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            量化交易的四个研发步骤(二)

            时间:2019-01-23 08:49来源:未知 作者:一个量化投资者 点击:
            我们在前面的文章中讲到 量化交易 流程中的第一步策略识别的相关内容。今天那我们继续量化交易的其它部分的学习,希望大家在学习之后能够有所收获哦! 回溯测试就是我们经常听到的回测?梢运嫡馐且恢智捌谂卸喜呗允欠裼判愕谋曜。它可以反映出我们开发的策

            我们在前面的文章中讲到量化交易流程中的第一步策略识别的相关内容。今天那我们继续量化交易的其它部分的学习,希望大家在学习之后能够有所收获哦!

             
            回溯测试就是我们经常听到的回测?梢运嫡馐且恢智捌谂卸喜呗允欠裼判愕谋曜。它可以反映出我们开发的策略在未来的市场行情中的预期表现;夭獾哪康木褪俏颂峁┲ぞ,用来证明我们开发的策略无论是在历史数据中还是测试数据中都是可以盈利的。
             
            但是我们都知道量化交易中存在着一定的偏差,所以回溯测试也并不代表就一定能够成功。我们常见的几种类型的偏差有先窥偏差、优化偏差和幸存者偏差。历史数据的可用性和清洁度、交易成本等都在一定程度上决定了我们回溯测试的有效性。
            量化交易四步走!轻松学~(二)
            交易策略一旦确定那么就需要获取历史数据,然后根据历史数据进行测试。目前获得数据的方法有很多。但是根据渠道不同数据的质量、时间间隔以及深度等都不尽相同。交易者在选择数据时需要关注的是数据中的幸存者偏差、精度、清洁度等问题。
             
            精度我们不难理解就是数据的整体质量比如数据中是否还有错误的地方。这些错误数据有时比较容易识别,利用我们用一个窄带滤波器就可以找出并改正他们。但是很多时候他们都不太容易识别出来,需要投资者根据不同的数据供应商提供的数据之间进行对比检查出来。
             
            幸存者偏差通常存在于一些廉价的或者免费的数据中。这些数据不包含已经不再交易的资产数据;蛘卟辉俳灰、破产或退市的股票。如果数据集合中有此种类型的偏差。那么我们将开发出来的策略在该数据中进行测试时往往会出现策略的历史表现比在实盘中表现要更好。
             
            为了能够进行回测我们需要利用一个软件平台。软件平台的选择我们可以用专门的回测软件比如Tradestation、Excel、Matlab或者python能够自主实现的平台。
             
            我们在进行系统回测时一定要注意最大资金回撤和夏普比率。夏普比率指的是超额收益均值和超额收益标准差之间的比值。我们在这里提到的超额收益指的是量化交易策略收益超出某个预定的基准。那么最大资金回撤就是表现在一段时间内账户的资金曲线从波峰到波谷的最大跌幅我们通;崂冒俜直壤幢硎。如果经过回撤之后,策略的夏普比率非常高并且最大资金回撤非常小,那么我们就可以进入下一步交割系统。
             
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            【量化投资有声读书系列】股票作手回忆录—第七章(5-4)
            (责任编辑:一个量化投资者)
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