26、交易策略回测全解析：从基础到实战

交易策略回测全解析：从基础到实战

1. 资产配置与回测概述

在投资领域，资产配置是构建投资组合的关键环节。最初，最简单的等权重投资组合被证明即使运用先进的优化技术也难以超越。接着，我们可以通过均值 - 方差优化来计算有效前沿。此外，分层风险平价算法等资产配置的新进展也值得关注。

对于想要用 Python 进行资产配置的人来说，有两个库值得关注：
- Riskfolio - Lib（https://github.com/dcajasn/Riskfolio - Lib）：一个流行的投资组合优化库，包含多种算法和评估指标。
- deepdow（https://github.com/jankrepl/deepdow）：连接投资组合优化和深度学习的 Python 库。

而回测则是评估交易策略历史表现的重要方法，其核心思想是回测结果能在一定程度上预示策略在实际市场中的未来表现，但实际情况并非总是如此。在进行回测时，我们需要考虑多种因素，以确保回测能真实反映市场运行、交易执行和订单情况等。以下是一些可能影响回测结果的因素：
| 偏差类型 | 说明 |
| ---- | ---- |
| 前瞻性偏差 | 当使用尚未公开或已知的历史数据来制定交易策略时产生，如财报修正、股票拆分等。 |
| 生存偏差 | 仅使用当前活跃可交易证券的数据进行回测，忽略了因破产、退市、收购等原因消失的资产，可能导致策略表现被高估。 |
| 异常值检测与处理 | 难以区分不代表分析期特征的异常值和作为市场行为一部分的异常值。 |
| 代表性样本期 | 样本数据应反映当前和潜在的未来市场行为，否则可能错过关键市场特征，如波动率或交易量异常。 |