第一步:明确回测的核心逻辑
先理清你要回测的策略触发条件,确认所有信号用到的数据,都是交易发生之前就已经产生的历史数据
区分当前可得数据和未来才会产生的数据,避免把后续才出现的指标、价格提前纳入策略计算
确认回测的时间区间,只取区间范围内,对应时间点之前的有效数据来计算
第二步:排查回测数据中的未来偏差
逐行检查策略的信号触发规则,看是不是用到了区间结束后才公布的财报数据、调整后的分红配股数据这类后置信息
对比实盘和回测的信息获取时间,确认实盘交易时不可能提前拿到的信息,有没有被错误用在回测计算里
把错误引入的未来数据替换成交易发生时点实际可获得的真实数据
第三步:重新完成回测对比结果
替换正确数据后,按照原策略逻辑重新跑一次回测,得到修正后的回测结果
对比两次回测的收益、胜率等核心指标,就能看出未来数据对回测结果的干扰程度
根据修正后的结果调整你的量化策略,优化策略的适用性
建议你咨询专业的量化投研人员或者开户券商官方确认回测相关细节。
需要注意的是,很多初学者做回测的时候,很容易无意识引入未来数据,比如直接用股票软件里已经完成除权除息调整的价格回测,却忽略了实际交易时,当时的价格并不是调整后的价格,这会直接导致回测收益虚高,和实盘结果偏差极大。
举例来说,你回测一个基于季度财报业绩选股的策略,如果直接用现在整理好的、已经确认的全年业绩数据去给每个季度选股,就是用了未来数据——实际在季度末选股的时候,完整的全年业绩还没有公布,实际选股结果会和回测完全不同,回测得到的高收益自然也无法在实盘复现。
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