股票回测:数据优先指南

从研究问题到时点数据、执行假设、验证和保存证据的严谨流程。

By DataCedar··1 min read·Simplified Chinese

股票回测将历史决策规则应用于每个模拟时间点可用的信息和可交易价格。有效测试需时点宇宙、明确价格调整、事件已知时间、现实成交和成本、完整覆盖、参数纪律及未触及的样本外期。

冻结信息集

定义决策时间,仅允许截止前已知数据。后续 SEC 修订、收益日程修正、基本面重述和当前指数成员不得泄漏至早期模拟。

通过历史身份解析证券,保留退市名称。否则宇宙排除多失败案例,夸大表现。

模拟可交易对象

在查看结果前选择条形和成交规则。盘后事件后同收盘价成交不可能;薄成交量和宽价差使理论价格不可靠。

相关时包含佣金、价差、滑点、借贷和定位假设、停牌及组合限制。敏感性测试应显示结果是否在稍差执行下仍稳健。

  • 所有信号滞后至公开时间。
  • 使用时点成员资格。
  • 拒绝不完整回溯。
  • 测试成本和成交延迟。

验证而非无限优化

分离研究、验证和最终保留期。限制变体数量,报告所有测试选择,且与简单基线比较。

保存代码版本、参数、数据查询、来源运行、覆盖快照、交易和指标。无证据包的优异曲线非可复现结果。

Key takeaways

  • 01仅模拟当时已知信息。
  • 02包含退市证券和现实执行。
  • 03保留未触及的保留期。
  • 04保存完整证据包。

从研究问题到时点数据、执行假设、验证和保存证据的严谨流程。

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Questions, answered.

至少需时点证券宇宙、价格与成交量、公司行为、交易所日历、覆盖及信号已知时间数据。

在拟合模型前构建研究数据集。

从公司身份、时点截止、来源权利和预期覆盖开始。然后查询决策实际可见的证据。

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