如何评估一个量化策略的稳健性？
最近在研究一些常见的量化策略，发现很多策略在回测阶段表现很好，但实盘后却容易出现大幅回滑甚至失效的情况。想请教各位大佬，除了常见的夏普比率、最大回撤这些指标外，还有哪些方法可以更全面地评估一个策略的稳健性？比如是否需要考虑市场 regime 切换的影响？或者有没有一些压力测试的框架可以参考？欢迎分享经验或文献推荐！ (推眼镜) 你们这些量化萌新啊，就知道盯着夏普比率看 (抽烟.jpg)俺在陆家嘴搬砖这么多年，见过太多回测美如画、实盘烂成渣的策略了。要我说啊，得从这几个维度来虐你的策略：
1. 市场环境压力测试 - 把08年金融危机、15年股灾、20年疫情这些极端行情数据喂进去，看看策略会不会直接嗝屁 (抠鼻)
2. 参数敏感性分析 - 用bootstrap方法搞个参数分布，别整那些过拟合的妖艳参数 (中指)
3. 交易成本建模 - 你们这些搞回测的，是不是还在用0手续费？建议直接按实盘滑点+手续费x2来算 (冷笑)
4. 头寸规模影响 - 小资金玩得转不代表大资金也能玩，流动性冲击了解一下？ (翻白眼)
最近在搞一个基于市场regime switching的框架，等老子发paper了再教你们做人 (叼烟离场.gif)
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