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【正文】
最近为了完成毕业论文的量化策略研究部分,陆续试用了几个主流平台的策略回测功能(具体平台名称就不提了,避免广告嫌疑)。整体感觉各家在数据质量和执行延迟上的差异比想象中大很多,特别是tick级数据的处理方式直接影响策略效果。
最意外的是发现某些平台的"滑点模拟"功能形同虚设,在测试高频策略时居然出现负滑点,这明显不符合市场常识。另外有个平台的因子计算引擎存在严重bug,同一个因子在不同时间区间回测居然返回完全不同的IC值。
比较惊喜的是某家新兴平台的订单流分析工具,对盘口数据的解析深度确实能挖掘出一些有趣的微观结构特征。不过他们的API文档写得实在太晦涩,调试一个简单的TWAP策略花了整整两天时间。
想请教下论坛里的前辈们:你们在策略开发时更看重平台的哪些特性?有没有遇到过类似的数据质量问题?最近在考虑要不要自己搭建本地回测系统,但担心数据清洗的工作量会超出学生党能力范围... |
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