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数据准备:获取标的资产价格、期权合约价格、波动率、无风险利率等历史数据。策略建模:将策略逻辑转化为量化模型(如 Python 代码),定义开平仓条件、仓位管理等。参数设定:设置期权行权价、到期日、交易成本等参数,模拟真实交易环境。回测执行:运行模型,计算策略在历史时间段内的盈亏、最大回撤、夏普比率等指标。结果分析:对比策略表现与基准(如标的资产收益率),优化参数或调整策略逻辑。
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天勤量化的 “策略回测数据校准” 功能,能自动修正历史数据中的 “除权除息、行情断层” 问题吗?比 QUANTAXIS 的手动校准更精准吗?