信号层:职责边界与架构级防线

回测跑了 50 天,最后一天是 2010-04-02
策略函数能看到的最新日期是 2010-04-01
两者相差 1 天 → 今日数据不在 history 里

一、三层分工:每层只做一件事

为什么分这么细?因为未来函数几乎总是发生在层与层的接缝处:

• 在 indicators 里用了全样本统计(p1.2 的全样本 z-score)
• 在 signals 里读了今天的收盘价
• 在 orders 里用当天的最低价当成交价

二、架构级防线:间谍测试

本引擎的策略接口只有一种形态:

def target_weight(hist: pd.DataFrame) -> float:
    """hist 只含到「昨日」为止的数据 —— 引擎保证这一点"""

我写了一个"间谍"策略验证它:什么都不做,只记录自己每次被调用时能看到什么。

回测跑了 50 天,最后一天是 2010-04-02
策略函数在最后一次调用时,能看到的最新日期是 2010-04-01
两者相差 1 天 → **今日数据不在 history 里**
每次调用拿到的行数依次是 [1, 2, 3, 4, 5] … [47, 48, 49](严格递增)

引擎里对应的就是一行:

hist = d.iloc[:i]        # 不含今日
w = float(target_weight(hist))

🔧 动手做:亲手试着作弊——然后发现作弊不了(6 分钟)

架构级防线到底靠不靠谱?你来攻击它。 打开 signal_boundary.py,在策略函数里试着用"今天"的收盘价决策(你以为 hist["close"].iloc[-1] 是今天)。重跑 python signal_boundary.py。

你会看到(实测):回测正常完成、没报错,但 hist 里最新一行永远是昨天(引擎跑 50 天,策略最后一次能看到的是第 49 天,行数严格递增 1→49)——你想读今天,物理上就拿不到。

想明白:防未来函数不是靠"策略作者记得写 shift(1)",是靠引擎 hist = d.iloc[:i] 让它不可能。换个作者、换个策略,防线照样在。好的架构不是提醒你别犯错,是让你犯不了错。

三、扰动检测法的第二次使用

p1.2 的扰动检测法是用来测特征的。它同样能测策略函数——只要策略是"输入价格序列、输出仓位序列"的纯函数:

同一把尺子,换个对象。这也说明了 p1.2 那个方法的通用性:它测的是"输出对未来输入的依赖",而不关心中间发生了什么。

四、三种越界写法,各被哪道防线抓住

越界一:策略里读"今天的收盘价"

def try_today(hist):
    return 0.95 if hist["close"].iloc[-1] > hist["close"].tail(20).mean() else 0.0

结果:合法。因为 hist 最新的一行就是昨日——架构层已经把今日拿掉了。

这行代码看起来危险,实际上安全。这正是架构防线的意义:它把"危险的写法"变成了"无害的写法"。

越界二:策略里直接下单

本引擎的 target_weight 只返回一个 float。

类型上就不允许它下单。这是"用接口约束职责":不是靠文档提醒,是靠签名让越界写不出来。

越界三:策略指定成交价

成交价由撮合层决定(次日开盘 + 滑点),策略层碰不到价格。

如果允许策略指定成交价,它迟早会指定成一个当时不可能拿到的价格——比如"用当天最低价买入"。那是回测里最经典的作弊之一,而且极难自查,因为代码看起来完全合理。

五、这一章的设计哲学

三条边界的共同点:不是靠自觉,是靠接口。

好的分层不是为了好看,是为了让错误的写法根本写不出来。

这也是为什么 p0.3 我们故意不让 signal() 内部自动 shift——那个决定必须留在明面上,由测试守住;而这一节的 hist 切片,则必须藏在引擎里,不给调用方任何机会。

区别在于:前者是策略的选择(什么时候生效),后者是物理事实(你不可能知道未来)。

选择要暴露,事实要封死。

📌 免责:本课为技术教学,所有回测为历史模拟,不构成投资建议。