回测

回测是一个测试交易策略或模型的过程，利用历史数据评估其在实际市场实施前的有效性和表现。

了解回测

回测允许交易者和投资者模拟交易策略在过去的表现。此模拟帮助识别与该策略相关的潜在风险和收益。以下是关于回测的一些关键点：

• 历史数据：回测依赖于历史价格数据和成交量，这可以包括日、周或小时的价格点。
• 策略评估：通过测量收益、胜率和回撤来评估策略的盈利能力。
• 改进：通过识别弱点和优化参数来帮助完善交易策略。
• 风险管理：帮助理解在实际交易场景中应用策略前的风险暴露。

回测的工作原理

回测过程涉及几个步骤：

1. 选择交易策略：定义您要测试的交易策略的规则和条件。
2. 收集历史数据：收集与您正在回测的资产相关的历史数据，包括价格、指标和其他必要的参数。
3. 模拟交易：在历史数据上应用交易规则以模拟潜在交易并记录结果。
4. 分析结果：检查结果以评估总回报、胜率、最大回撤和夏普比率等指标。

回测示例

让我们以简单的移动平均交叉策略为例：

• 假设您有过去一年某股票的每日收盘价格数据集。
• 设定交易规则：当50日移动平均线（MA）上穿200日移动平均线时买入该股票，当其下穿时卖出。

在历史数据上模拟此策略的交易后，您可能会找到以下结果：

• 总交易次数：20
• 盈利交易次数：12（胜率60%）
• 亏损交易次数：8（亏损率40%）
• 总回报：投资组合价值整体增加30%
• 最大回撤：该期间内10%

回测指标计算

要理解回测的表现指标，以下计算可能相关：

– 胜率：计算为盈利交易数量除以总交易数量。
胜率 = (盈利交易 / 总交易) * 100
在这个例子中：
胜率 = (12 / 20) * 100 = 60%

– 总回报：这可能因每笔交易的具体情况而异，但通常反映从测试开始到结束投资组合价值的变化。

– 最大回撤：可以计算为回测期间投资组合价值从峰值到谷值的最大下降。

通过执行回测，交易者可以深入了解他们策略的可行性，并在实际交易中冒险之前做出基于数据的决策。