量化交易回测怎样才能更精准可靠-量化交易-财云量化

摘要：

量化交易回测有很多要点，包括考虑市场限制、选择合适时段、避免过拟合等，会逐一进行说明。

量化交易 回测的重要性与复杂性

量化交易回测是评估交易策略有效性的关键步骤，但它并非简单地将历史数据代入模型计算结果。回测的过程充满了各种挑战和需要考虑的因素，直接影响到对策略未来表现的预测准确性。

市场限制对回测的影响

涨跌停限制

在很多量化交易策略中，抓涨停是常见的策略思路。在真实交易环境中，由于涨跌停的限制，往往难以实现预期的交易操作。这意味着回测结果可能过于理想化，与实际交易情况存在较大偏差。

手续费的考量

手续费是交易成本的重要组成部分，在回测中若忽略手续费，会使策略的盈利能力被高估。因此，准确计算和纳入手续费对于获得真实可靠的回测结果至关重要。

选择合适的回测时段

数据时长的权衡

回测数据的选择并非越长越好。早期市场的属性与当前迥异，例如市场监管力度、投资者结构等方面的变化。对于我国股票市场，一般建议使用最近5年或10年的数据，避免使用过于久远的起始时间，如1990年。

特定节点后的策略表现

2017年后，不少量化交易策略的收益大幅下降。因此，特别关注这一节点后的策略收益情况，能够更准确地评估策略在当前市场环境下的适应性和有效性。

量化交易回测怎样才能更精准可靠

数据处理与复权方式

前复权与后复权的选择

回测中通常使用前复权而非后复权。前复权能够更准确地反映股票价格的历史走势，避免因除权除息等因素导致的价格扭曲，从而为策略评估提供更可靠的数据基础。

数据质量与准确性

数据的质量和准确性直接影响回测结果。要确保数据的完整性、准确性和一致性，避免数据错误或缺失对回测分析造成误导。

避免过拟合与策略评估

InSample和OutofSample分析

将数据分为InSample和OutofSample进行分析，有助于避免过拟合问题。过拟合会导致策略在历史数据上表现出色，但在实际应用中效果不佳。

评价策略的多维度指标

评价策略时，不能仅仅关注收益，还要综合考虑回撤、稳定性和是否有超额收益等指标。回撤反映了策略在不利市场环境下的抗风险能力，稳定性则体现了策略在不同市场条件下的表现一致性。

盈利计算与心理预期

年化收益的计算方式

个人经验表明，最好用单利方式计算年化收益。这种计算方式相对简单直观，能够更清晰地反映策略的长期盈利能力。

调整心理预期

如果打算实盘交易，应将自己的心理预期放在回测值的一半。这是因为实盘交易面临更多的不确定性和风险，降低预期有助于保持理性和冷静。

量化交易回测是一个复杂而精细的过程，需要综合考虑多个因素，不断优化和完善，才能提高回测的准确性和可靠性，为实际交易提供有力的决策支持。