不过,通过优化策略、合理设置参数等方式能缩小差距。若想进一步了解如何优化量化策略以提高实际交易效果,点击右上角加微信,我会为你提供专业指导,还有量化投资秘籍等福利赠送!
发布于2025-4-16 09:24 广州
您好
股票量化交易回测、流程如下
一、获取历史数据
需包含价格、成交量、财务数据等,时间跨度建议覆盖不同市场周期
二、 策略编码
将交易逻辑转化为代码(Python常见),明确入场/出场条件、仓位管理等规则
三、 参数设置与优化
包括交易成本、回测时间范围、初始资金量等
通过网格搜索或遗传算法寻找最优参数组合
四、 执行回测
使用专业平台(如Backtrader、券商提供的QMT/PTrade)模拟历史交易
输出关键指标 累计收益率、最大回撤、夏普比率、胜率等
五、 结果分析与验证
检查过拟合风险(样本外数据测试)
敏感性分析:调整交易成本或市场环境参数检验稳健性
以上是我对您问题的简单回答, 您可添加我的微信咨询, 祝您生活愉快!
投资有风险, 入市需谨慎
发布于2025-4-16 09:38 杭州