股票python量化交易026-数据回测的概念以及现有框架

最新推荐文章于 2025-05-26 16:53:33 发布
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分类专栏： python股票量化交易入门 文章标签： 股票 开发语言 python
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Johnny2004/article/details/124934257
数据回测是对历史股票数据进行预测模型测试，评估策略在过去的表现。回测结果并非确保实盘盈利，存在回测与实盘的差异，如未来函数的价格差异和滑点问题。实盘交易还会面临交易费用、网络延时等挑战。常见的Python量化交易回测框架各有优劣，详细比较可参考外部链接。

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  • 数据回测是什么？

测试历史数据的预测模型，是一种反向测试，旨在估计策略或模型在过去一段时间内的表现，需要提供足够的细节模拟过去的条件。

  • 特别提醒

回测结果好 ≠ 100%赚钱

  • 回测与实盘的差异问题
  1. 未来函数
    a.回测数据一般用daily当天的收盘价或者第二天的开盘价 进行模拟测试，但实盘交易中往往第二天开盘价就高开或低走，与实盘有价格差异。
    b.如果用分时数据则会带来策略和回测的数据复杂度。
  2. 滑点
    实盘交易中市场挂单和限价挂单都可能在一瞬间买不进的情况。造成跟策略限定的买入价有出入。

除了上面2点，还有交易费用和网络延时等一些情况也会有所影响。

  • 常用回测框架

除了上面的框架，还有一些新的框架，具体好坏，个人甄别。

几个框架的比较可以参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/151897607?ivk_sa=1024320u

 

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