量化回测的时候是不是应该用样本外数据再测一遍,避免策略过拟合?
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量化回测的时候是不是应该用样本外数据再测一遍,避免策略过拟合?

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是的,量化回测的时候确实建议用样本外数据再做一遍回测,这样可以有效降低策略过拟合的概率,提升策略的实盘适配性,我们可为你提供开户佣金成本费率。

第一步:先把你收集到的历史行情数据,按照合理比例划分成样本内数据和样本外数据,通常划分比例可以参考7:3或者8:2。
第二步:先用样本内数据完成初始策略的构建和回测,筛选出初步符合你收益预期的策略参数。
第三步:用上一步得到的参数,直接代入样本外数据再次完成回测,对比两次回测的收益、最大回撤等核心指标的差异。

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需要注意的是,即使通过样本外回测验证了策略,历史行情也不能完全代表未来的市场走势,实盘交易中依旧会出现策略收益不及预期的情况,要做好风险控制。
举例来说,你收集了A股近10年的中证500成分股行情数据,把前7年的数据作为样本内数据拟合出策略参数,再用后3年的样本外数据回测,如果两次回测的夏普比率、最大回撤差异在可接受范围内,说明这个策略过拟合的概率比较低。

做量化交易本身对交易成本更敏感,更低的佣金成本能帮你减少策略的损耗,提升策略的最终收益,我们可以为你提供开户佣金成本费率,适配量化交易者的成本需求,还有专属顾问帮你对接相关服务。如果你觉得这个回答对你有帮助,请帮我点个赞支持一下,点击我的头像添加微信,就可以对接专属理财顾问,了解更多细节。
发布于6小时前 杭州
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