量化策略回测中常见的数据偏差及应对方法
在量化策略开发过程中，回测阶段的数据偏差问题往往会导致策略在实际交易中出现显著性能差异。最常见的前视偏差（Look-ahead Bias）通常源于使用了未来数据，比如在回测中错误地包含了当天的收盘价。 survivorship bias（幸存者偏差）则容易发生在使用当前仍在交易的股票数据回测历史策略时，忽略了已经退市的股票。为避免这些偏差，建议采用以下方法：第一，确保使用point-in-time数据，即每个时间点只能使用当时已经公开的信息。第二，加入退市股票数据，构建更完整的历史数据集。第三，考虑交易成本与滑点的影响，使用更真实的交易模拟。第四，进行样本外测试和前进分析（Walk-forward Analysis）来验证策略的稳健性。
此外，还要注意过度拟合问题，可通过减少参数数量、使用正则化方法或采用机器学习中的交叉验证技术来缓解。保持策略的简洁性往往比复杂的模型更能经得起市场考验。 求购靠谱的量化回测系统！最近自己写的策略回测美如画，实盘亏成狗，怀疑是数据有问题。有没有大佬出二手point-in-time数据库？或者带退市股票的历史数据也行！预算5k以内，求推荐！
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