首先要提醒大家,回测存在过度拟合的风险,校验时必须多维度验证,避免策略只适配历史数据。
1. 样本外校验:咱们可以把历史行情数据拆成训练集和测试集,比如用前8年数据做策略开发,后2年做样本外测试,若测试集的收益、回撤表现和训练集差异不大,说明策略通用性强,反之可能存在过度拟合问题。
2. 参数敏感性测试:调整策略的关键参数,比如止损比例、持仓周期,观察收益曲线的波动幅度,若参数小幅变动就导致收益大幅下滑,说明策略稳定性差,需要进一步优化。
3. 极端场景测试:选取熊市、突发黑天鹅等极端时段单独回测,比如2018年的单边下跌行情,看策略的最大回撤是否在您能接受的范围,验证策略的抗风险能力。
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发布于23小时前 深圳



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