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【量化投资从入门到精通 #04】别被回测曲线骗了:前视偏差幸存者偏差过拟合

【量化投资从入门到精通 #04】别被回测曲线骗了:前视偏差幸存者偏差过拟合 本系列进度#01 ✅ #02 ✅ #03 ✅ #04 ✅ #05–#48 ⏳上篇 #02 你跑通了第一个回测。这篇先给你打三剂防骗疫苗——回测赚钱 ≠ 实盘能赚。一、这个方法解决什么投资问题新手最容易犯的错回测曲线漂亮实盘亏成狗。原因往往不是策略差而是回测本身作弊了。这三种陷阱是回测失真的最大来源。二、三条红线1. 前视偏差Look-ahead Bias——用了当时不可能知道的信息最典型的用明天的收盘价去决定今天的买卖。回测里你知道未来实盘里你不知道。我们用一段合成动量序列演示机制演示非真实标的策略累计收益诚实只用昨日信息76.92%偷看未来用今日信息决定今日295.91%偷看的版本凭空多赚近 4 倍——因为它在决策时用了当时收盘才知道的信息。真实有效基线000001 双均线 5/20仅用 t≤i 数据累计 -1.18%这才是你能复现的数字。口诀任何信号必须只用决策时刻已经存在的数据。当日收盘价算出的信号最早只能在下一时点成交。2. 幸存者偏差Survivorship Bias——只测活下来的票如果你只拿今天还在上市的股票做回测等于自动剔除了那些已经退市、暴雷消失的票。它们的惨烈下跌被悄悄抹掉回测自然更好看。举个具体例子2015 年那批牛股回测时若只保留现存公司会系统性高估买小市值策略的收益——因为跌没的那批正好是小市值。口诀回测要用当时时点全部股票含后来退市的不能事后挑幸存者。3. 过拟合Overfitting——把噪声当规律你调了 20 个参数让回测曲线最漂亮本质上是在拟合历史噪声不是发现规律。参数越多、样本越短越容易过拟合#28 会专门用数据演示。口诀样本内漂亮 ≠ 样本外赚钱。留一部分数据压根没见过专门用来验成色。三、实操怎么写出干净的回测延续 #02 的内核关键纪律就两条写进代码习惯里# 1) 信号只用历史均线用 close[:i1]绝不含 close[i1]ma_fastsma(closes[:i1],FAST)# 2) 成交滞后一拍用 i 日信号在 i1 日或之后成交position[i1]1ifma_fast[-1]ma_slow[-1]else0backtest_core.backtest_ma_cross就是这么写的金叉判定用第 i 日及之前的均线持仓从第 i 日之后才生效。四、结果解读回测的意义不是证明能赚钱而是证伪——一个经得起三条红线检验、样本外依然不崩的策略才值得你多用真金白银去小仓试。漂亮的回测曲线先假设它作弊了再去证伪它没作弊。五、常见陷阱除权不复权用不复权价回测分红除权那天会出现假暴跌#10 细讲。流动性假设假设你能以收盘价全量成交实际大单会冲击价格#31 讲成本。只看收益不看回撤一年翻倍但中途腰斩你早割肉了。六、小结 下篇预告三剂疫苗打完了前视偏差不用未来、幸存者偏差不挑幸存者、过拟合不留样本内。下篇 #05 我们聊量化投资的优势与边界——它能赢在哪、又会栽在哪。七、合规收尾本文为量化方法教学合成序列仅为演示机制不构成投资建议不承诺收益。投资有风险入市需谨慎。
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