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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
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