天勤量化如何处理策略实盘与回测的“幸存者偏差”?有哪些数据清洗机制?
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天勤量化如何处理策略实盘与回测的 “幸存者偏差”?有哪些数据清洗机制?

叩富问财 浏览:325 人 分享分享

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天勤量化通过 “全样本数据还原” 降低幸存者偏差,核心措施:

偏差处理:

纳入退市标的数据:回测时包含 “已退市股票、过期合约” 的完整历史,某策略因纳入退市股数据,回测收益从 22% 修正为 17%,更贴近实盘;

复权处理优化:采用 “后复权 + 分红再投资” 模型,某高分红策略经修正后,回测与实盘收益偏差缩至 3%。

清洗机制:自动剔除 “上市不足 3 个月的新股、单日涨跌幅超 20% 的异常数据”,某用户的小盘股策略通过清洗,极端行情下的回测稳定性提升 40%。

数据处理使策略的 “存活偏差修正率” 达 90%,某私募通过该功能避免了对 “已退市妖股” 的过度依赖。

发布于2025-7-31 17:37 鹤岗

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