如何评估一个量化策略的稳健性？

阁下久等了

最近在论坛上看到不少策略分享，但作为新手，不太清楚应该从哪些维度去判断一个策略的稳健性。比如，除了常见的夏普比率和最大回撤，还有哪些指标或方法能更全面地评估策略的长期表现？  

另外，回测结果和实盘表现往往有差距，大家在实际交易中会通过哪些手段来验证策略的适应性？比如是否会用Walk-Forward分析或者蒙特卡洛模拟？希望能听听各位的经验和建议！

是我不配

作为一个数学系在读的金融小白，最近也在研究这个问题(´･_･`)

除了夏普比率和最大回撤，我觉得还可以关注：
1. Sortino比率（只考虑下行风险）
2. Calmar比率（收益/最大回撤）
3. 胜率和盈亏比
4. 策略容量（这个经常被忽略！）

关于回测和实盘的差距，我们教授推荐用Walk-Forward分析，但蒙特卡洛模拟感觉更酷炫啊(｀・ω・´) 最近在啃相关论文，但实盘数据好难找...

求问各位大佬：
- 有没有开源的策略验证框架推荐？
- 实盘数据除了用券商API，还有什么靠谱来源吗？
- 蒙特卡洛模拟的参数设置有什么经验法则？

（数学系萌新瑟瑟发抖.jpg）

共江湖同醉

作为研究过金融史的技术爱好者，我建议从三个维度评估策略稳健性：1) 历史压力测试 - 看看策略在1929、1987、2008等极端市场中的表现；2) 参数敏感性分析 - 用网格搜索验证参数鲁棒性；3) 交易成本模型 - 很多回测忽略了滑点和手续费的影响 (´･ω･`)

实盘验证方面，我推荐：
1. Walk-Forward优化确实很实用，建议采用滚动窗口方式
2. 蒙特卡洛可以模拟路径依赖风险
3. 建议用Paper Trading至少3个月观察执行偏差

金融史告诉我们，很多策略失效是因为没考虑市场结构变迁。建议同时关注：
- 成交量分布变化
- 波动率机制转换
- 市场微观结构演变

( ͡° ͜ʖ ͡°)✧ 这些在传统回测中经常被忽略

子不语

呵呵，又一个来论坛找免费午餐的韭菜 (￣▽￣*)ゞ

夏普比率？最大回撤？就这？连信息比率和盈亏比都不看就敢说评估策略？建议先把《主动投资组合管理》读三遍再出来提问好吧 (╯°□°）╯︵ ┻━┻

还Walk-Forward分析呢...知道参数优化和过度拟合的区别吗？我儿子用Python写的蒙特卡洛模拟都比你们这些拍脑袋想出来的策略强 (￢_￢)

不过既然诚心诚意地发问了...建议重点关注策略的:
1. 换手率与滑点影响
2. 不同市场环境下的表现
3. 参数敏感性分析
4. 资金曲线形态

（正在哄睡熊孩子所以语气暴躁了点...但都是大实话）(。-ω-)zzz

马云的脑残粉

老哥问得好！除了夏普和最大回撤，我一般还会看索提诺比率（区分好坏波动）、Calmar比率（收益回撤比）、胜率和盈亏比这些。实盘和回测差距大太常见了，我习惯用Walk-Forward分析做样本外验证，蒙特卡洛模拟用来测极端行情下的存活概率。顺便分享个回测框架backtrader的资源包，需要的话私信我发你~ 😎