本篇文章为《回测》,希望对你投资有所帮助,最后要提醒各位,投资理财有风险,因此需要慎重选择。
你好,股票回测是指设定了某些股票指标组合后,基于历史已经发生过的真实行情数据,在历史上某一个时间点开始,严格按照设定的指标组合进行选股,并模拟真实金融市场交易的规则进行模型买入、模型卖出,得出一个时间段内的盈利率、最大回撤率等数据。该过程即为一次股票回测。
风险揭示:本信息部分根据网络整理,不构成任何投资建议,投资者不应以该等信息取代其独立判断或仅根据该等信息作出决策,不构成任何买卖操作,不保证任何收益。如自行操作,请注意仓位控制和风险控制。
你需要搞懂,滑价,偷价,参数过度优化,回测数据是静态的,实盘是动态的,例如用收盘价计算的均线金叉回测时百分百没问题,但实盘时是行不通的,因为实盘时收盘价是动态的。而且历史回测只有一个计算价格,实盘时这个价格你可能会出现买不到的情况,等等实盘与回测的差别都需要一一解决。不要盲目相信回测数据一定要仔细分析。
回测可以理解为回踩,主要出现在上涨趋势当中,行情价格需要回调测试下方支撑位,以便于下一步上涨做准备。
我知道一家量化策略回测平台【QResearch】,非常好用,QResearch是一个无编程的条件式回测平台,它将所有因素都抽象为因子,简单易用而不失灵活。用户只要理解自己的策略即可动动鼠标进行回测,非常适合有着丰富Idea但不会编程的用户快速验证想法;对于那些会编程的用户,QResearch也可以为之节省大把数据处理和细节处理的时间。QResearch基于高质量的数据库,提供丰富的因子库,其中大部分因子都可以追溯到相应的Paper,非常适合高校金融学院的学生和老师进行研究之用。QResearch自诞生以来就一直追求回测与实盘的一致,力争做到所见即所得的回测结果,目前只要交易费用设置得当,可以将每天回测与实盘的误差控制在0.1bp级别,这在市场上鱼龙混杂的回测平台当中显得格外突出!
总之,QResearch适合各路策略研发人员使用,包括基本面研究人员,量化研究人员,交易员,以及高校师生等,相信每一类人员都可以通过使用QResearch而提高效率,做出漂亮的研究或不俗的业绩!
该平台下Market Watch实时及历史数据(包括收益,统计,期限结构和会员持仓)已添加至Toolkit交易工具箱,网址:
美股研究社指出:不同风格的策略对于回测的要求是不同的,比如对于多因子选股或者趋势策略等,需要注意的几点是:
1. 区分好样本内数据和样本外数据,这个和机器学习很类似,样本内数据用于训练,样本外数据用于校验。这样做的目的是为了避免过拟合陷阱。
2. 收益的分布,看看你回测后所有交易的收益分布,看看你的收益来源是少数的几次大的收益还是来源多次的小的收益。来源于大的收益,你的收益波动性就很大,实盘往往会达不到你的效果。
3. 参数的稳定性。如果你某个参数过敏感,随便调整下就对收益影响很大,那你实盘的情况和模拟盘也有很大可能会有出入。
这类策略严格来说,避免了一些常见的坑,还是比较容易做到回测和实盘类似的。
京东量化最新推出了一些通达信的技术指标还不错,你们可以去看一下,应该能学到好多东西。
回测是存在滑价,和参数过度优化,还有,偷价,这几个问题的,举个例子,回测是用历史数据时,用收盘价计算,收盘价是固定不变的,你的策略百分百能买到,而真实实盘交易时,收盘价是最新价,是动态的,举个例子5日均线金叉10日均线买入1手,在回测中这策略没问题,但在实盘中不行,因为这一天中可能上午5日均线金叉10日,下午信号消失,你上午按策略买入下午信号消失,这就是,实盘和回测的区别,这种例子很多很多都需要一一解决的,做出一套回测数据收益高,但实际用不了的策略太容易了。
以上就是关于《回测》的全部内容了,想要学习更多的炒股知识,敬请留意我们的网站
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游客
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