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您好，1. 回测流程
1. 数据准备：在聚宽平台导入沪深 300ETF 近 5 年日 K 线数据，补充复权因子、成分股调整记录。
2. 策略编码：用 Python 编写双均线策略（如 5 日均线上穿 20 日均线买入，下穿卖出），设置手续费为 0.03%。
3.参数设置：
初始资金 100 万，单笔最大仓位 20%，禁止做空。
回测区间：2020-2025 年，排除春节、国庆等休市日。
4. 执行回测：平台自动计算策略在不同市场环境下的收益（如 2022 年熊市收益率 - 15%，2023 年牛市收益率 40%）。
2. 优化方法
参数网格搜索：
在聚宽中对双均线策略的周期参数进行网格测试（如短周期 5/10/15 日，长周期 20/30/40 日），筛选出夏普比率最高的组合（如 5 日 / 30 日，夏普 1.8）。
过拟合检测：
将数据分为训练集（2020-2023 年）和测试集（2024-2025 年），若训练集收益率 50% 但测试集仅 10%，则调整参数或简化策略。
发布于2025-5-23 15:13 杭州
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量化交易策略回测的时候要怎么避免幸存者偏差的问题？
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