Zhaoqi Ke / Профиль
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多因子选股或者趋势策略
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,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,其需要注意的几点是:
1. 过拟合问题,参数的过度优化,特别是策略中用于衡量周期或者幅度的参数,如果过度优化,则会出现过度拟合的现象,解决方法如下:
(一)区分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。
(二)通过参数优化的3D图考察策略的可靠性,假如参数优化后形成高原,所谓高原就是临近的一些参数使用的结果表现都差不多,那么这样的策略往往实盘表现更接近于回测,如果形成的不是高原而是一个个山峰,这个值表现很好,但临近的值表现却很差,这样的策略就难以做到实盘跟回测类似。
(三)不要为某个品种,或者某一段时间的数据,为了获得一个好的回测结果去优化自己的参数;最好在多个品种、多个时间段上进行全面测试。
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. 未能如实还原历史,回测时很难完全还原历史,尤其是那些有风控、资金管理模块的策略,因为历史上不同的broker都会在交易所指导的基础上给出不同的保证金率,此外涨跌停幅度也是说变就变,还有手续费结构也很复杂,这些很难100%准确回测。
高频交易
对于高频交易来说,回测和实盘的差距就更大了,需要注意的点就更多了,简单列出几个吧:
1. 数据的精度,基本来说,这类策略需要是全部行情严格按照时间戳来回放,分钟级别的都太粗糙了。
2. 滑点问题,实盘很难避免滑点,你要估计出一个滑点的数字,在回测里扣除。
3. 行情的延迟问题,在回测里行情是没有延迟的,而在实盘行情必然有延迟,这部分也会对收益有很大影响。
4. 成交问题,有些策略,比如被动做市商策略,你需要自己模拟订单的撮合成交情况,这部分和实盘往往有很大差距,你需要尽可能的去近似。而你采用交易所提供的模拟撮合环境的话,基本上是不可信的。
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,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,其需要注意的几点是:
1. 过拟合问题,参数的过度优化,特别是策略中用于衡量周期或者幅度的参数,如果过度优化,则会出现过度拟合的现象,解决方法如下:
(一)区分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。
(二)通过参数优化的3D图考察策略的可靠性,假如参数优化后形成高原,所谓高原就是临近的一些参数使用的结果表现都差不多,那么这样的策略往往实盘表现更接近于回测,如果形成的不是高原而是一个个山峰,这个值表现很好,但临近的值表现却很差,这样的策略就难以做到实盘跟回测类似。
(三)不要为某个品种,或者某一段时间的数据,为了获得一个好的回测结果去优化自己的参数;最好在多个品种、多个时间段上进行全面测试。
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. 未能如实还原历史,回测时很难完全还原历史,尤其是那些有风控、资金管理模块的策略,因为历史上不同的broker都会在交易所指导的基础上给出不同的保证金率,此外涨跌停幅度也是说变就变,还有手续费结构也很复杂,这些很难100%准确回测。
高频交易
对于高频交易来说,回测和实盘的差距就更大了,需要注意的点就更多了,简单列出几个吧:
1. 数据的精度,基本来说,这类策略需要是全部行情严格按照时间戳来回放,分钟级别的都太粗糙了。
2. 滑点问题,实盘很难避免滑点,你要估计出一个滑点的数字,在回测里扣除。
3. 行情的延迟问题,在回测里行情是没有延迟的,而在实盘行情必然有延迟,这部分也会对收益有很大影响。
4. 成交问题,有些策略,比如被动做市商策略,你需要自己模拟订单的撮合成交情况,这部分和实盘往往有很大差距,你需要尽可能的去近似。而你采用交易所提供的模拟撮合环境的话,基本上是不可信的。
Zhaoqi Ke
%make love
Make: Don't know how to make love. Stop.
% sleep with me
bad character
% got a light?
No match.
% man: why did you get a divorce?
man:: Too many arguments.
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