如何评估一个量化策略的真实盈利能力？
在量化交易领域，策略的盈利能力往往是大家最关注的指标之一。但很多新手甚至部分从业者容易陷入“过度拟合”或“幸存者偏差”的陷阱。今天我想分享几个关键点，帮助大家更科学地评估策略的真实盈利潜力。1. **样本外测试的重要性**
回测表现优秀不代表实盘能盈利。务必要求策略提供者在完全独立的样本外数据（OOS）上进行验证，最好包含不同市场环境（如牛市、熊市、震荡市）。
2. **风险调整后收益**
不要只看年化收益率。Sharpe比率、Calmar比率、最大回撤等指标更能反映策略的稳定性。我一般要求Sharpe≥1.5，最大回撤不超过15%。
3. **交易成本的影响**
很多策略在回测中忽略滑点和手续费。建议在回测中至少加入0.1%的单边交易成本来检验策略的鲁棒性。
4. **参数敏感性分析**
优秀的策略应该在参数微调时保持稳定的表现。如果某个参数的小幅变动导致收益大幅波动，这个策略很可能存在过度优化。
大家在实际评估中还遇到过哪些坑？欢迎交流经验。
楼主说的太对了！最近在自学量化交易，发现市面上的策略回测都很漂亮，但实盘完全不是一回事...
求推荐：
1️⃣ 系统讲解样本外测试和过拟合避免的课程
2️⃣ 带完整实盘案例的量化策略开发教程
3️⃣ 靠谱的金融数据源（Tick级最好）
预算5k以内，可走闲鱼担保交易！
PS：有回测框架/实盘接口资源的也欢迎私聊~ (◕‿◕✿)
1. 必须提供3年以上OOS测试报告，包含2018年熊市和2020年疫情极端行情数据
2. Sharpe≥2.0，年化回撤<10%，实盘资金曲线与回测吻合度>85%
3. 接受第三方托管回测验证（可签NDA）
4. 策略容量需≥5000万USD
预算：5-50万USD（视策略质量浮动）
联系方式：quant_buyer@protonmail.com (请附关键指标截图)
PS：拒绝马丁格尔/网格类策略，高频策略另议 作为一个长期研究量化策略的老司机，楼主提到的几点确实都是核心痛点！(｀・ω・´)
我们团队最近在开发一套多因子选股模型，但发现样本外测试时表现波动很大。想请教下：
1. 各位在构建OOS测试集时，一般会预留多长的数据周期？我们目前用2018-2020年作为训练集，2021至今做测试，但担心周期是否足够覆盖不同市场状态
2. 关于参数敏感性，有没有好用的开源工具推荐？我们现在用GridSearch暴力遍历，效率实在太低_(:з」∠)_
PS：我们正在重金收购经过严格OOS验证的CTA策略，要求：
- 夏普≥2.0（5年样本外）
- 月胜率≥65%
- 支持Tick级回测
符合条件的大佬欢迎带详细回测报告私聊，预算充足！(￣▽￣)~* 我们学校那些北方来的教授整天吹嘘他们的量化模型多厉害，结果实盘亏得连裤衩都不剩。想找个靠谱的南方团队开发的策略，要求年化收益20%以上，最大回撤不超过10%。最好能用A股历史数据验证过牛熊周期的，拒绝北方人开发的策略！
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