自己回测引擎？
编写的回测框架，它可以模拟历史交易数据，测试不同的交易策略，评估交易策略的效果和风险，从而为量化交易提供决策支持。
自己回测引擎的原理是什么？
自己回测引擎的原理是基于历史交易数据和交易规则，构建一个模拟交易环境，然后在这个环境中运行不同的交易策略，统计交易结果，评估交易策略的优劣。回测引擎的实现主要包括数据处理、事件驱动、策略设计、回测执行和结果分析等模块。
自己回测引擎有哪些功能？
自己回测引擎具有以下功能
（1）数据导入支持导入各种历史交易数据格式，包括CSV、Excel、数据库等。
（2）事件驱动采用事件驱动的方式实现交易过程，包括市场数据事件、订单事件、成交事件等。
（3）策略设计支持多种交易策略设计，包括均值回归、趋势跟踪、动量策略等。
（4）回测执行支持单次或批量回测执行，可以灵活调整回测时间段、交易费用、资金管理等参数。
（5）结果分析支持多种回测结果分析方法，包括收益曲线、风险指标、交易记录等。
自己回测引擎？
编程基础和量化交易知识，具体步骤包括
（1）导入历史交易数据，进行数据清洗和处理。
（2）设计交易策略，编写交易策略代码。
（3）构建回测框架，包括建立事件驱动模型和交易执行模块。
（4）执行回测，统计交易结果。
（5）分析回测结果，评估交易策略的优劣。
需要注意的是，回测结果仅供参考，不能保证未来交易效果。同时，回测过程中需要考虑交易成本、资金管理等因素的影响，以保证回测结果的真实性和可靠性。
自己回测引擎可以帮助量化交易者更加高效地测试和优化交易策略，提高交易效率和盈利能力。