二是样本外测试,把数据分成样本内和样本外两部分,先用样本内数据优化策略,再放到样本外数据中检验,若效果依然不错,策略稳定性就更可靠。
三是压力测试,人为设置极端市场情况,如大幅涨跌、流动性危机等,观察策略在这些极端条件下的应对能力和表现。
多维度测试能更好了解策略稳定性。要是您想开启量化交易之旅,我可以为您提供开户佣金成本费率。觉得回答有帮助的话,点赞鼓励一下哟。点我头像加微联系我,还有更多投资秘籍分享给您。
发布于2025-2-26 01:13 北京


发布于2025-2-26 01:13 北京
量化交易中进行策略稳定性测试,一般通过以下方式:
历史回测:选取较长时间跨度、不同市场阶段的历史数据,如涵盖牛市、熊市、震荡市等,在合理成本参数下模拟交易,若回测结果在多市场环境下都能保持盈利或收益稳定,策略稳定性可能较好。
样本内与样本外测试:将数据分为样本内数据(用于构建和优化策略)和样本外数据(用于检验策略),先在样本内优化,再用样本外数据验证,若样本外效果与样本内相近,说明策略不是过度拟合,稳定性强。
敏感性分析:改变策略中的关键参数,如止盈止损点、交易频率等,观察策略绩效变化,若绩效对参数变化不敏感,说明策略稳定性好。
蒙特卡罗模拟:基于历史数据统计特征,生成大量随机市场情景,模拟策略交易,分析模拟结果的分布情况,若大部分模拟结果接近,说明策略在不同随机情景下稳定性高。
滚动回测:按固定时间窗口滚动使用历史数据进行回测,每次更新数据,观察策略绩效随时间的变化,若绩效波动小,说明策略适应市场变化能力强,稳定性好。
压力测试:人为设定极端市场情况,如大幅涨跌、流动性骤降等,观察策略在极端情况下的表现,若策略能承受压力,说明稳定性和抗风险能力强。
与基准对比:将策略绩效与合适的市场基准(如指数)对比,若策略在不同市场阶段都能持续跑赢基准,且收益波动小,说明稳定性好。
发布于2025-2-27 09:59 西安