量化投资中的回测：概念、流程与常见问题解析

量化投资中的回测：概念、流程与常见问题解析

回测（Backtesting）是量化投资中不可或缺的环节，通过历史市场数据来模拟应用投资策略，评估策略在历史情境下的表现。本文将详细介绍回测的基本概念、主要步骤、常见问题及解决方案，帮助投资者更好地理解这一重要工具。

回测（Backtesting）是指通过历史市场数据来模拟应用投资策略，评估策略在历史情境下的表现。我们认为，回测的本质是在尽量满足约束的前提下，尽可能模拟实盘。

通过回测，宽客可以验证策略的有效性，管理风险和控制回测，不断提升策略的鲁棒性和可扩展性。

从数据流角度看，完整的回测系统，必然符合策略要求、与实盘情况一致。（详情参考《量化交易实践——以回测系统为例》）

符合策略，部分体现在对交易品种的要求（股票、期货、衍生品等）、对交易频率（高、中、低频）的选择上。

与实盘一致，关于策略的所有研究、回测都是为了实盘交易，好的回测通常能还原实盘，或者差异很少。

从策略角度看，回测的主要步骤包括数据获取、策略编写、回测执行、综合评估等。

数据获取，即收集相关历史市场数据（价格、成交量、财务数据等）。数据质量和准确性直接影响回测结果的可靠性。

策略编写，即根据量化模型或投资原则，制定具体的买卖规则、资金管理策略等。

回测执行：即将策略应用于历史数据上，逐步模拟实际操作，记录每笔交易的买入、卖出和持仓情况。

综合评估：根据回测结果，评估策略的收益率、风险、最大回撤等关键绩效指标（KPIs），以判断策略是否值得实施

在满足策略要求，以及跟实盘情况一致的情况下，我们可以尽量减少回测资源的占用，以便宽客迅速迭代。

需要注意的是，回测结果虽然能帮助投资者做决策，但不能证明策略在未来会成功。因此，宽客必须谨慎对待回测结果。

最常见是过度拟合，这是一种非常不受欢迎的机器学习行为。

所谓过度拟合，就是回测时，模型表现过于优秀，可能是因为策略过度优化以适应历史数据的波动和噪音（模型过于复杂）。

常见的几种可能会产生过拟合的原因有：

• 训练数据大小过小，并且未包含足够的数据样本，无法准确代表所有可能的输入数据值
• 训练数据包含大量噪声数据（不相关的信息）
• 模型在单个数据样本集上训练时间过长
• 模型复杂程度较高

假设我们用一个复杂的深度神经网络来预测房价，数据集中只有1000条样本，每个样本有10个特征，但模型有100万个参数。因为模型足够复杂，所以，它不仅能学到数据的真实模式，还学习到噪声和无关细节，直接导致：

• 在训练集上，模型的误差非常低，预测几乎完全准确
• 在测试集上，误差却非常高，表现极差

不难看出，过度拟合像一个学生只记住了考试题目答案，而没有理解知识点，导致完全无法应对面对新问题。

为了解决过度拟合问题，宽客会减少模型复杂度（例如减少网络层数或参数数量），使用正则化（如L1/L2正则化），增加训练数据量，使用早停策略（Early Stopping）等办法。

与之相对应的是欠拟合(underfitting)，即模型在训练数据和未知数据方面都表现很差（模型过于简单）。

假设我们用一个线性回归模型来拟合一个非线性分布的房价数据（例如房价和地理位置存在非线性关系）。这种过于简单的模型，会导致：

• 在训练集上，误差较大，模型无法很好地捕捉到数据的主要特征
• 在测试集上，误差较大，表现仍不佳

欠拟合像一个学生只学到了一丁点知识点，无法正确回答简单的题。

需要注意的是，如果纯粹用归纳法的思维做回测，建立策略逻辑，会误以为——“回测本身就是一种过拟合”；如果使用演绎法的思维来建立策略，同时用回测检测推演是否正确，可以从逻辑源头上避免过度拟合。

回测中常见的数据有问题有数据质量、数据时效性和完整性等问题。

回测的准确性与所用数据的质量直接相关。数据缺失、错误、或者不准确可能导致回测结果的偏差。确保数据来源可靠，清洗工作到位，对回测来说很重要。

历史数据的时效性和完整性对于回测至关重要。某些市场或资产类别的历史数据可能不完全或质量差，尤其是对于新兴市场或特定品种。选择时效性较强且能够反映市场变化的数据至关重要。

在进行回测时，应验证策略在不同市场环境中的表现。例如，策略是否能在牛市和熊市中都稳定获利？是否对特定市场事件（如金融危机或黑天鹅事件）有较强的适应性？通过跨时期和跨市场的回测，可以验证策略的鲁棒性，确保其在多变的市场条件下依然有效。

很重要的一点是，好的策略都要经过压力测试，即能否接受策略最坏的时候的表现。否则，在实盘中遇到了回撤，非常考验宽客的心态，只有对自己的策略足够自信，才能坚持下去。

回测通常会忽略或简化实际交易中的交易成本（如佣金、滑点、市场冲击等）。这些成本在实际交易中可能会显著影响策略的盈利能力。在回测时，应尽量将这些成本因素考虑进来，避免产生过于乐观的结果。

交易成本——滑点，图片来源：知乎

回测结果的有效性高度依赖于回测方法是否科学。若回测中存在缺陷或不合理假设，可能导致结果偏离真实情况。

如果回测很好，实盘精准复现回测的效果，需要正确评估回测方法，如在数据源的获取、数据的处理，以及计算方式的校对。哪怕这些方面存在极微妙的误差，依然可能对实盘产生巨大的影响。

回测结果的有效性高度依赖于回测方法是否科学。若回测中存在缺陷或不合理假设，可能导致结果偏离真实情况。

过度拟合指策略在历史数据上表现优秀，但实际上只是捕捉了历史数据中的噪声或偶然模式，而非真正的交易规律。

回测中假设的理想环境通常与实际交易环境有显著差异。实盘中，交易过程可能受到多种现实因素的制约。常见问题有：

• 滑点与成交问题：回测中通常假设策略可以按理论价格即时成交，但实盘中，尤其是在高频交易或低流动性市场中，滑点可能导致价格偏离
• 交易成本高于预期：实盘中的佣金、税收和其他费用可能比回测中设定的低成本更高
• 市场冲击成本：当策略下单量较大时，可能影响市场价格，特别是对于流动性较低的资产
• 执行延迟：实盘中存在网络延迟、交易系统排队等问题，可能导致订单无法及时执行

即使策略在回测中表现良好，也可能因市场环境变化而失效。市场是复杂多变的，不管是市场结构、参与者行为还是宏观经济条件，都在随时变化。

很多策略在特定的市场环境中表现良好，有些策略依赖于短暂的市场规律等等，一旦产生变化，策略随之也会失效。

作为量化投资中不可或缺的环节，回测通过验证策略的有效性、衡量潜在的风险收益特征等作用，帮助宽客识别策略在不同市场环境下的适应性。同时，回测的局限也很明显——历史数据无法完全代表未来市场，很多原因均可导致策略在真实交易中失效。因此，在实践中，宽客需结合市场洞察，理性思考，谨慎进行前瞻性评估，才能让回测发挥应有的价值。