + (
+                range_1_ago * self.open_range_factor_1_short
+                + range_7_ago * self.open_range_factor_7_short
+            )
+
+            # 确保目标买入价格有效，例如不能是负数
+            target_buy_price = max(0.01, target_buy_price)
+
+            order_id = f"{self.symbol}_BUY_{bar.datetime.strftime('%Y%m%d%H%M%S')}_{self.order_id_counter}"
+            self.order_id_counter += 1
+
+            # 创建一个限价多单
+            order = Order(
+                id=order_id,
+                symbol=bar.symbol,
+                direction="SELL",
+                volume=trade_volume,
+                price_type="LIMIT",
+                limit_price=target_buy_price,
+                submitted_time=bar.datetime,
+            )
+            self.last_sell_price = target_buy_price
+            new_order = self.send_order(order)
+            # 记录下这个订单的ID，以便在下一根K线开始时进行撤销
+            if new_order:
+                self._last_order_id = new_order.id
+                self.log(
+                    f"[{current_datetime}] 策略: 发送限价SELL订单 {self._last_order_id} @ {target_buy_price:.2f}"
+                )
+            else:
+                self.log(f"[{current_datetime}] 策略: 发送订单失败。")
+
+            target_buy_price = bar.open - (
+                range_1_ago * self.open_range_factor_1_long
+                + range_7_ago * self.open_range_factor_7_long
+            )
+            # 确保目标买入价格有效，例如不能是负数
+            target_buy_price = max(0.01, target_buy_price)
+
+            order_id = f"{self.symbol}_BUY_{bar.datetime.strftime('%Y%m%d%H%M%S')}_{self.order_id_counter}"
+            self.order_id_counter += 1
+
+            # 创建一个限价多单
+            order = Order(
+                id=order_id,
+                symbol=bar.symbol,
+                direction="BUY",
+                volume=trade_volume,
+                price_type="LIMIT",
+                limit_price=target_buy_price,
+                submitted_time=bar.datetime,
+            )
+            new_order = self.send_order(order)
+            self.last_buy_price = target_buy_price
+            # 记录下这个订单的ID，以便在下一根K线开始时进行撤销
+            if new_order:
+                self._last_order_id = new_order.id
+                self.log(
+                    f"[{current_datetime}] 策略: 发送限价BUY订单 {self._last_order_id} @ {target_buy_price:.2f}"
+                )
+            else:
+                self.log(f"[{current_datetime}] 策略: 发送订单失败。")
+
+        # else:
+        # self.log(f"[{current_datetime}] 不满足开仓条件：持仓={current_pos_volume}, 待处理订单={len(pending_orders_after_cancel)}, K线历史长度={len(bar_history)}")
+
+
+    def on_close_bar(self, bar):
+        self.log('on close bar!')
+        self.log(self.get_pending_orders())
+        self.cancel_all_pending_orders()
+
+    def on_rollover(self, old_symbol: str, new_symbol: str):
+        """
+        在合约换月时清空历史K线数据和上次订单ID，避免使用旧合约数据进行计算。
+        """
+        super().on_rollover(old_symbol, new_symbol)  # 调用基类方法打印日志
+        self._last_order_id = None  # 清空上次订单ID，因为旧合约订单已取消
+
+        self.log(f"换月完成，清空历史K线数据和上次订单ID，准备新合约交易。")

src/strategies/base_strategy.py

@@ -2,6 +2,7 @@
 
 from abc import ABC, abstractmethod
 from datetime import datetime
+import math
 from typing import Dict, Any, Optional, List, TYPE_CHECKING
 
 # 使用 TYPE_CHECKING 避免循环导入，但保留类型提示
@@ -52,7 +53,7 @@ class Strategy(ABC):
         pass  # 默认不执行任何操作，具体策略可覆盖
 
     @abstractmethod
-    def on_bar(self, bar: "Bar"):
+    def on_open_bar(self, bar: "Bar"):
         """
         每当新的K线数据到来时调用此方法。
         Args:
@@ -61,6 +62,15 @@ class Strategy(ABC):
         """
         pass
 
+    def on_close_bar(self, bar: "Bar"):
+        """
+        每当新的K线数据到来时调用此方法。
+        Args:
+            bar (Bar): 当前的K线数据对象。
+            next_bar_close (Optional[float]): 下一根K线的开盘价，如果存在的话。
+        """
+        pass
+
     # --- 新增/修改的辅助方法 ---
 
     def send_order(self, order: "Order") -> Optional[Order]:
@@ -71,6 +81,21 @@ class Strategy(ABC):
         if self.context.is_rollover_bar:
             self.log(f"当前是换月K线，禁止开仓订单")
             return None
+        
+        if order.price_type == 'LIMIT':
+            limit_price = order.limit_price
+            if order.direction in ["BUY", "CLOSE_SHORT"]:
+                    # 买入限价单（或平空），希望以更低或相等的价格成交，
+                    # 所以向下取整，确保挂单价格不高于预期。
+                    # 例如：价格100.3，tick_size=1 -> math.floor(100.3) = 100
+                    # 价格100.8，tick_size=1 -> math.floor(100.8) = 100
+                    order.limit_price = math.floor(limit_price)
+            elif order.direction in ["SELL", "CLOSE_LONG"]:
+                    # 卖出限价单（或平多），希望以更高或相等的价格成交，
+                    # 所以向上取整，确保挂单价格不低于预期。
+                    # 例如：价格100.3，tick_size=1 -> math.ceil(100.3) = 101
+                    # 价格100.8，tick_size=1 -> math.ceil(100.8) = 101
+                    order.limit_price = math.ceil(limit_price)
         return self.context.send_order(order)
 
     def cancel_order(self, order_id: str) -> bool:
@@ -96,23 +121,23 @@ class Strategy(ABC):
 
     def get_current_positions(self) -> Dict[str, int]:
         """获取所有当前持仓 (可能包含多个合约)。"""
-        return self.context._simulator.get_current_positions()
+        return self.context.get_current_positions()
 
     def get_pending_orders(self) -> Dict[str, "Order"]:
         """获取所有当前待处理订单的副本 (可能包含多个合约)。"""
-        return self.context._simulator.get_pending_orders()
+        return self.context.get_pending_orders()
 
     def get_average_position_price(self, symbol: str) -> Optional[float]:
         """获取指定合约的平均持仓成本。"""
-        return self.context._simulator.get_average_position_price(symbol)
+        return self.context.get_average_position_price(symbol)
 
     def get_account_cash(self) -> float:
         """获取当前账户现金余额。"""
-        return self.context._simulator.cash
+        return self.context.cash
 
     def get_current_time(self) -> datetime:
         """获取模拟器当前时间。"""
-        return self.context._simulator.get_current_time()
+        return self.context.get_current_time()
 
     def log(self, *args: Any, **kwargs: Any):
         """
@@ -123,7 +148,7 @@ class Strategy(ABC):
         if self.enable_log:
             # 尝试获取当前模拟时间，如果模拟器或时间不可用，则跳过时间前缀
             try:
-                current_time_str = self.context._simulator.get_current_time().strftime(
+                current_time_str = self.context.get_current_time().strftime(
                     "%Y-%m-%d %H:%M:%S"
                 )
                 time_prefix = f"[{current_time_str}] "
@@ -151,3 +176,6 @@ class Strategy(ABC):
         self.log(f"合约换月事件: 从 {old_symbol} 切换到 {new_symbol}")
         # 默认实现可以为空，子类根据需要重写
         pass
+
+    def get_bar_history(self):
+        return self.context.get_bar_history()

src/strategies/simple_limit_buy_strategy.py

@@ -9,7 +9,7 @@ from .base_strategy import Strategy
 from ..core_data import Bar, Order, Trade
 
 
-class SimpleLimitBuyStrategy(Strategy):
+class TestStrategy(Strategy):
     """
     一个简单的限价买入策略：
     在每根Bar线上，如果当前没有持仓，且没有待处理的买入订单，则尝试下一个限价多单。

src/tqsdk_context.py

@@ -0,0 +1,202 @@
+# filename: tqsdk_context.py
+
+from datetime import datetime
+from typing import Optional, Any, Dict, List, Literal, Deque, TYPE_CHECKING
+from collections import deque
+
+# 导入你提供的 core_data 中的类型
+from src.core_data import Bar, Order, Trade, PortfolioSnapshot # 确保此路径正确，如果core_data不在同级目录，需要调整
+
+# 导入 Tqsdk 的核心类型
+import tqsdk
+from tqsdk import TqApi, TqAccount, tafunc
+
+import pandas as pd
+
+# 使用 TYPE_CHECKING 避免循环导入，只在类型检查时导入 TqsdkEngine
+if TYPE_CHECKING:
+    from src.tqsdk_engine import TqsdkEngine # 假设 TqsdkEngine 在 tqsdk_engine.py 中
+
+
+class TqsdkContext:
+    """
+    Tqsdk 回测上下文，适配原有 BacktestContext 接口。
+    策略通过此上下文与 Tqsdk 进行交互。
+    """
+    def __init__(self, api: TqApi):
+        """
+        初始化 Tqsdk 回测上下文。
+
+        Args:
+            api (TqApi): Tqsdk 的 TqApi 实例。
+        """
+        self._api = api
+        self._current_bar: Optional[Bar] = None
+        self._engine: Optional['TqsdkEngine'] = None # 添加对引擎的引用，用于访问其状态或触发事件
+        
+        # 用于缓存 Tqsdk 的 K 线序列，避免每次都 get_kline_serial
+        self._kline_serial: Dict[str, object] = {}
+
+        # 订单/取消请求队列，TqsdkEngine 会在异步循环中处理它们
+        self.order_queue: Deque[Order] = deque()
+        self.cancel_queue: Deque[str] = deque() # 存储 order_id
+
+        print("TqsdkContext: 初始化完成。")
+
+    def set_current_bar(self, bar: Bar):
+        """
+        设置当前正在处理的 K 线数据。
+        由 TqsdkEngine 调用。
+        """
+        self._current_bar = bar
+
+    def get_current_bar(self) -> Optional[Bar]:
+        """
+        获取当前正在处理的 K 线数据。
+        策略可以通过此方法获取最新 K 线。
+        """
+        return self._current_bar
+
+    def get_kline_data(self, symbol: str, duration_seconds: int, data_length: int = 10):
+        """
+        获取指定合约的 K 线数据。
+        返回 Tqsdk 的 DataFrame 格式 K 线序列（TqKLine 对象），可以直接用于计算指标。
+        如果需要转换为你自己的 Bar 对象列表，则需要在此方法内部进行转换。
+        """
+        if symbol not in self._kline_serial:
+            # 这里的 get_kline_serial 并不是实时获取，而是在 TqApi 启动时就已经加载
+            # 所以在 Context 中直接调用是安全的，TqApi 会返回已加载的数据引用
+            self._kline_serial[symbol] = self._api.get_kline_serial(symbol, duration_seconds, data_length=data_length)
+        return self._kline_serial[symbol]
+
+    def get_current_time(self) -> datetime:
+        """
+        获取当前模拟时间（Tqsdk 的数据时间）。
+        """
+        # Tqsdk 的 get_tick_timestamp() 返回微秒时间戳
+        return self.get_current_bar().datetime
+
+    def get_current_positions(self) -> Dict[str, int]:
+        """
+        获取当前所有持仓。返回 {symbol: quantity} 的字典，quantity 为净持仓量（多头-空头）。
+        """
+        tq_positions: Dict[str] = self._api.get_position()
+        converted_positions: Dict[str, int] = {}
+        for symbol, pos in tq_positions.items():
+            net_pos = pos.pos_long - pos.pos_short
+            if net_pos != 0:
+                converted_positions[symbol] = net_pos
+        return converted_positions
+    
+    def get_pending_orders(self) -> Dict[str, Order]:
+        """
+        获取当前所有待处理（未成交）订单。
+        返回 {order_id: Order} 的字典。
+        """
+        tq_orders: Dict[str] = self._api.get_order()
+        pending_orders: Dict[str, Order] = {}
+        for order_id, tq_order in tq_orders.items():
+            if tq_order.status == "ALIVE": # 正在进行中的订单
+                # 将 TqOrder 转换为你自己的 core_data.Order 类型
+                # 注意：core_data.Order 的 direction 有 "CLOSE_LONG", "CLOSE_SHORT" 等，需要映射
+                # Tqsdk 的 direction 只有 "BUY", "SELL"
+                # Tqsdk 的 offset 决定了是开仓还是平仓
+                core_direction: Literal["BUY", "SELL", "CLOSE_LONG", "CLOSE_SHORT"]
+                if tq_order.offset == "OPEN":
+                    core_direction = tq_order.direction # 开仓时方向直接对应买卖
+                elif tq_order.offset in ["CLOSE", "CLOSETODAY", "CLOSEYESTERDAY"]:
+                    # 平仓时，买入平空，卖出平多
+                    core_direction = "CLOSE_SHORT" if tq_order.direction == "BUY" else "CLOSE_LONG"
+                else: # 默认为 BUY/SELL
+                    core_direction = tq_order.direction
+
+
+                converted_order = Order(
+                    id=tq_order.order_id, # 将 Tqsdk 的 order_id 赋值给你的 Order 类的 id
+                    symbol=tq_order.exchange_id + "." + tq_order.instrument_id, # 例如 "SHFE.rb2401"
+                    direction=core_direction,
+                    volume=tq_order.volume_orign,
+                    price_type="LIMIT" if tq_order.limit_price is not None else "MARKET", # Tqsdk 市价单类型为 "ANY"
+                    limit_price=tq_order.limit_price,
+                    offset=tq_order.offset, # Tqsdk 原生 offset
+                    # order_id=tq_order.order_id, # 存储 Tqsdk 的 order_id
+                    submitted_time=pd.to_datetime(tq_order.insert_date_time, unit="ns", utc=True),
+                    # status=tq_order.status # 保持 Tqsdk 的状态字符串
+                )
+                pending_orders[order_id] = converted_order
+        return pending_orders
+
+    def get_account_cash(self) -> float:
+        """
+        获取当前可用现金。
+        """
+        account: TqAccount = self._api.get_account()
+        return account.available_cash if account else 0.0
+
+    def get_average_position_price(self, symbol: str) -> Optional[float]:
+        """
+        获取指定合约的平均持仓成本。
+        注意: Tqsdk 的 TqPosition 对象中包含了 open_price_long 和 open_price_short。
+        这里需要根据多头或空头持仓返回对应的平均成本。
+        """
+        position = self._api.get_position(symbol)
+        # if position:
+        #     return avg_cost
+        if position:
+            if position.pos_long > 0:
+                return position.open_price_long
+            elif position.pos_short > 0:
+                return position.open_price_short
+        return None
+
+    def send_order(self, order: Order) -> Optional[Order]:
+        """
+        策略通过此方法发送订单。
+        将订单放入队列，等待 TqsdkEngine 在其异步循环中处理。
+        """
+        # 为订单分配一个临时ID，便于在队列中追踪，实际ID由Tqsdk返回后更新
+        if not order.id: # 使用 order.id 属性
+            order.id = f"LOCAL_{id(order)}_{datetime.now().strftime('%f')}"
+            order.order_id = order.id # 保持 Tqsdk 风格的 order_id 也一致
+        self.order_queue.append(order)
+        print(f"Context: 订单已加入队列: {order}")
+        return order # 返回传入的订单，待引擎更新其状态和ID
+
+    def cancel_order(self, order_id: str) -> bool:
+        """
+        策略通过此方法取消指定ID的订单。
+        将取消请求放入队列，等待 TqsdkEngine 在其异步循环中处理。
+        """
+        # 检查订单是否处于待处理状态
+        if order_id in self.get_pending_orders(): 
+            self.cancel_queue.append(order_id)
+            print(f"Context: 取消订单请求已加入队列: {order_id}")
+            return True
+        print(f"Context: 订单 {order_id} 不在待处理队列中，无法取消。")
+        return False
+
+    def set_engine(self, engine: 'TqsdkEngine'): # 使用 TYPE_CHECKING 中的 TqsdkEngine 类型提示
+        """
+        设置对 TqsdkEngine 实例的引用。
+        由 TqsdkEngine 在初始化时调用，用于允许 Context 访问 Engine 的状态。
+        """
+        self._engine = engine
+        print("TqsdkContext: 已设置引擎引用。")
+
+    @property
+    def is_rollover_bar(self) -> bool:
+        """
+        属性：判断当前 K 线是否为换月 K 线（即新合约的第一根 K 线）。
+        用于在换月时禁止策略开仓。
+        Tqsdk 的回测模式下，通常通过主力连续合约或多合约同时回测来处理换月。
+        此处为适配原有接口的简化实现。如果你需要 Tqsdk 的换月逻辑，
+        可能需要在 TqsdkEngine 中实现更复杂的判断，并通过 Context 暴露此状态。
+        对于 Tqsdk 的主力连续合约，通常不需要策略层面关心具体的换月 K 线。
+        """
+        # 如果引擎设置了 is_rollover_bar 属性，则使用引擎的判断
+        if self._engine and hasattr(self._engine, 'is_rollover_bar'):
+            return self._engine.is_rollover_bar
+        return False # 默认返回 False
+    
+    def get_bar_history(self):
+        return self._engine.get_bar_history()

src/tqsdk_engine.py

@@ -0,0 +1,491 @@
+# filename: tqsdk_engine.py
+
+import asyncio
+from datetime import date, datetime, timedelta
+from typing import Literal, Type, Dict, Any, List, Optional
+import pandas as pd
+import uuid
+
+# 导入你提供的 core_data 中的类型
+from src.core_data import Bar, Order, Trade, PortfolioSnapshot
+
+# 导入 Tqsdk 的核心类型
+import tqsdk
+from tqsdk import (
+    TqApi,
+    TqAccount,
+    tafunc,
+    TqSim,
+    TqBacktest,
+    TqAuth,
+    TargetPosTask,
+    BacktestFinished,
+)
+
+# 导入 TqsdkContext 和 BaseStrategy
+from src.tqsdk_context import TqsdkContext
+from src.strategies.base_strategy import Strategy  # 假设你的策略基类在此路径
+
+BEIJING_TZ = "Asia/Shanghai"
+
+
+class TqsdkEngine:
+    """
+    Tqsdk 回测引擎：协调 Tqsdk 数据流、策略执行、订单模拟和结果记录。
+    替代原有的 BacktestEngine。
+    """
+
+    def __init__(
+        self,
+        strategy_class: Type[Strategy],
+        strategy_params: Dict[str, Any],
+        api: TqApi,
+        roll_over_mode: bool = False,  # 是否开启换月模式检测
+        symbol: str = None,
+        start_time: Optional[datetime] = None,
+        end_time: Optional[datetime] = None,
+        duration_seconds: int = 1,
+    ):
+        """
+        初始化 Tqsdk 回测引擎。
+
+        Args:
+            strategy_class (Type[Strategy]): 策略类。
+            strategy_params (Dict[str, Any]): 传递给策略的参数字典。
+            data_path (str): 本地 K 线数据文件路径，用于 TqSim 加载。
+            initial_capital (float): 初始资金。
+            slippage_rate (float): 交易滑点率（在 Tqsdk 中通常需要手动实现或通过费用设置）。
+            commission_rate (float): 交易佣金率（在 Tqsdk 中通常需要手动实现或通过费用设置）。
+            roll_over_mode (bool): 是否启用换月检测。
+            start_time (Optional[datetime]): 回测开始时间。
+            end_time (Optional[datetime]): 回测结束时间。
+        """
+        self.strategy_class = strategy_class
+        self.strategy_params = strategy_params
+        self.roll_over_mode = roll_over_mode
+        self.start_time = start_time
+        self.end_time = end_time
+
+        # Tqsdk API 和模拟器
+        # 这里使用 file_path 参数指定本地数据文件
+        self._api: TqApi = api
+
+        # 从策略参数中获取主symbol，TqsdkContext 需要知道它
+        self.symbol: str = strategy_params.get("symbol")
+        if not self.symbol:
+            raise ValueError("strategy_params 必须包含 'symbol' 字段")
+
+        # 获取 K 线数据（Tqsdk 自动处理）
+        # 这里假设策略所需 K 线周期在 strategy_params 中，否则默认60秒（1分钟K线）
+        self.bar_duration_seconds: int = strategy_params.get("bar_duration_seconds", 60)
+        # self._main_kline_serial = self._api.get_kline_serial(
+        #     self.symbol, self.bar_duration_seconds
+        # )
+
+        # 初始化上下文
+        self._context: TqsdkContext = TqsdkContext(api=self._api)
+        # 实例化策略，并将上下文传递给它
+        self._strategy: Strategy = self.strategy_class(
+            context=self._context, **self.strategy_params
+        )
+        self._context.set_engine(
+            self
+        )  # 将引擎自身传递给上下文，以便 Context 可以访问引擎属性
+
+        self.portfolio_snapshots: List[PortfolioSnapshot] = []
+        self.trade_history: List[Trade] = []
+        self.all_bars: List[Bar] = []  # 收集所有处理过的Bar
+
+        self.last_processed_bar: Optional[Bar] = None
+        self._is_rollover_bar: bool = False  # 换月信号
+        self._last_underlying_symbol = self.symbol  # 用于检测主力合约换月
+
+        self.klines = api.get_kline_serial(symbol, duration_seconds)
+        self.klines_1min = api.get_kline_serial(symbol, 60)
+        self.now = None
+        self.quote = None
+        if roll_over_mode:
+            self.quote = api.get_quote(symbol)
+
+        print("TqsdkEngine: 初始化完成。")
+
+    @property
+    def is_rollover_bar(self) -> bool:
+        """
+        属性：判断当前 K 线是否为换月 K 线（即检测到主力合约切换）。
+        """
+        return self._is_rollover_bar
+
+    def _process_queued_requests(self):
+        """
+        异步处理 Context 中排队的订单和取消请求。
+        """
+        # 处理订单
+        while self._context.order_queue:
+            order_to_send: Order = self._context.order_queue.popleft()
+            print(f"Engine: 处理订单请求: {order_to_send}")
+
+            # 映射 core_data.Order 到 Tqsdk 的订单参数
+            tqsdk_direction = ""
+            tqsdk_offset = ""
+
+            if order_to_send.direction == "BUY":
+                tqsdk_direction = "BUY"
+                tqsdk_offset = order_to_send.offset or "OPEN"  # 默认开仓
+            elif order_to_send.direction == "SELL":
+                tqsdk_direction = "SELL"
+                tqsdk_offset = order_to_send.offset or "OPEN"  # 默认开仓
+            elif order_to_send.direction == "CLOSE_LONG":
+                tqsdk_direction = "SELL"
+                tqsdk_offset = order_to_send.offset or "CLOSE"  # 平多，默认平仓
+            elif order_to_send.direction == "CLOSE_SHORT":
+                tqsdk_direction = "BUY"
+                tqsdk_offset = order_to_send.offset or "CLOSE"  # 平空，默认平仓
+            else:
+                print(f"Engine: 未知订单方向: {order_to_send.direction}")
+                continue  # 跳过此订单
+
+            if "SHFE" in order_to_send.symbol:
+                tqsdk_offset = "OPEN"
+
+            try:
+                tq_order = self._api.insert_order(
+                    symbol=order_to_send.symbol,
+                    direction=tqsdk_direction,
+                    offset=tqsdk_offset,
+                    volume=order_to_send.volume,
+                    # Tqsdk 市价单 limit_price 设为 None，限价单则传递价格
+                    limit_price=(
+                        order_to_send.limit_price
+                        if order_to_send.price_type == "LIMIT"
+                        # else self.quote.bid_price1 + (1 if tqsdk_direction == "BUY" else -1)
+                        else self.quote.bid_price1 if tqsdk_direction == "SELL" else self.quote.ask_price1
+                    ),
+                )
+                # 更新原始 Order 对象与 Tqsdk 的订单ID和状态
+                order_to_send.id = tq_order.order_id
+                # order_to_send.order_id = tq_order.order_id
+                # order_to_send.status = tq_order.status
+                order_to_send.submitted_time = pd.to_datetime(
+                    tq_order.insert_date_time, unit="ns", utc=True
+                )
+
+                # 等待订单状态更新（成交/撤销/报错）
+                # 在 Tqsdk 中，订单和成交是独立的，通常在 wait_update() 循环中通过 api.is_changing() 检查
+                # 这里为了模拟同步处理，直接等待订单状态最终确定
+                # 注意：实际回测中，不应在这里长时间阻塞，而应在主循环中持续 wait_update
+                # 为了简化适配，这里模拟即时处理，但可能与真实异步行为有差异。
+                # 更健壮的方式是在主循环中通过订单状态回调更新
+                # 这里我们假设订单会很快更新状态，或者在下一个 wait_update() 周期中被检测到
+                self._api.wait_update()  # 等待一次更新
+
+                # # 检查最终订单状态和成交
+                # if tq_order.status == "FINISHED":
+                #     # 查找对应的成交记录
+                #     for trade_id, tq_trade in self._api.get_trade().items():
+                #         if tq_trade.order_id == tq_order.order_id and tq_trade.volume > 0: # 确保是实际成交
+                #             # 创建 core_data.Trade 对象
+                #             trade = Trade(
+                #                 order_id=tq_trade.order_id,
+                #                 fill_time=tafunc.get_datetime_from_timestamp(tq_trade.trade_date_time) if tq_trade.trade_date_time else datetime.now(),
+                #                 symbol=order_to_send.symbol, # 使用 Context 中的 symbol
+                #                 direction=tq_trade.direction, # 实际成交方向
+                #                 volume=tq_trade.volume,
+                #                 price=tq_trade.price,
+                #                 commission=tq_trade.commission,
+                #                 cash_after_trade=self._api.get_account().available,
+                #                 positions_after_trade=self._context.get_current_positions(),
+                #                 realized_pnl=tq_trade.realized_pnl, # Tqsdk TqTrade 对象有 realized_pnl
+                #                 is_open_trade=tq_trade.offset == "OPEN",
+                #                 is_close_trade=tq_trade.offset in ["CLOSE", "CLOSETODAY", "CLOSEYESTERDAY"]
+                #             )
+                #             self.trade_history.append(trade)
+                #             print(f"Engine: 成交记录: {trade}")
+                #             break # 找到成交就跳出
+                # order_to_send.status = tq_order.status # 更新最终状态
+            except Exception as e:
+                print(f"Engine: 发送订单 {order_to_send.id} 失败: {e}")
+                # order_to_send.status = "ERROR"
+
+        # 处理取消请求
+        while self._context.cancel_queue:
+            order_id_to_cancel = self._context.cancel_queue.popleft()
+            print(f"Engine: 处理取消请求: {order_id_to_cancel}")
+            tq_order_to_cancel = self._api.get_order(order_id_to_cancel)
+            if tq_order_to_cancel and tq_order_to_cancel.status == "ALIVE":
+                try:
+                    self._api.cancel_order(tq_order_to_cancel)
+                    self._api.wait_update()  # 等待取消确认
+                    print(
+                        f"Engine: 订单 {order_id_to_cancel} 已尝试取消。当前状态: {tq_order_to_cancel.status}"
+                    )
+                except Exception as e:
+                    print(f"Engine: 取消订单 {order_id_to_cancel} 失败: {e}")
+            else:
+                print(
+                    f"Engine: 订单 {order_id_to_cancel} 不存在或已非活动状态，无法取消。"
+                )
+
+    def _record_portfolio_snapshot(self, current_time: datetime):
+        """
+        记录当前投资组合的快照。
+        """
+        account: TqAccount = self._api.get_account()
+        current_positions = self._context.get_current_positions()
+
+        # 计算当前持仓市值
+        total_market_value = 0.0
+        current_prices: Dict[str, float] = {}
+        for symbol, qty in current_positions.items():
+            # 获取当前合约的最新价格
+            quote = self._api.get_quote(symbol)
+            if quote.last_price:  # 确保价格是最近的
+                price = quote.last_price
+                current_prices[symbol] = price
+                total_market_value += (
+                    price * qty * quote.volume_multiple
+                )  # volume_multiple 乘数
+            else:
+                # 如果没有最新价格，使用最近的K线收盘价作为估算
+                # 在实盘或连续回测中，通常会有最新的行情
+                print(f"警告: 未获取到 {symbol} 最新价格，可能影响净值计算。")
+                # 可以尝试从 K 线获取最近价格
+                kline = self._api.get_kline_serial(symbol, self.bar_duration_seconds)
+                if not kline.empty:
+                    last_kline = kline.iloc[-2]
+                    price = last_kline.close
+                    current_prices[symbol] = price
+                    total_market_value += (
+                        price * qty * self._api.get_instrument(symbol).volume_multiple
+                    )  # 使用 instrument 的乘数
+
+        total_value = (
+            account.available + account.frozen_margin + total_market_value
+        )  # Tqsdk 的 balance 已包含持仓市值和冻结资金
+        # Tqsdk 的 total_profit/balance 已经包含了所有盈亏和资金
+
+        snapshot = PortfolioSnapshot(
+            datetime=current_time,
+            total_value=account.balance,  # Tqsdk 的 balance 包含了可用资金、冻结保证金和持仓市值
+            cash=account.available,
+            positions=current_positions,
+            price_at_snapshot=current_prices,
+        )
+        self.portfolio_snapshots.append(snapshot)
+
+    def _close_all_positions_at_end(self):
+        """
+        回测结束时，平掉所有剩余持仓。
+        """
+        current_positions = self._context.get_current_positions()
+        if not current_positions:
+            print("回测结束：没有需要平仓的持仓。")
+            return
+
+        print("回测结束：开始平仓所有剩余持仓...")
+        for symbol, qty in current_positions.items():
+            order_direction: Literal["BUY", "SELL"]
+            if qty > 0:  # 多头持仓，卖出平仓
+                order_direction = "SELL"
+            else:  # 空头持仓，买入平仓
+                order_direction = "BUY"
+
+            TargetPosTask(self._api, symbol).set_target_volume(0)
+
+            # # 使用市价单快速平仓
+            # tq_order =  self._api.insert_order(
+            #     symbol=symbol,
+            #     direction=order_direction,
+            #     offset="CLOSE", # 平仓
+            #     volume=abs(qty),
+            #     limit_price=self
+            # )
+            # print(f"平仓订单已发送: {symbol} {order_direction} {abs(qty)} 手")
+            # 等待订单完成
+            # while tq_order.status == "ALIVE":
+            #      self._api.wait_update()
+
+            # if tq_order.status == "FINISHED":
+            #     print(f"订单 {tq_order.order_id} 平仓完成。")
+            # else:
+            #     print(f"订单 {tq_order.order_id} 平仓失败或未完成，状态: {tq_order.status}")
+
+    def _run_backtest_async(self):
+        """
+        异步运行回测的主循环。
+        """
+        print(f"TqsdkEngine: 开始运行回测，从 {self.start_time} 到 {self.end_time}")
+
+        # 初始化策略 (如果策略有 on_init 方法)
+        if hasattr(self._strategy, "on_init"):
+            self._strategy.on_init()
+
+        last_bar_datetime = None
+
+        # 迭代 K 线数据
+        # 使用 self._api.get_kline_serial 获取到的 K 线是 Pandas DataFrame，
+        # 直接迭代其行（Bar）更符合回测逻辑
+        try:
+            while True:
+                # Tqsdk API 的 wait_update() 确保数据更新
+                self._api.wait_update()
+
+                if self.roll_over_mode and (
+                    self._api.is_changing(self.quote, "underlying_symbol")
+                    or self._last_underlying_symbol != self.quote.underlying_symbol
+                ):
+                    self._last_underlying_symbol = self.quote.underlying_symbol
+
+                if self._api.is_changing(self.klines_1min):
+                    now_kline = self.klines_1min.iloc[-1]
+                    now_dt = pd.to_datetime(now_kline.datetime, unit="ns", utc=True)
+                    now_dt = now_dt.tz_convert(BEIJING_TZ)
+
+                    if (
+                        self.now is not None
+                        and self.now.hour != 13
+                        and now_dt.hour == 13
+                    ):
+                        self.main()
+
+                    self.now = now_dt
+
+                if self._api.is_changing(self.klines):
+                    kline_row = self.klines.iloc[-1]
+                    kline_dt = pd.to_datetime(kline_row.datetime, unit="ns", utc=True)
+                    kline_dt = kline_dt.tz_convert(BEIJING_TZ)
+                    if kline_dt.hour == 13 and self.now.hour == 11:
+                        continue
+                    else:
+                        self.main()
+
+        except BacktestFinished:
+            # 回测结束时，确保所有排队请求得到处理
+            self._process_queued_requests()
+
+            # 回测结束后，如果需要，平掉所有剩余持仓
+            self._close_all_positions_at_end()
+
+            print("TqsdkEngine: 回测运行完毕。")
+
+    def main(self):
+        kline_row = self.klines.iloc[-1]
+
+        kline_dt = pd.to_datetime(kline_row.datetime, unit="ns", utc=True)
+        kline_dt = kline_dt.tz_convert(BEIJING_TZ)
+
+        if (
+            self.last_processed_bar is None
+            or self.last_processed_bar.datetime != kline_dt
+        ):
+            # 创建 core_data.Bar 对象
+            current_bar = Bar(
+                datetime=kline_dt,
+                symbol=self._last_underlying_symbol,
+                open=kline_row.open,
+                high=kline_row.high,
+                low=kline_row.low,
+                close=kline_row.close,
+                volume=kline_row.volume,
+                open_oi=kline_row.open_oi,
+                close_oi=kline_row.close_oi,
+            )
+
+            # 设置当前 Bar 到 Context
+            self._context.set_current_bar(current_bar)
+
+            # Tqsdk 的 is_changing 用于判断数据是否有变化，对于回测遍历 K 线，每次迭代都算作新 Bar
+            # 如果 kline_row.datetime 与上次不同，则认为是新 Bar
+            if (
+                self.roll_over_mode
+                and self.last_processed_bar is not None
+                and self._last_underlying_symbol != self.last_processed_bar.symbol
+            ):
+                self._is_rollover_bar = True
+                print(
+                    f"TqsdkEngine: 检测到换月信号！从 {self._last_underlying_symbol} 切换到 {self.quote.underlying_symbol}"
+                )
+                self._close_all_positions_at_end()
+
+                self._strategy.cancel_all_pending_orders()
+
+                self._strategy.on_rollover(
+                    self.last_processed_bar.symbol, self._last_underlying_symbol
+                )
+            else:
+                self._is_rollover_bar = False
+
+            self.all_bars.append(current_bar)
+            self.last_processed_bar = current_bar
+
+
+            # 调用策略的 on_bar 方法
+            self._strategy.on_open_bar(current_bar)
+
+            # 处理订单和取消请求
+            self._process_queued_requests()
+
+            # 记录投资组合快照
+            self._record_portfolio_snapshot(current_bar.datetime)
+        else:
+            # 创建 core_data.Bar 对象
+            current_bar = Bar(
+                datetime=kline_dt,
+                symbol=self._last_underlying_symbol,
+                open=kline_row.open,
+                high=kline_row.high,
+                low=kline_row.low,
+                close=kline_row.close,
+                volume=kline_row.volume,
+                open_oi=kline_row.open_oi,
+                close_oi=kline_row.close_oi,
+            )
+            self.all_bars[-1] = current_bar
+            self.last_processed_bar = current_bar
+
+            # 设置当前 Bar 到 Context
+            self._context.set_current_bar(current_bar)
+
+            # 调用策略的 on_bar 方法
+            self._strategy.on_close_bar(current_bar)
+
+            # 处理订单和取消请求
+            self._process_queued_requests()
+
+    def run_backtest(self):
+        """
+        同步调用异步回测主循环。
+        """
+        try:
+            self._run_backtest_async()
+        except KeyboardInterrupt:
+            print("\n回测被用户中断。")
+        finally:
+            self._api.close()
+            print("TqsdkEngine: API 已关闭。")
+
+    def get_backtest_results(self) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        返回回测结果数据，供结果分析模块使用。
+        """
+        final_portfolio_value = 0.0
+        if self.portfolio_snapshots:
+            final_portfolio_value = self.portfolio_snapshots[-1].total_value
+        # else:
+        #     final_portfolio_value = self.initial_capital # 如果没有快照，则净值是初始资金
+
+        # total_return_percentage = (
+        #     (final_portfolio_value - self.initial_capital) / self.initial_capital
+        # ) * 100 if self.initial_capital != 0 else 0.0
+
+        return {
+            "portfolio_snapshots": self.portfolio_snapshots,
+            "trade_history": self.trade_history,
+            # "initial_capital": self.initial_capital,
+            "all_bars": self.all_bars,
+            "final_portfolio_value": final_portfolio_value,
+            # "total_return_percentage": total_return_percentage,
+        }
+
+    def get_bar_history(self):
+        return self.all_bars