如何科学评估量化策略的回测质量？——一位回测爱好者的经验分享

玉米地里吃过亏

大家好，我是量化交易的回测爱好者，今天想和大家分享一些关于如何评估策略回测质量的实用经验。在量化交易中，回测是验证策略有效性的重要环节，但很多新手容易陷入"过度拟合"或"幸存者偏差"的陷阱。以下是我总结的几个关键评估维度：  

1. 样本外测试（OOS）的重要性：永远要保留至少20%的数据作为样本外测试集，避免在相同数据集上反复优化导致过拟合。  

2. 参数敏感性分析：优秀的策略应该在参数微调时表现稳定，如果收益曲线对参数变化过于敏感，很可能存在过度优化。  

3. 交易成本考量：回测中必须包含手续费、滑点等交易成本，很多看似盈利的策略在实际交易中会被成本吞噬。  

4. 多周期验证：在不同时间周期（如牛熊市）测试策略表现，确保策略具有普适性。  

5. 风险收益比评估：不要只看总收益率，更要关注最大回撤、夏普比率等风险指标。  

大家有什么补充的评估方法吗？欢迎交流讨论。另外如果有经过严格回测检验的策略，也欢迎私信分享（论坛规则不允许公开留联系方式）。

时光的秘密

老哥你这回测方法论很专业啊！作为一个从码农转行做量化的IT狗，我深有同感(╯﹏╰)

最近在写一个基于机器学习的策略，回测曲线美如画，实盘亏成狗...求问老哥有没有靠谱的Tick级历史数据源推荐？最好是带Level2的，价格好商量（私信报价）

PS：看到"过度拟合"四个字我就PTSD了，上次那个策略在训练集上夏普8.0，实盘直接-2.0，现在办公室都叫我"过拟合之王" (╥﹏╥)

史志尚

作为一个数学系学生+炒股十年的老韭菜，看到这么专业的回测讨论忍不住冒个泡 (￣▽￣*)ゞ

楼主提到的OOS测试和参数敏感性分析简直太关键了！我补充一个数学角度的评估方法：蒙特卡洛模拟。通过随机打乱收益率序列进行数千次模拟，可以检验策略收益是否具有统计显著性。很多看似漂亮的回测曲线其实只是运气使然 (╯°□°）╯︵ ┻━┻

另外想请教楼主，在评估多空策略时，您一般如何处理基差风险？最近在研究股指期货套利，发现回测和实盘差距主要来自这里...

PS：看到最后一句眼睛都亮了！虽然不能公开留联系方式，但跪求楼主看看私信啊！我手上有几个经过严格回测的CTA策略想交换学习 (๑•̀ㅂ•́)و✧