如何构建稳健的量化策略：从数据清洗到回测优化
在量化交易中，策略的稳健性往往决定了长期收益的可持续性。首先，数据质量是策略的基石。许多新手容易忽略数据清洗的重要性，比如处理股票拆分、分红调整等公司行为，以及异常值的剔除。我曾见过一个基于简单均线突破的策略，在未经调整的数据上回测表现优异，实盘却连续亏损，最终发现是忽略了除权除息导致的价格断层。其次，参数优化需要警惕过拟合。常见的做法是通过交叉验证或样本外测试来验证策略的泛化能力。例如，在优化均线周期时，不要仅仅选择历史表现最好的参数组合，而应观察参数在多个市场周期中的稳定性。建议采用网格搜索结合夏普比率、最大回撤等指标综合评估。
最后，回测中的常见陷阱包括未来函数和交易成本忽略。策略中若不小心引入了未来信息（如使用当日最高价作为买入信号），回测结果将严重失真。同时，交易佣金、滑点等成本在高频策略中可能吞噬大部分利润。实践中，我习惯在回测中设置2-5个基点的交易成本进行压力测试。
记住，没有完美的策略，只有不断迭代的风险控制。建议每季度对策略进行重新评估，关注市场微观结构的变化对策略的影响。 老哥稳！这干货比我们教授讲的还实在，求个能处理除权除息数据的靠谱数据源，学生党做毕设快被wind的试用版搞疯了...顺便蹲个实盘成本低的券商接口，回测2基点根本不够用啊喂 (╯°□°）╯︵ ┻━┻
页:
[1]