以下是一个基于Java实现的简单网格交易回测程序框架，以证券ETF（512880）为例。代码包含历史数据加载、网格策略逻辑和基础统计指标：

import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileReader;
import java.text.ParseException;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.*;// K线数据对象
class KData {Date date;double open;double high;double low;double close;long volume;public KData(String[] data) throws ParseException {SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");this.date = sdf.parse(data[0]);this.open = Double.parseDouble(data[1]);this.high = Double.parseDouble(data[2]);this.low = Double.parseDouble(data[3]);this.close = Double.parseDouble(data[4]);this.volume = Long.parseLong(data[5]);}
}// 网格策略回测引擎
class GridStrategyBacktest {List<KData> historicalData;double initialCapital = 100000;  // 初始资金10万元double cash = initialCapital;int position = 0;  // 持仓数量double gridStep = 0.05;  // 网格间距5%int gridLevels = 10;     // 网格层数double basePrice;        // 基准价（网格中心）List<String> trades = new ArrayList<>();  // 交易记录double totalReturn = 0;int winCount = 0;int tradeCount = 0;public GridStrategyBacktest(List<KData> data, double basePrice) {this.historicalData = data;this.basePrice = basePrice;}// 执行回测public void runBacktest() {for (KData bar : historicalData) {double price = bar.close;// 计算当前价格对应的网格层级int targetLevel = (int) ((price - basePrice) / (basePrice * gridStep));// 计算应该持有的仓位int targetPosition = Math.min(gridLevels, Math.max(-gridLevels, targetLevel)) * 100;// 执行交易int volumeToTrade = targetPosition - position;if (volumeToTrade != 0) {executeTrade(bar.date, price, volumeToTrade);}}// 计算最终收益totalReturn = (cash + position * historicalData.get(historicalData.size()-1).close - initialCapital) / initialCapital;}private void executeTrade(Date date, double price, int volume) {double cost = Math.abs(volume) * price * 1.0003;  // 包含0.03%的交易费用if (volume > 0) {  // 买入if (cost > cash) return;cash -= cost;position += volume;trades.add(String.format("%tF - 买入 %d股 @ %.4f", date, volume, price));} else {          // 卖出if (-volume > position) return;cash += (-volume) * price * 0.9997;  // 扣除卖出手续费position += volume;trades.add(String.format("%tF - 卖出 %d股 @ %.4f", date, -volume, price));}tradeCount++;if ((volume > 0 && price < basePrice) || (volume < 0 && price > basePrice)) {winCount++;}}// 输出统计结果public void printResults() {System.out.println("===== 回测结果 =====");System.out.printf("初始资金: %.2f\n", initialCapital);System.out.printf("最终资产: %.2f\n", cash + position * historicalData.get(historicalData.size()-1).close);System.out.printf("总收益率: %.2f%%\n", totalReturn * 100);System.out.printf("交易次数: %d\n胜率: %.2f%%\n", tradeCount, (double)winCount/tradeCount*100);System.out.println("\n最后5笔交易记录：");trades.subList(Math.max(0, trades.size()-5), trades.size()).forEach(System.out::println);}
}public class ETFBacktester {public static void main(String[] args) {// 1. 加载历史数据（示例数据格式：日期,开盘价,最高价,最低价,收盘价,成交量）List<KData> history = loadCSV("512880.csv");  // 需替换为实际数据文件路径// 2. 设置网格参数double basePrice = 1.0;  // 根据历史中位数设定网格基准价// 3. 运行回测GridStrategyBacktest backtester = new GridStrategyBacktest(history, basePrice);backtester.runBacktest();// 4. 输出结果backtester.printResults();}private static List<KData> loadCSV(String filename) {List<KData> data = new ArrayList<>();try (BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader(filename))) {String line;br.readLine();  // 跳过标题行while ((line = br.readLine()) != null) {String[] values = line.split(",");data.add(new KData(values));}} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}return data;}
}

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代码说明及使用步骤：

1. 数据准备：

   • 需要准备CSV格式的历史数据文件（示例文件名：512880.csv）
   • 数据格式（按日期排序）：

     日期,开盘价,最高价,最低价,收盘价,成交量
     2023-01-03,1.052,1.068,1.050,1.065,12345678
     ...
     

2. 核心逻辑：

   • 网格生成：以基准价(basePrice)为中心，上下各生成gridLevels层网格
   • 交易触发：当价格突破网格层级时调整仓位
   • 费用计算：包含0.03%的买卖双边交易费用

3. 关键参数：

   double initialCapital = 100000;  // 初始资金
   double gridStep = 0.05;         // 5%网格间距
   int gridLevels = 10;            // 网格层数
   

4. 输出指标：

   • 总收益率
   • 交易次数
   • 胜率（盈利交易占比）
   • 详细交易记录

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扩展建议（可根据需求添加）：

1. 增强统计指标：

   // 在GridStrategyBacktest类中添加：
   double maxDrawdown = 0;     // 最大回撤
   double peak = initialCapital;// 在每次交易后更新：
   double currentValue = cash + position * price;
   if (currentValue > peak) {peak = currentValue;
   } else {double dd = (peak - currentValue)/peak;if (dd > maxDrawdown) maxDrawdown = dd;
   }
   

2. 参数优化功能：

   public void optimizeParameters() {for (double step = 0.03; step < 0.08; step += 0.01) {for (int levels = 5; levels <= 15; levels += 2) {GridStrategyBacktest test = new GridStrategyBacktest(history, basePrice);test.gridStep = step;test.gridLevels = levels;test.runBacktest();System.out.printf("步长:%.2f 层数:%d 收益:%.2f%%\n", step, levels, test.totalReturn*100);}}
   }
   

3. 可视化输出：

   // 使用JFreeChart库生成收益曲线图
   XYSeries series = new XYSeries("净值曲线");
   for (int i = 0; i < historicalData.size(); i++) {double value = cash + position * historicalData.get(i).close;series.add(i, value / initialCapital);
   }
   

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注意事项：

1. 需要复权价格数据（建议使用后复权）
2. 实际交易需考虑最小交易单位（A股ETF为100股整数倍）
3. 可增加止盈止损逻辑：

   // 在executeTrade方法中添加：
   if (totalReturn > 0.3) {  // 收益率超过30%时清仓int sellVolume = position;executeTrade(date, price, -sellVolume);
   }
   

如需完整实现，建议结合第三方库（如Ta4j用于技术指标计算）和数据库（存储历史数据）。