(核心解决方案)
用Python的backtrader库就能轻松实现回测。比如做个简单的双均线策略:
```python
import backtrader as bt
class DualMAStrategy(bt.Strategy):
params = (('fast', 10), ('slow', 30))
def __init__(self):
self.ma_fast = bt.indicators.SMA(period=self.p.fast)
self.ma_slow = bt.indicators.SMA(period=self.p.slow)
def next(self):
if self.ma_fast[0] > self.ma_slow[0]:
self.buy()
elif self.ma_fast[0] < self.ma_slow[0]:
self.sell()
# 加载数据
data = bt.feeds.GenericCSVData(dataname='your_data.csv')
# 创建回测引擎
cerebro = bt.Cerebro()
cerebro.adddata(data)
cerebro.addstrategy(DualMAStrategy)
# 运行回测
results = cerebro.run()
```
(注意事项)
1. 数据要包含时间、开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量
2. 记得设置手续费和滑点参数
3. 建议用3年以上数据进行测试
(我的优势)
我在叩富问财论坛做过上百次策略回测,总结出这些经验:
1. 回测时要考虑实际交易中的延迟
2. 参数优化不能过度拟合
3. 需要做样本外测试
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发布于2025-10-12 12:23 北京

