第一步:明确你设计策略的交易周期
1.梳理策略的信号触发规则,确定单次持仓的预期持有时长。
2.如果策略是日内多次开平仓的高频策略,或者信号触发依赖盘中价格波动,需要准备日内高频数据。
3.如果策略是日线级别调仓的中低频策略,信号只和收盘价或日线级别数据相关,不需要日内高频数据。
第二步:评估回测数据的可得性和准确性
1.确认能获取的历史数据粒度,免费数据源一般只能获取日线级别数据,付费专业数据源才能拿到完整的分笔、Tick级别的日内高频数据。
2.计算存储和回测高频数据的成本,日内高频数据体量很大,普通的个人设备回测会消耗大量算力和存储空间。
3.根据自身的硬件、数据和成本条件,选择对应粒度的回测数据。
第三步:验证回测结果的有效性
1.如果不需要日内高频数据,直接用日线级别数据完成回测,统计策略的收益风险指标。
2.如果需要日内高频数据,导入完整的日内数据完成回测,重点统计滑点、冲击成本对收益的影响。
3.对比实盘模拟交易的结果,调整回测参数优化策略。
需要注意的提示:使用日内高频数据回测时,一定要加入滑点和冲击成本的拟合,如果直接用历史成交价格计算收益,会大幅高估策略实际收益,回测结果会严重偏离实盘表现,甚至会让你误判一个失效策略为盈利策略。
举例说明:你设计了一个日均交易30次的日内做市场景量化策略,信号都是基于Tick级别逐笔成交的价差触发,如果只用每日收盘价回测,完全模拟不了信号触发和成交的过程,回测结果完全无效,这时候必须加入日内高频数据才能得到合理的回测结果;如果你设计了一个只在每日收盘后根据均线金叉死叉做调仓的趋势策略,持仓周期通常在几天到几周,只用日线收盘价就能完成准确回测,不需要额外增加成本获取日内高频数据。
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发布于2小时前 杭州



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