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以下是量化交易策略的一些回测方法： 历史数据回测：利用过去的市场数据，按照策略规则模拟交易，计算各项指标，如收益率、夏普比率等，以评估策略表现，例如用Python的Pandas库处理数据和模拟交易。 蒙特卡洛模拟回测：通过随机模拟生成多组可能的市场情景，测试策略在不同场景下的效果，能更全面评估风险和收益，不过计算量较大。 向前测试：将数据分成多段，逐步测试和优化，避免过拟合，可提高策略的稳定性和适应性，防止只针对过去数据表现好而未来失效。
这些回测方法能帮助评估和改进量化交易策略。
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发布于2025-1-21 15:56 杭州
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