轻松解决量化交易回测易实盘难的妙招

    很多人都说，想在量化交易中做出一套回测赚钱的系统很容易，但是想做出实盘赚钱的系统却很难。这是为什么？是因为回测时候使用了未来函数，还是过度优化，或者是实盘交易中会产生滑点问题导致回测的结果不准确？

    今天我们不讨论为啥历史回测容易盈利但是实盘难，我们来讲讲怎么避免这个问题。现在我就给大家分享几个妙招可以轻松解决量化交易回测易实盘难的问题。

    1：实盘和回测最基本的区别是，回测存在虚假交易的问题，导致实盘的偏差。为了规避这个问题，大家在回测中可以使用close or open 价格下单，就是说等一根K线走完了才下单，避免在K线中下单，这样测试的结果实盘和回测之间不会出现成交不了的情况。

    2：对于策略和数据间的overfit, 我建议可以利用加扰测试的办法。就是在原始数据上人工加上一个随机的扰动，再把测试的结果同未加扰的数据测试结果比较，理想的情况是变化很小。

    这种想法的来源是，如果一个策略确实是一个规律，它就应该是性质良好的，至少是连续的，连续的函数对输入的微小扰动应该有抑制作用，使输出有界。而对于参数的overfit就相对简单，不要选孤立的参数点就行了。

    3：策略在回测中交易次数越多越好。

    4：表示策略的程序越短越好。比如程序的自动机转移路径数目越少越好。

    5：看看你回测后所有交易的收益分布，看看你的收益来源是少数的几次大的收益还是来源多次的小的收益。来源于大的收益，你的收益波动性就很大，实盘往往会达不到你的效果。

    6：看参数的稳定性。如果你某个参数过敏感，随便调整下就对收益影响很大，那你实盘的情况和模拟盘也有很大可能会有出入。这类策略严格来说，避免了一些常见的坑，还是比较容易做到回测和实盘类似的。

    对于高频交易来说，回测和实盘的差距就更大了，需要注意的点就更多了，简单列出几个吧：

    1：数据的精度，基本来说，这类策略需要是全部行情严格按照时间戳来回放，分钟级别的都太粗糙了。

    2：滑点问题，实盘很难避免滑点，你要估计出一个滑点的数字，在回测里扣除。

    3：行情的延迟问题，在回测里行情是没有延迟的，而在实盘行情必然有延迟，这部分也会对收益有很大影响。

    4：成交问题，有些策略，比如被动做市商策略，你需要自己模拟订单的撮西部汇市FXSOLA合成交情况，这部分和实盘往往有很大差距，你需要尽可能的去近似。而你采用交易所提供的模拟撮合环境的话，基本上是不可信的。

    5：实盘中因为延迟的缘故，你还会遇到反向选择的问题，你也需要去评估实盘和回测这方面的差距。

    总而言之，言而总之，在高频交易策略中，实盘能达到回测60%的效果，就是回测做的很成功的了。加油！

如何收到更多精彩文章？如何防止失联？

← 微信扫码添加右则公众号接收最新指标、教学文章、期市点评...
← 在公众平台内发送：“免费指标”四个字，即可获赠免费WH6指标及源码一套！

推荐：文华指标 博易指标 通达信指标 大智慧指标 开拓者指标 股指指标 恒指指标

延伸阅读：

优秀程序化量化交易者是如何成功的？

许多学数学和统计学的高材生都有志成为量化交易者，但现今由于高频交易、算法交易和量化自动交易的出现，使得量化交易的工作职位描述变得很宽泛。量化交易领域的工作需求很大，而且他们不仅仅需要在数据分析上有突出技能的人，也需要对自动交易系统....

期货量化投资交易之父利奥梅拉梅德

今天讲述的是著名量化投资金融期货交易之父利奥梅拉梅德，他曾经走进北京大学参与光华管理学院“与大师对话”活动，与北大学子探讨他的期货之路，他被誉为全球金融期货之父。....