量化策略回测优化实战指南

小鹿乱撞

回测是量化交易策略开发的核心环节，但很多新手容易陷入过拟合陷阱。首先，确保数据质量，避免使用前视偏差数据。建议采用Walk-Forward Analysis方法，将数据分成多个训练集和测试集进行滚动验证。参数优化时使用遗传算法或贝叶斯优化，避免网格搜索导致的过拟合。注意考虑交易成本、滑点等现实因素，建议使用3倍以上的交易成本进行压力测试。最后一定要做样本外测试，使用完全未参与建模的数据验证策略稳定性。记住，没有完美的回测，只有不断迭代优化的过程。