ptrade回测结束后如何一次性保存回测结果？

ptrade回测结束后执行某个函数，比如保存回测结果

http://ptradeapi.com/#after_trading_end
官方文档只提供一个每天盘后执行的函数，没有函数可以在回测结束后，固定执行某些操作。

比如我回测过程保存的历史交易记录，收益率等，要如何保存？ 虽然可以在回测的时候，每个交易日保存一次。
但是这样就需要在回测的时候按照天打开文件，盘后写入一次。 使用一个全局对象操作，显得很啰嗦。

那么有没有办法可以做在回测结束后一次性 保存操作呢？

在 ptrade 量化平台中，确实没有提供类似 on_backtest_end 这样在整个回测结束后只执行一次的原生回调函数。所有的盘后逻辑都只能在 after_trading_end（每日盘后）中处理。

虽然每天打开文件写入看起来有些“啰嗦”，但在量化回测中，每天覆盖保存（持久化）其实是官方推荐的最佳实践，因为它可以防止回测意外中断导致的数据全部丢失。不过，如果你坚持想要实现“只在回测最后一天一次性保存”或者寻找更简便的方法，可以通过以下三种替代方案来实现：

方案一：手动指定结束日期进行判断（一次性保存）

既然无法直接获取回测引擎的结束状态，你可以在 initialize 中定义一个与你回测设置界面相同的结束日期。然后在 after_trading_end 中判断当前日期是否等于结束日期，如果是，则执行一次性保存。

import pandas as pd

def initialize(context):
    set_universe('600570.SS')
    # 1. 手动设置与回测界面一致的结束日期
    g.end_date = '2023-12-31'
    # 2. 初始化用于存储结果的全局列表
    g.daily_returns = []

def handle_data(context, data):
    pass

def after_trading_end(context, data):
    current_date = context.blotter.current_dt.strftime('%Y-%m-%d')
    
    # 收集每天的收益率等数据
    g.daily_returns.append({
        'date': current_date,
        'returns': context.portfolio.returns,
        'portfolio_value': context.portfolio.portfolio_value
    })
    
    # 判断当前日期是否是回测的最后一天
    if current_date == g.end_date:
        save_final_results()

def save_final_results():
    # 在这里执行一次性保存操作，例如保存为 CSV
    df = pd.DataFrame(g.daily_returns)
    save_path = get_research_path() + 'my_backtest_results.csv'
    df.to_csv(save_path, index=False)
    log.info(f"回测结束，结果已一次性保存至：{save_path}")

方案二：每天覆盖写入（推荐，代码其实很精简）

如果你觉得每天追加写入文件很啰嗦，可以把所有数据存在全局变量 g 中，每天盘后直接覆盖写入整个对象。使用 pickle 模块，代码只需要两行，并不啰嗦，而且非常安全。

import pickle

def initialize(context):
    set_universe('600570.SS')
    g.daily_returns = []

def after_trading_end(context, data):
    # 收集数据
    g.daily_returns.append(context.portfolio.returns)
    
    # 每天覆盖保存，代码非常简洁
    save_path = get_research_path() + 'backtest_results.pkl'
    with open(save_path, 'wb') as f:
        pickle.dump(g.daily_returns, f, -1)

方案三：使用官方接口直接导出交易记录

如果你想保存的主要是历史交易记录（订单编号、成交价、手续费等），完全不需要自己去写逻辑收集。ptrade 官方提供了一个专门用于回测的接口 get_trades_file()，它可以直接生成对账数据文件。

你只需要在 after_trading_end 中调用它即可（它会自动覆盖更新，最终你得到的就是完整的回测交易记录）。

def initialize(context):
    set_universe('600570.SS')

def handle_data(context, data):
    order('600570.SS', 100)

def after_trading_end(context, data):
    # 获取对账数据，存放到 notebook 下的指定目录
    # 最终回测结束后，你去研究目录下找这个 CSV 文件即可
    user_data_path = get_trades_file('user_data/trades_record.csv')

总结

• 如果你想保存自定义的复杂指标（如每日收益率、特定因子值），建议使用方案二（每天 pickle 覆盖保存）或方案一（指定结束日期一次性保存）。
• 如果你只是想保存交易流水/交割单，直接使用方案三的 get_trades_file() 是最优雅的做法。