量化回测介绍
什么是量化回测？
量化回测是指利用历史市场数据对投资策略进行模拟交易和评估的过程。通过回测，投资者可以评估策略的盈利能力、风险水平和稳定性，从而为实际交易提供决策依据。
为什么进行量化回测？
量化回测的目的是通过模拟交易来评估投资策略的有效性。通过回测，投资者可以：
- 评估策略的盈利能力：通过计算回测期间的收益率、夏普比率、最大回撤等指标，判断策略的盈利能力和风险水平。
- 优化策略参数：通过回测不同参数组合的效果，找到最优的策略参数。
- 验证策略的稳定性：通过多次回测，观察策略在不同市场环境下的表现，判断策略的稳定性和适应性。
- 制定交易规则：通过回测结果，制定具体的交易规则和风控措施，提高交易的纪律性和稳定性。
量化回测的步骤
量化回测一般包括以下步骤：
- 数据获取：获取历史市场数据，包括股票价格、交易量等信息。可以通过数据供应商、交易所接口或者第三方数据服务获取。
- 策略编写：根据投资策略的逻辑和规则，编写相应的代码。常见的编程语言包括Python、R、MATLAB等。
- 回测设置：设置回测的起止日期、初始资金、手续费率、滑点等参数。
- 回测执行：根据历史数据和策略代码，模拟交易并计算交易结果。可以使用历史数据逐步推进的方式，按照时间顺序逐个交易日进行回测。
- 统计分析：根据回测结果，计算各种指标，如收益率、夏普比率、最大回撤等，评估策略的盈利能力和风险水平。
- 结果优化：根据回测结果，对策略进行优化，如调整参数、改进逻辑等。
- 风险控制：根据回测结果，制定具体的风险控制措施，如止损、止盈、仓位管理等。
- 实盘验证：根据回测结果，进行实盘验证，观察策略在实际交易中的表现。
量化回测的注意事项
在进行量化回测时，需要注意以下几点：
- 数据质量：确保使用的历史数据质量高，包括价格准确、交易量完整等。同时要注意数据的复权处理，以保证回测结果的准确性。
- 未来函数：避免在策略中使用未来数据，即使用当时不可得知的信息进行决策，以免产生偏差和误导。
- 过度拟合：避免过度拟合策略参数，即过于依赖历史数据的特定情况，导致在未来市场中表现不佳。
- 风险控制：合理设置风险控制措施，如止损、止盈、仓位管理等，以保护资金安全和降低风险。
- 实盘验证：回测结果仅是过去的模拟交易，实盘交易中可能会遇到更多的问题和挑战，需要进行实盘验证来验证策略的可行性。
量化回测的3种模式：
一、中低频策略回测的三种模式
这两种中低频策略指的是分钟线、日线等周期频率的回测。
- 单股-组合模式
- 来源：传统“技术指标”流派，通过系统平台更快更多地筛选股票。
- 主要思路：
- 买卖信号类的技术指标（例如MA、MACD等），分别计算每只股票的买卖信号。信号用1表示持有，0表示空仓；
- 全市场排名类的技术指标（例如PB、PE、换手率等），分别计算每只股票的指标数字排名。排名用1、2、...、N表示；
- 调入股票池：买卖信号类的技术指标信号为1+全市场排名类的技术指标前N+资金和仓位管理满足要求；
- 调出股票池：买卖信号类的技术指标信号为0或全市场排名类的技术指标前N或资金和仓位管理不满足要求；
- 优点：技术指标仍然是A股市场交易最直接、解释度最高的方式，这种回测方式也与技术指标流派的交易思路一致。
- 缺点：复杂一些的策略逻辑，比如组合优化管理等，代码实现较困难；撮合价格不是逐K线，与实时行情的时序性不完全一致；
- 向量化回测模式
- 来源：Python做量化大火之前，做数学建模还是matlab的天下，且至今为止matlab的矩阵运算速度依然无解强。
- 主要思路：
- 所有的计算，都尽量以矩阵运算为主；
- 矩阵A：横坐标是股票代码，纵坐标是时间戳，元素为买卖信号（0/1表示）；
- 矩阵B：横坐标是股票代码，纵坐标是时间戳，元素为股票收盘价；
- 矩阵C：横坐标是股票代码，纵坐标是时间戳，元素为持仓权重（或数量）
- ABC三个矩阵相乘，可得组合的时序持仓pnl；
- 优点：矩阵运算的速度远超循环迭代计算，matlab矩阵运算自带多进程模式，也可使用pytorch在GPU运算。
- 缺点：比较容易出现未来函数；对编程实现很高的矩阵计算理念要求；
- 逐K线回测模式
- 来源：股票行情具有时序性质，按照K线逐步计算，最贴合实盘交易情况。
- 举例：
- web版本：17年大火的三大矿（米匡、聚宽、优矿），当时都是抄zipline的框架。
- 客户端版本：qmt这些年在券商推的最多，实际上没人用qmt的策略回测功能。
二、日内T0和算法交易回测的模式
T0和算法交易本质上很多策略思想和逻辑是一致的，这里就放在一起写了。 用到的数据已经不是分钟级别以上的了，需要Level-1甚至Level-2级别的数据，这导致计算量非常大。 计算速度的优化思路如下：
- 每只票单独回测，结果是互不影响的；
- 每日数据单独回测，结果也是互不影响的；
- 单日单票计算pnl，这样分多进程甚至分布式计算，无限加速；
三、高频实时交易策略回测的模式
适用于实时指标计算的策略类型：
- 比如换手率达到前50只票买入，这个时候是level-1的高频数据，但又无法按照单股回
总结
量化回测是投资策略评估和优化的重要工具。通过回测，投资者可以评估策略的盈利能力和风险水平，优化参数和规则，制定交易策略和风控措施。然而，回测结果仅是过去的模拟交易，实盘交易中可能会有更多的挑战和不确定性，需要进行实盘验证来验证策略的可行性。因此，在进行量化回测时，需要注意数据质量、未来函数、过度拟合、风险控制等问题，以确保回测结果的准确性和可靠性。
