股票历史回测使用方法

① 股票策略回测的框架、实现、测试——以动量策略为例

股票策略回测的核心在于构建一个从行情序列到资金曲线的映射，以动量策略为例，我们可以将其概括为以下几个步骤：

首先，数据准备是关键，数据Generator模块需要处理各种类型、来源和格式的股票数据，统一格式便于后续模块使用。

接着，Signal Generator模块是策略的核心，用户可以根据动量策略规则，如根据过去20个交易日的收益率选取前50个股票作为买入选择，每20天调仓一次。

在BackTest Molar模块中，回测过程需真实模拟交易，避免使用未来数据。遇到涨停、跌停或停牌等情况，有特定的处理规则：如买入时涨停或跌停需剔除，卖出时则可能设定时间参数延后操作，防止逻辑死循环。

绩效评价在Investment Performance Metrics模块中完成，包括多种指标的计算和结果的图形化展示，便于分析和对比。同时，平台会记录整体组合和单个股票的收益情况，监控风险。

默认的手续费和冲击成本设定为入场和离场各千分之一和1bp。以沪深300股票池为例，动量策略在2010年至今的测试结果显示，动量因子有效，但有周期性和强弱区间，局部失效期可能带来较大的回撤。

总结来说，股票策略回测是一个系统的过程，涉及数据处理、策略生成、回测执行和结果分析，动量策略的回测结果展示了其在实际市场中的应用情况。

② 什么叫历史回测

历史回测是一种对特定投资策略在历史交易数据中的表现进行评估和分析的方法。通过对历史数据进行回测，可以模拟策略在不同市场环境下的表现，从而预测未来的潜在收益和风险。

历史回测的核心在于使用过去的市场数据来模拟投资策略的交易过程。这一过程通常包括以下几个步骤：

首先，确定投资策略。这可以是任何基于技术分析、基本面分析或其他市场预测方法的策略。一旦策略确定，就可以收集与之相关的历史市场数据。这些数据可能包括股票价格、交易量、宏观经济指标等。

接下来，在历史回测阶段，将收集到的数据输入到策略模型中进行模拟交易。这个过程将模拟实际交易过程中的买入和卖出决策，并计算策略在不同时间段内的表现。通过对比实际市场走势与模拟交易的结果，可以评估策略在不同市场环境下的盈利能力、风险水平和稳定性。

最后，通过对历史回测结果的分析，投资者可以了解策略的优势和劣势，并据此调整策略或制定新的策略。历史回测还可以帮助投资者了解市场趋势和模式，从而做出更明智的投资决策。

简而言之，历史回测是一种重要的投资分析工具。它可以帮助投资者评估投资策略的有效性，预测未来的潜在收益和风险，并据此做出更明智的投资决策。通过历史回测，投资者可以更好地理解市场动态并优化自己的投资策略。因此，对于想要提高投资成功率的投资者来说，掌握历史回测的方法和技巧是非常重要的。