回測使用的账户为一个本地模拟账户(见account.py)， 接口和实盘接口一致，
这个回测框架主要关注具体的交易细节， 适合T+0操作

1. 数据源
   请到 网盘 下载一个数据源
   下载该目录放置到python_strategy\datas目录中
   要使用全部数据源修改框架使用第三方数据源, 具体见stock.DataSources
   huge_dict目录为同花顺F10全部数据
   自动加载， 使用见stock.py里的StockInfoThs
   前复权使用同花顺的分红表， 具体见stock.py里的calc_fuquan_use_fenhong
   

2. 依赖包问题， 作者主要使用anaconda 32bit python2.7版本， 需要的库为ta-lib, redis, charade等
   64位 python3.x也可使用，估计需要修改部分代码; 作者只在windows下测试通过，linux可能有问题
   建议使用WingIDE来加载项目并执行， 使用命令行执行可能会碰到乱码的问题

3. 执行 回测有3种模式，日线和5分钟线和分时, 日线模式执行比较快， 每天收盘时成交,
   分时执行时间比较长，成交为实际的时间
   建议使用5分钟线
   1> 分时的例子
   用ide打开缺省策略boll_pramid.py并执行
   

   中间结果显示TickReport
   
   可看见输出的结果图
   资金0表示没有盈亏， 负值表示亏损， 正值表示盈利, 资金和仓位为归一化结果
   
   输出窗口可以看见交易明细
   

   2>日线的例子
   支持并行
   boll_fenchang.py
   
   
   

4. 发布 见boll_fencang.py 发布输出内容到web页面, 例子

    #设置策略参数
    def setParams(s):
	s.setParams(trade_num = 300, 
                    #pl=publish.Publish()	#发布方式
                    )
    if codes == '':
	codes = [u'300033']
    #执行策略, 5分钟线
    backtest_policy.test_strategy(codes, BollFenCangKline, setParams,
				  mode=BackTestPolicy.enum.hisdat_mode|BackTestPolicy.enum.hisdat_five_mode, 
                                  #start_day='2016-10-20', end_day='2017-10-1',
				  datasource_mode=stock.DataSources.datafrom.online	#从网上下载测试数据
                                  )    

5. 使用autoxd客户端下载行情 Windows客户端下载行情至redis, 使用autoxd实盘交易 跳转至下载页面