策略（示例用沪深300和国债指数模拟）。
simple_grid.py：一个基础的、固定价格间距的网格交易策略示例。
macd_cross.py：MACD金叉死叉策略（示例，同之前分享）。
4. backtest_engine.py：简化的回测引擎核心文件，处理数据加载、信号生成、模拟交易、计算绩效指标等。
5. utils.py：一些工具函数，如计算最大回撤、夏普比率等。
6. requirements.txt：所需的Python库列表。
贝悟得： 我重点解释一下 simple_grid.py 这个网格策略示例，因为它与我的体系关联最直接。这个示例策略非常简单：
标的：沪深300ETF（以指数替代）。
逻辑：设定一个基准价（如初始价格），然后向上、向下各设置N个网格，间距固定（如5%）。当价格触及网格线时，执行买入（向下）或卖出（向上）。每次买卖固定数量（或金额）。
参数可调：基准价、网格间距、网格层数、每格交易量、初始现金比例等。
回测输出：净值曲线、年化收益、最大回撤、夏普比率、交易次数、胜率等，并与买入持有对比。
贝悟得： 你可以用这个示例，回测2019-2021年（包含上涨、震荡、结构性行情）的网格表现。你会发现：
在2019-2020年的趋势上涨市中，网格策略大幅跑输买入持有，因为它会不断卖出，过早降低仓位。
在2021年的震荡/结构性行情中，网格策略可能小幅跑赢或持平买入持有，因为它能捕捉波动收益。
长期（三年）来看，在这个示例参数下，网格策略的年化收益很可能低于买入持有，但最大回撤也显著更小，夏普比率（风险调整后收益）可能更高。
网格策略的表现极度依赖于标的的波动率和网格参数。在低波动标的上，它可能长期不触发；在高波动标的上，它可能频繁交易，摩擦成本高。
贝悟得： 这就是为什么在我的体系中，网格主要用于“安全仓”（成本已低，目标是持续降低成本、产生现金流、平滑波动），而非作为主要的收益来源。同时，我通过“三维仓位”中的“交易仓”和“现金仓”来弥补网格在趋势市中的不足，并通过“再平衡”来实现另一种形式的“高卖低买”。回测帮助我理解了每个工具的边界，从而在体系中进行恰当的定位和组合。
文件上传完毕。群里再次出现短暂的寂静，这次是信息量过大带来的消化期。
明觉： 善！大善！贝兄此举，真乃“开源”之典范，非仅代码数据之公开，乃是“心法”之无私布施。昔日释迦拈花，迦叶微笑，以心传心。今贝兄开源代码，以“数”传“道”，令有心者得以自行验证，于实践中体悟投资之真谛。此非“授人以鱼”，实乃“授人以渔”，且将“渔具”与“渔场”一并奉上。吾等感激不尽。
老金： 虽然我看不懂代码，但贝兄这份诚意和坦荡，我感受到了。降龙兄，你能看懂，回头能不能在群里大概讲讲，比如网格回测出来的具体数据？我也想知道，我这个5000块小网格，长期坚持下去，大概能有个什么预期。
降龙十八掌： 收到！太感谢了贝兄！我这就下载研究。你这个框架比我昨天自己瞎搞的完整多了，还有再平衡、网格的示例。老金，没问题，等我跑出结果，把关键数据截图发群里。贝兄，你这个网格示例的参数，和你实盘用的差别大吗？
锅王： ……你还真全给了。行，我服。虽然我可能不会去跑代码，但你这态度，我认。至
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