开始介绍“历史回溯测试”之前，我们先介绍一下什么是量化策略的本质。

量化策略的本质上是一套完整的算法规则，包括如何筛选、何时买入、何时卖出、如何止损、如何进行仓位管理等等。

我们把策略的这套算法规则编写成程序代码，编译成计算机程序，部署到电脑上执行，然后再把当前持仓和行情数据喂进去，策略就会开始自动计算运行并调仓操作了。

这里就很有意思了，如果我们开一下脑洞，把历史行情数据按照时间顺序喂给量化策略，那会怎么样呢？

量化策略仍然会根据喂给它的历史行情数据进行计算，并按照时间顺序，给出调仓的指令，就像穿越时空回到了过去一样。
                                                                    历  史  回  溯

这就是“历史回溯测试”的基本原理，下面开始正式介绍这个量化策略的重要概念。

历史回溯测试，简称历史回溯，就是用真实的历史行情数据对策略进行模拟测试，评估其盈利能力和风险控制能力的方法，也是快速验证和迭代优化一个策略的重要方法，是量化投资方法论的大杀器。

历史回溯的方法，简单的说，就是用完全真实的历史行情数据，构造一个模拟的市场环境（回溯沙盒），让策略在其中运行，像时空穿越一样，回到历史上的某个时间节点，开始运行并模拟操作，然后跟其操作记录计算策略的阶段性收益、胜率、最大回撤等评估指标。

历史回溯给量化投资带来了一个巨大的优势，就是高效。

试想一下，我们想验证一个策略的有效性，如果是在真实市场中，就会受限于时间的流速，要验证策略3个月的表现，就真的需要等上3个月，要验证1年的表现，就真的需要等上1年。

如果使用“历史回溯”就方便的多了。要检验策略某3个月的表现，只需要把这段时间的历史行情喂给策略就可以了，所需时间的长短仅受限于电脑计算速度的快慢。
                                            回 溯 分 析 要 点


也许有人会说，历史回溯只能检验策略的历史表现，而在真实市场中可以检验策略未来的表现。可惜的是，在真实市场中，当时间结束计算出策略的评估报告时，评估的仍然是历史业绩，和在那个时点跑一遍历史回溯没有什么区别。

历史回溯，还给策略的开发者带来了巨大的便利。开发者可以通过历史回溯快速验证策略的有效性，根据回溯结果优化策略算法，再验证再优化，进行迭代优化，大大加快的策略开发和优化的速度。并且，开发者还可以指定历史回溯的时间段，做有针对性的算法优化。

说了这么多历史回溯的优点，下面说说历史回溯带来的问题……

历史回溯虽然大大提高了效率，但带来了两个问题：一个是“未来函数”，另一个是“过度拟合”，这两个问题都会导致策略在真实市场环境中不同程度的失效。

未来函数，就是在时空穿越的时候把未来的信息也一起带回去了。

“未来函数”如何解决更优呢？
在回溯沙盒环境上构造了一个信息过滤的安全网，滤除掉了所有来自未来的信息，从源头上保证了策略在回溯时不会受任何未来信息的干扰。

近期集中解答下关于量化问题，希望能帮到您！股票开户 融资融券VIP政策正在进行中，欢迎点击头像添加吴经理微信咨询~