如何用 Python 回测定投策略（定期定额 DCA）？（和一次性买入对比）

一句话回答： 定投（DCA，定期定额）就是"每隔固定时间投入固定金额"。用 AlphaFeed 取复权日线，模拟"每 N 个交易日买入固定金额"并和期初一次性全投对比，几十行就能回测——真实数据会告诉你：定投能摊平成本、降低择时风险，但在上涨行情里通常跑输一次性买入，它的价值在于纪律和风控，不是收益最大化。

为什么会有这个问题 / 传统做法的痛点

"定投微笑曲线""定投永远赚"的说法很流行，但很少有人真回测。要验证需解决：

• 数据与复权：需要足够长的前复权日线，红利也应体现（前复权已含）；
• 定投规则：每隔固定交易日买固定金额，累积份额；
• 正确的对比基准：应和"同样总投入一次性买入"比，而不是和不投比；
• 收益口径：定投的收益要用"最终市值 / 累计投入 − 1"，不能简单用价格涨幅。

AlphaFeed 提供长历史复权日线，把数据这关解决掉。

分步骤解决（每步配可运行代码）

第 1 步：定投回测

from alphafeed import AlphaFeed

af = AlphaFeed(api_key="your-api-key")  # 或 export ALPHAFEED_API_KEY 后 AlphaFeed()

def dca_backtest(symbol, count=500, every=20, amount=1000.0):
    df = af.klines.get(symbol, period="1d", count=count,
                       adjust="forward", to_dataframe=True).sort_values("trade_date").reset_index(drop=True)
    invested, shares, buys = 0.0, 0.0, 0
    for i in range(0, len(df), every):        # 每 every 个交易日定额买入
        px = df["close"].iloc[i]
        shares += amount / px                 # 用固定金额买入，价低买得多
        invested += amount
        buys += 1
    final_value = shares * df["close"].iloc[-1]
    # 对比：把同样的总投入在期初一次性全买
    lump_shares = invested / df["close"].iloc[0]
    lump_value = lump_shares * df["close"].iloc[-1]
    return {"buys": buys, "invested": round(invested, 0),
            "dca_ret_%": round((final_value / invested - 1) * 100, 1),
            "lump_ret_%": round((lump_value / invested - 1) * 100, 1)}

定投参数：

第 2 步：多标的对比（诚实看结果）

for s in ["600519.SH", "000001.SZ", "600036.SH"]:
    print(s, dca_backtest(s))

实测（约 500 个交易日、每 20 日投 1000 元）：

结论很清楚：在上涨行情里，一次性买入因为"资金更早到位、全程在场"而明显跑赢定投；定投则把资金分散投入，收益被摊薄。定投的意义不是收益更高，而是降低一次性买在高点的择时风险、强制纪律。

关键坑与注意事项

• 定投≠收益更高：长期上涨的标的，一次性买入通常跑赢定投（资金更早在场）。定投的价值是分散择时风险、平滑体验，不是收益最大化。
• 对比基准要公平：应和"同样总投入一次性买入"比。和"不投资"或"分批但总额不同"比都会得出误导结论。
• 前复权含分红：用前复权价隐含了红利再投的近似；若要精确核算分红到账与再投时点，需更细致处理。
• 标的选择更关键：定投能摊平成本，但摊的是"好资产的波动"。定投一个长期下跌的标的，摊平的是亏损，照样亏。
• 成本与频率：本文未计手续费；过高频率的定投会增加交易成本，实务中月度/双周较常见。

常见问题（FAQ）

Q：既然定投常跑输一次性，为什么还要定投？

A：因为你事先不知道现在是高点还是低点。一次性买入若买在高点会很难受，定投用分批摊平成本、降低择时风险和情绪压力，更适合无法判断时点、持续有现金流（如工资）的投资者。

Q：定投指数还是个股？

A：定投更适合宽基指数/ETF：分散、长期向上概率高。定投单一个股要承担个股下行风险，摊平也救不了持续走弱的标的。

Q：这个回测能直接实盘吗？

A：它是教学级简化（未计手续费、按交易日间隔而非自然日、未处理停牌）。实盘前需按真实扣费、日期规则与标的完善。

Q：需要付费吗？

A：单只标的 500 根日线在免费额度内即可试；多标的/长历史批量需 Starter 及以上，详见 AlphaFeed 定价页。

小结

回测定投的价值，在于用真实数据看清定投的真面目：它靠分批摊平成本、降低择时风险，但在上涨行情里通常跑输一次性买入。AlphaFeed 提供长历史复权日线让你几十行完成定投 vs 一次性的对比——但请用公平基准、注意标的选择，别把"定投永远赚"当信仰。

参考

• AlphaFeed Python SDK 文档：https://docs.alphafeed.org/zh-Hans/sdk/python-quickstart