第一步:明确你的量化策略类型确定数据需求
如果你是做中长期持有类、偏向计算收益累计的策略,优先选择前复权或者后复权的除权除息处理后数据。
如果你是做短期日内交易、只参考价格点位做触发的策略,确认你的策略逻辑是否需要复权处理,避免价格跳空导致信号误触发。
如果你回测是为了验证分红相关的策略逻辑,可以单独保留分红数据再做针对性处理。
第二步:获取并处理除权除息相关数据
从正规金融数据平台获取包含除权除息信息的标的历史数据,不要使用只截取收盘价、缺失除权除息公告的不完整数据。
根据你的策略需求对数据做复权处理:如果要贴合当前股价直观观察,选择前复权数据;如果要还原累计真实收益,选择后复权数据。
将处理好的数据和除权除息公告做交叉核对,确认分红、送转股等信息都已经正确体现在数据中。
第三步:对比回测结果验证贴合度
分别用未处理的除权除息数据、正确复权后的除权除息数据做回测,对比两组回测得到的收益曲线、胜率、最大回撤等核心指标。
观察回测结果和你实盘模拟交易的结果差异,判断哪一组数据的回测结果更贴合实际交易情况。
根据对比结果确定后续回测固定使用的数据格式,固定数据处理规则保证回测结果可重复验证。咨询官方确认细节。
需要注意的提示:即使使用了正确处理的除权除息后复权数据,回测结果也只是历史表现参考,未来市场环境变化可能会导致策略实盘收益和回测结果出现偏差,不要过度迷信回测业绩。
举例说明:一个持有时间一年的中证500成分股轮动策略,使用未复权的除权除息数据回测,因为成分股多次除权除息留下价格跳空,回测得出的年化收益比实际实盘收益高出12%,而使用后复权处理的除权除息数据回测,最终回测年化收益和实盘收益的差异不到1%,贴合度明显更高。
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发布于2026-8-24 11:41 杭州



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