深入解读股票回测技巧和原理

阅读 1938379 3 普量宽客 2017-02-09 17:52

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在对A股量化策略的制定、开发、优化过程中,通过历史数据对其有效性进行验证,可避免将来为不完善的策略付出昂贵的代价,而回测则能高效地完成这个任务。


回测的定义

回测(backtesting)是根据历史数据来验证交易策略可行性和有效性的过程,它可有效降低投资者在将该交易策略付诸实盘时的盲目性或风险,是量化投资决策中的重要环节,广泛适用于股票、期货、外汇、债券等投资交易领域。


“历史会重演”是技术分析大师约翰•墨菲提出的三个基本假定之一(另外两条是“市场行为包容消化一切”、“价格以趋势方式演变”),这也是回测技术的理论依据。通过回测,可以验证策略在历史上的表现,从而为将来的投资决策提供依据。


另一方面,历史虽然会不断重演,但绝不是简单的重复——世上没有两片完全一样的叶子,人也不能两次踏进同一条河流,同样对于股市来说,也就没有两次完全一模一样的行情走势,但从概率的角度看,回测对于交易策略(或量化模型)的评估能力,却毫无疑问具有不可替代的价值。


回测原理解读

回测工具体统需要提供大量对股市规律的揭示、基于这些规律制定的量化策略、对这些量化策略进行的回测验证,以及基于这些策略定时自动筛选出的股票等。


本文重点对回测系统、回测结果中的指标含义及其影响因素进行解读,以便用户优选适合自己投资风格的策略进行参考。


大体上,此项回测系统分为两类场景。


第一类,称作“组合回测”,即根据预先设定的选股条件,由量化模型自动地,或人工手动地创建一个初始的投资组合,然后回测系统评估该组合在历史上一段时间内的绩效表现。


组合回测相对来说比较静态,适用于调仓换股不频繁、偏中长线的操作策略,例如基于(但不限于)基本面、资金面、宏观经济形势、行业或概念板块等价值投资理念。如下图所示(图中股票列表为示例说明使用):


第二类,称作“事件回测”,即每当有某些股票发生了符合策略定义的事件时,则对其买入,在持有超过一定期限或满足特定条件时,则卖出,不断循环滚动操作,达到最终盈利的目的。


这里的“事件”是一个广义的概念,代表了相应策略中每次调仓换股的依据(触发因素)和时机。它可以更精细、更全面地衡量一个量化策略或交易方法的绩效,这也是疯牛策略机器人的重要组成部分。


事件回测相对来说比较动态,适用于更灵活的、随时调仓换股、偏中短线的操作策略,例如基于技术面指标(如形态的底部反转)、新闻消息(如新的政策发布)、公告事件(如高管增持、业绩预增)等方法。如下图所示:

在回测结果中,首先,以直观的图表形式,给出该组合或事件策略在一段时间内的绩效表现(图中红线)及其可参照的业绩基准(图中蓝线)。其中绩效曲线的值为该时刻的账户净值(持仓市值+可用现金)相对于初始时刻账户净值的收益率(百分比);业绩基准通常选用沪深300指数。

其次,给出若干个数量化的评价指标,其中最重要的是年化收益率、最大回撤和夏普比率,如下图所示:

年化收益率是把策略在回测区间的绝对收益,按比例折算到以年为单位的时间周期内的平均收益,是最常见、最直观的评价指标。


与此相关的还有胜率——疯牛回测系统包括了两种不同的胜率计算方法,其一是在回测区间内,(相对于前一交易日)净值上涨的天数与净值下跌的天数的比值,其二是在各个调仓换股周期内,每只股票从买入到卖出阶段计为1次,盈利的累计次数与亏损的累计次数的比值。


最大回撤是指在回测区间的任意时刻,当前净值相对于之前最高点处的净值,其幅度下降的百分比。


它描述了策略历史表现中可能出现的最坏情况,是最重要的风险评估指标。


它代表了该策略盈利能力的“稳定性”,如果最大回撤值比较大,说明策略不够稳健,在一些极端行情下,盈利曲线会出现“过山车”般的走势,快速损失掉前期积累的相当大的一部分盈利,如果采用融资融券等杠杆化或保证金类的交易,则风险更大。因此,最大回撤值越小越好。


夏普比率是衡量策略质量的另一个重要参考指标,其计算公式如下:


其中,E(Rp )表示该策略收益率的数学期望值(例如取上述年化收益率),Rf是无风险收益率(通常可以取有国家信用保障的国债收益率,或1-3年期银行固定存款利率),σp是该策略各期收益率(如以周或月为单位)的标准差折合为年化后的波动率。


风险和收益往往是正相关的,夏普比率代表该策略产生的投资组合中,每承受一个单位的(收益波动)风险,就会产生多少(高于无风险收益的)超额回报。因此,在同等风险偏好的前提下,夏普比率为正值,且越高,就代表该策略的投资收益越好。


综上所述,投资者要根据自己的预期收益、投资周期,以及风险承受能力,综合考虑上述各个指标,来优选适合自己的策略。


此外,疯牛回测系统还预置了对回测过程的更精细控制方式,对应于常用的实盘操作技巧,涵盖了仓位控制(如资金占用率、持仓个股数量、均仓或按个股分配持仓权重)、止盈止损(如目标价位、触线止损、浮动止盈)、滚动操作(高抛低吸、触底反弹补仓)等,可按需配置,如下图所示:


我们以“高管增持”事件策略的表现为例,说明上述精细化控制的作用。下面的图一是原始的回测曲线(绿色为净值收益率,蓝色为沪深300基准),图二是附加了适当止盈和止损条件的回测曲线。可以看出,后者的最大回撤更小,收益率更高,策略表现更稳健。


在回测系统中,对个股在历史行情中的停牌日和涨跌停时不能买入或卖出的特殊情况,以及在除权日因送转或分红派息等造成的股价或持仓股数的变动等进行复权处理,以期最大限度地接近实际。


需要强调的是,回测系统与实盘操作之间仍然会存在一些差异。比如,本文涉及的策略案例都是基于日间级别的,其绩效表现通常是根据日K线的“高/开/低/收”4个值来评估,这与实际操作中的成交价不会完全相同。但即使有这样的差异存在,回测系统对策略表现的评估能力仍具有重要的参考价值。


总结一下:

这款回测系统同时支持日内级别的更细颗粒度的策略评估或仿真机制,包括在小时级、分钟级,甚至tick级的对个股买卖点的精准择时操作,将在后续文章中加以介绍。


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普量客:职业股民多年,主抓短线爆发力强牛股,针对板块异动有独特视角,对指数有自己的预判观点,经过多年的投资经验,形成自己的一套操作体系,善于波段操作,尤其在强势股中能反复多次波段操作。精通量化分析、波浪理论、投资心理等诸多领域,追求稳健收益目标,具备了较为专业的知识与成熟的技巧,并形成了自己独特的投资风格。


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