polars_backtest_extension
基于Polars的极速投资组合回测工具
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：polars_backtest_extension。 它的用途是：基于Polars的极速投资组合回测工具 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/polars-backtest-extension/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
'帮我用Polars写一个简单的双均线策略，并用polars_backtest回测一下。' 它会生成计算快慢均线并产生交易信号的Polars表达式代码，然后调用`.bt.backtest_with_report`方法运行回测并展示包含关键指标和图表的报告。或者你可以说：'我的回测报告显示最大回撤很大，如何用这个库添加止损？' 它会指导你使用`stop_loss`等参数来修改回测配置。
介绍
polars_backtest_extension 是一个专为Polars DataFrame设计的投资组合回测工具，旨在解决传统回测框架速度慢、与数据流处理框架集成度低的问题。它通过Rust核心和Arrow内存格式，实现了远超同类Python库的计算性能。
使用方式非常直观，可直接在Polars DataFrame上通过.bt.backtest()命名空间调用，支持传入列名或Polars表达式作为仓位信号。除了基础回测，还提供一键生成包含净值曲线、回撤、月度收益热力图等丰富图表的交互式HTML报告功能，报告可离线查看。
该工具非常适合量化交易员、数据分析师和金融科技开发者，他们需要在海量历史数据上快速验证和迭代交易策略。对于使用Polars进行金融数据处理的研究人员或学生，它也是理想的回测解决方案。
建议用户首先从简单的权重列回测开始，熟悉基础参数如trade_at_price和resample。在策略复杂化后，再逐步使用止损止盈、T+1执行等高级功能。注意，该工具专注于投资组合层面的回测模拟，不包含复杂的订单簿或高频交易模拟。
核心特点
核心区别在于其原生深度集成Polars，能以DataFrame方法链的形式无缝调用回测功能，并且底层由Rust实现，相比纯Python回测库（如Finlab）有15倍以上的速度提升。
注意事项
不适合需要模拟高频交易、复杂订单类型或非标准化资产（如衍生品）的回测场景。
常见问题
polars_backtest 和 backtrader、zipline 有什么区别？
polars_backtest 深度集成Polars，以DataFrame为中心，执行速度极快，适合处理大规模股票面板数据，而backtrader/zipline更偏向事件驱动的策略定义。
生成的HTML报告可以自定义吗？
报告样式和内容模块是预设的，但可以通过`report_data()`函数获取原始JSON数据，用于构建自定义的可视化仪表板。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/polars-backtest-extension/raw/index.md 读取 polars_backtest_extension 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/polars-backtest-extension/raw/index.md（查看排版版本）