Python-远程-1个月

项目编号：【188840】
1. 策略逻辑必须可解释，

· 条件：能用人话讲清策略靠什么赚钱


2. 严格回测，
· 最大回撤 ≤ 8%：即资金曲线从最高点下跌的最大幅度，必须控制在你能承受的范围内。
· 卡玛比率 > 1.5（年化收益/最大回撤）：说明收益质量高，不是靠死扛出来的。
· 胜率/盈亏比二选一：要么胜率>55%但单笔亏损小，要么胜率3:1，两者必须占一个。

3. 回测必须带“残酷的”真实约束


· 手续费：双边万分之2.5以上，印花税卖出千分之一。
· 滑点：成交价要加 1-2 跳的滑点。
· 涨跌停/停牌不能交易：碰到就按真实情况无法买入或卖出来模拟。
· 剔除未来函数：严禁使用财报实际发布日期之后的数据计算信号。
· 时间跨度：必须覆盖 2015年（大牛市+股灾）、2018年（单边熊）、2020-2023（震荡市）。

4. 严守单票和总资金风控

要求代码里硬性写入以下止损规则，不可商量：

· 单票硬止损 -5%：任何一只票当天或累积亏损到-5%，必须强制平仓，不抱幻想。
· 日内回撤熔断：当日总资金亏损超过2%，清仓停止交易。
· 单票仓位上限：不超过总资金的10%，绝不重仓赌一只。

5. 必须先过“模拟盘”压力测试

· 要求：回测通过后，程序必须接入券商模拟盘（或极小额资金），在真实行情下跑满 3个月以上，实盘曲线与回测曲线偏离度不能超过20%。
· 目的：过滤掉回测中的隐藏错误，验证延迟、数据断层等真实问题。

6. 明确失效判定，准备多策略备份

· 条件：要求程序员写清楚，什么情况判断策略永久失效（如：实盘最大回撤突破10%，或连续4周跑不赢国债逆回购收益）。
· 最好让他准备 2-3套低相关性的策略（如一个价值+一个趋势），同时运行，平抑波动。


· 熟悉 Python 生态（Pandas, Backtrader/Zipline/自研框架），懂点C++更好。
· 明确知晓A股 T+1、涨跌停、两融规则，能写出这些约束代码。
· 能讲清楚自己策略过拟合防范的做法（比如用样本外数据、参数不优化等）。
· 提供过往至少2年以上实盘资金曲线（模拟盘都不算数）。