第一步:明确策略的核心收益逻辑
先梳理你的量化策略是做长期收益跟踪,还是短期的价格波动交易,确定你需要的价格数据类型。
确认你的策略信号是基于复权价格还是除权价格生成,比如均线突破类策略会依赖价格走势,分红拆分不改变实际收益逻辑,需要用到复权价格。
明确回测的目标是模拟实际交易的真实收益,还是仅验证价格形态的有效性,以此确认是否需要纳入除权除息信息。
第二步:调整回测数据的参数设置
如果是中长期持有类、净值跟踪类策略,直接选择前复权或者后复权数据,把除权除息带来的价格变动纳入回测数据。
如果是短期的日内回转、龙虎榜形态策略,只参考除权后短期的价格走势,可以不纳入除权除息信息用除权价格回测。
完成参数调整后,导出对应的回测数据集,确认数据里已经正确体现除权除息的调整或者保留原除权价格。
第三步:对比回测结果验证合理性
分别用包含和不包含除权除息信息的数据做一次回测,对比两个结果的收益、最大回撤、胜率等核心指标差异。
结合你的交易周期和实际交易场景,判断哪一个回测结果更贴近实盘的真实情况。
确定最终使用的回测数据方案,再进行后续的策略优化和实盘测试。
建议咨询你的量化工具提供商,确认数据设置的具体细节。
需要注意的是,如果不纳入除权除息信息,除权除息日会出现大幅的价格跳空,会导致回测结果失真,比如原本股价100元,10送10除权后变成50元,不调整的话会认为股价一天暴跌50%,会错误触发很多买入卖出信号,得出完全不准确的回测结论;如果是做指数基金的长期回测,除权除息的分红累计对最终收益影响非常大,不包含的话回测收益会远低于实际可获得的收益,高估策略的实际效果;即便是短期策略,也建议在除权除息后等待价格稳定再触发信号,避免价格跳空带来的策略误判。
举例来说,你做的是围绕贵州茅台的中长期均线策略,贵州茅台每年都会分红,如果回测的时候不包含除权除息信息,每次分红后价格都会出现大幅跳空,均线会被错误拉低,系统会错误触发买入信号,回测得到的收益率会和你实际交易能拿到的收益率差距很大;而如果你用包含除权除息信息的复权价格回测,就能正确反映价格走势和实际收益,得到的回测结果更贴近实盘表现。
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发布于2026-8-6 16:08 杭州



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