股票歷史回測使用方法

① 股票策略回測的框架、實現、測試——以動量策略為例

股票策略回測的核心在於構建一個從行情序列到資金曲線的映射，以動量策略為例，我們可以將其概括為以下幾個步驟：

首先，數據准備是關鍵，數據Generator模塊需要處理各種類型、來源和格式的股票數據，統一格式便於後續模塊使用。

接著，Signal Generator模塊是策略的核心，用戶可以根據動量策略規則，如根據過去20個交易日的收益率選取前50個股票作為買入選擇，每20天調倉一次。

在BackTest Molar模塊中，回測過程需真實模擬交易，避免使用未來數據。遇到漲停、跌停或停牌等情況，有特定的處理規則：如買入時漲停或跌停需剔除，賣出時則可能設定時間參數延後操作，防止邏輯死循環。

績效評價在Investment Performance Metrics模塊中完成，包括多種指標的計算和結果的圖形化展示，便於分析和對比。同時，平台會記錄整體組合和單個股票的收益情況，監控風險。

默認的手續費和沖擊成本設定為入場和離場各千分之一和1bp。以滬深300股票池為例，動量策略在2010年至今的測試結果顯示，動量因子有效，但有周期性和強弱區間，局部失效期可能帶來較大的回撤。

總結來說，股票策略回測是一個系統的過程，涉及數據處理、策略生成、回測執行和結果分析，動量策略的回測結果展示了其在實際市場中的應用情況。

② 什麼叫歷史回測

歷史回測是一種對特定投資策略在歷史交易數據中的表現進行評估和分析的方法。通過對歷史數據進行回測，可以模擬策略在不同市場環境下的表現，從而預測未來的潛在收益和風險。

歷史回測的核心在於使用過去的市場數據來模擬投資策略的交易過程。這一過程通常包括以下幾個步驟：

首先，確定投資策略。這可以是任何基於技術分析、基本面分析或其他市場預測方法的策略。一旦策略確定，就可以收集與之相關的歷史市場數據。這些數據可能包括股票價格、交易量、宏觀經濟指標等。

接下來，在歷史回測階段，將收集到的數據輸入到策略模型中進行模擬交易。這個過程將模擬實際交易過程中的買入和賣出決策，並計算策略在不同時間段內的表現。通過對比實際市場走勢與模擬交易的結果，可以評估策略在不同市場環境下的盈利能力、風險水平和穩定性。

最後，通過對歷史回測結果的分析，投資者可以了解策略的優勢和劣勢，並據此調整策略或制定新的策略。歷史回測還可以幫助投資者了解市場趨勢和模式，從而做出更明智的投資決策。

簡而言之，歷史回測是一種重要的投資分析工具。它可以幫助投資者評估投資策略的有效性，預測未來的潛在收益和風險，並據此做出更明智的投資決策。通過歷史回測，投資者可以更好地理解市場動態並優化自己的投資策略。因此，對於想要提高投資成功率的投資者來說，掌握歷史回測的方法和技巧是非常重要的。