10步构建量化交易系统–08-策略回测

一段话总结

本讲聚焦量化策略回测，通过四大盈利逻辑（突破弱式有效市场、大数定律统计验证、风险收益量化建模、行为金融学漏洞利用）解析策略盈利本质，结合VNPY工具演示单标的与组合策略回测流程，强调关注总收益率、夏普比率、最大回撤等核心指标，并警示未来函数、过度拟合、市场结构变化三大回测陷阱。

视频中所演示的回测代码下载：

---

思维导图

---

详细总结

一、理论基础

1. 四大盈利逻辑
   • 突破弱式有效市场：利用趋势、季节性波动等可预测规律
   • 大数定律统计验证：通过高频交易/多策略组合实现概率优势
   • 风险收益量化建模：借助均值-方差模型将风险收益指标化
   • 行为金融学漏洞：利用投资者非理性行为导致的价格偏离

二、实操演示

1. 单标的回测流程
   • 工具：VNPY CTA回测模块
   • 步骤：
     • 数据下载（标的代码600036）
     • 策略参数设置（双均线策略）
     • 结果分析：VNPY界面显示回测的图标、指标等。
2. 组合策略回测
   • 策略逻辑：
     • 五维配置：宽基核心(20%)+行业轮动(30%)+主题卫星(30%)+红利防御(10%)+债券对冲(10%)
     • 选基算法：趋势强度×动量加权×风险调整
   • 结果：期末资金773,307.29元，夏普比率1.23

三、关键指标解析

指标类型	指标名称	说明
收益类	总收益率	资产增值幅度
	年化收益率	标准化年度收益
风险类	夏普比率	风险调整后收益
	最大回撤	极端亏损程度
交易质量类	胜率	盈利交易占比
	盈亏比	平均盈利/亏损倍数

四、回测局限性

1. 未来函数风险：严禁使用收盘后数据
2. 过度拟合：需保留20%样本外数据验证
3. 市场结构变化：策略有效期约2-3年

---

关键问题

1. 量化策略为何能持续盈利？
   • 答案：通过突破弱式有效市场、大数定律统计验证、风险收益量化建模和利用行为金融学漏洞，将市场局部无效性转化为概率优势。
2. 回测报告中最应关注的三个指标是什么？
   • 答案：
     • 夏普比率（风险收益比）
     • 最大回撤（极端风险）
     • 胜率×盈亏比（盈利稳定性）
3. 如何避免回测陷阱？
   • 答案：
     • 禁用未来数据（如尾盘价格）
     • 保留20%样本外数据验证参数
     • 定期评估市场结构变化（如每季度策略有效性检验）