今年以来,在研究了qlib和backtrader的基础上,把二者结合起来进行了一个策略研究。简单说就是用qlib在200只股票的股票池中进行滚动训练与预测(walk forward),总体数据范围是2005到2023年,以20日间隔滚动训练和预测,最终得到2014.1.1-2023.9.20共10年测试期的收益率预测结果。将预测结果代入backtrader进行回测,得到如下回测结果。
1 回测结果
回测时,通常持仓是50只股票,每日调仓(最多更换5只股票),以开盘价成交,手续费万5,多头策略。可以看到10年中策略年化收益率26.6%,而基准中证500指数的收益率为4.13%。策略夏普率为1.32。最大回撤-46%,基准为-65%。


如果观察各年的年度收益率,会发现只有2020年策略收益率小于基准,其他年份都跑赢基准。
策略最大回撤-46%有点大,但比基准还是小不少,由于策略是满仓多头策略,通常无法逃避大盘下跌。
不知这样的策略有没有实盘价值。经常听人说实盘回撤20%都不能接受,我感觉这种说法不太可信。如上策略结果,如果单看2018年以后,最大回撤20%,但拉长到10年间,就不止20%了。
看私募排排网,很多业绩较好的基金2018年以来回撤都有20%。没有发现2014年以来的基金,如果有估计也会有40%多的回撤。为什么有人一看20%的回撤就说策略不能实盘呢,这种说法明显与实际不符呀?
我测试了几个不同的股池,以及不同的时段,得到的绩

作者使用QLib进行股票收益率预测,结合Backtrader回测显示策略年化收益率26.6%,跑赢基准。策略的最大回撤虽然较大,但优于市场平均。讨论了实盘价值和对冲后效果,指出单纯20%回撤不能作为评判策略的唯一标准。
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