十年老股民分享：如何用Python构建自己的量化回测系统
兄弟们，今天想跟大家聊聊量化回测系统搭建这个话题。作为一个在股市摸爬滚打十年的老股民，我深知回测系统对策略开发的重要性。很多人觉得量化交易门槛很高，其实从基础的回测系统开始，一步步来并不难。首先，建议从Python的backtrader或者zipline这两个开源框架入手。它们都提供了完整的回测环境，支持自定义策略、数据源和交易规则。我最初就是从backtrader开始，花了两周时间就能跑出第一个简单的均线策略。
数据方面，可以从tushare或者baostock获取A股历史数据。记得要包含完整的OHLCV数据，以及考虑除权除息的影响。我建议新手先从日线数据开始，等熟悉了再考虑分钟级数据。
在构建策略时，一定要考虑交易成本。很多新手会忽略佣金和滑点的影响，导致回测结果虚高。我习惯在回测时设置千分之三的佣金和千分之二的滑点，这样更贴近实际交易情况。
最后，回测完成后要仔细分析结果。不仅要看收益率，更要关注最大回撤、夏普比率、胜率这些指标。我有个惨痛教训：曾经有个策略年化收益40%，但最大回撤达到60%，这种策略在实际交易中根本拿不住。
希望这些经验对刚入门的量化爱好者有所帮助。记住，量化交易不是一蹴而就的，需要不断优化和迭代。
页:
[1]