QMT 量化回测样本选择:数据区间与标的范围一、数据区间选取原则
样本内训练集 + 样本外测试集拆分
不要只用一段连续行情整体回测,建议划分:
训练集:较长历史区间,用来拟合、调参,覆盖牛市、熊市、震荡市,尽量包含加息、大跌、流动性收紧等极端行情;
样本外:独立的后续时间段,全程禁止调参,用来检验策略泛化能力,规避过拟合。
实操推荐:训练集 3–8 年,样本外至少 1 年;短线策略可缩短,但必须包含至少一轮完整风格轮动。
避免 “未来函数” 与数据截断
QMT 回测默认使用历史 K 线、逐笔 / 委托模拟行情;注意回测用的是复权数据(前复权常用),分红、拆股、指数成分调整要纳入测算。
重要:回测数据有起止边界,区间末尾不要用不完整 K 线;小盘股早年数据缺失,会造成回测失真。
时间粒度匹配实盘
日线策略:使用日线 bar;日内高频策略:用 1min/5min 级别 tick 数据。tick 数据存储量大,长周期回测对电脑性能要求高,可按需取舍。
二、标的范围筛选要点
标的池要和实盘可交易标的完全对齐
普通账户策略:沪深主板、创业板、科创板;
两融信用账户策略:限定可融资 / 可融券标的池;
⚠️ 回测不要纳入实盘无法交易的标的(停牌股、退市股、无券源标的),否则回测收益虚高。
流动性过滤(非常关键)
增加基础筛选条件:日均成交额、流通市值,剔除低成交小票;
例如:日均成交额 > 500 万,流通市值大于 50 亿,规避实盘无法成交、滑点巨大的标的。
ST、*ST 股票默认排除,除非策略本身就是专门针对风险警示股。
指数成分股动态调整
指数增强类策略,回测要模拟成分股定期调入调出,不能直接用当前最新成分股回测过去行情(幸存者偏差),QMT 可通过历史指数成分接口动态读取。
三、回测配置硬性设置
成本模拟:回测参数提前填入佣金、过户费、滑点;短线策略滑点对结果影响极大,不可忽略。
仓位限制:设置单标的上限、账户最大杠杆;两融策略需要设置维持担保比例、保证金比例,模拟强平机制。
停牌剔除:回测脚本自动过滤停牌标的,防止回测假设 “随时成交”,与实盘不符。
四、常见坑
幸存者偏差:只用当前还在上市的股票回测,忽略过去退市标的,回测绩效虚高;
过拟合:反复在同一套历史数据上调参,样本外直接失效;
未来函数:指标引用未来 K 线数据,回测曲线很漂亮,实盘信号滞后、失效;
数据缺失:早期科创板、北交所标的历史数据不全,回测结论可信度下降。
提示:回测仅检验历史逻辑,无法保证未来策略盈利;实盘还会面临券源、柜台延迟、监管异常交易监控等额外约束。
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发布于2026-10-16 16:24 广州
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