策略测试的完整流程
1、明确策略逻辑与参数 、梳理策略的核心逻辑(如 “MACD 金叉买入,死叉卖出”),确定关键参数(如均线周期、超买超卖阈值)。
2、 数据准备与预处理
收集标的 ETF 的历史价格、成交量、基本面数据(如净值、成分股权重);
处理数据异常(如复权修正、缺失值填充),确保数据准确性。
3、 搭建回测框架
使用量化平台(如聚宽、米筐、Python 的 Backtrader 库)编写回测代码,设定交易规则(如手续费、滑点)。 4、回测与绩效评估
运行回测,覆盖不同市场环境(牛市、熊市、震荡市),评估策略在历史数据中的表现。
5、 参数优化与敏感性分析
通过网格搜索、遗传算法等方法优化参数,测试参数微小变动对绩效的影响。
6、 实盘前模拟交易
在模拟交易环境中运行策略,验证信号执行、资金管理与风险控制的有效性。
发布于2025-5-23 12:09 杭州

