回测方法论
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打开 →某沪上 私募 量化 团队 第三周,基金经理把一份 Jupyter notebook 递给你,结果是:2010 2020 沪深300 + 中证500 全市场上 Sharpe = 2.4 ,问你为何 2022 以来实盘版本只跑出 Sharpe = 0.5 。你审数据,发现三个 bug:历史 成分股 表是按 今天的 沪深300 拉出来的(测试样本里每只标的都是...
打开 →周四 09:15。某上海私募 200 亿规模的多空基金,风控研究员发现:实盘 PnL 比昨晚研究端对当日的回测 投影 落后 47 bp。同样的标的池、同样的持仓、同样的执行切片。差距太干净,不像噪声。数据团队的第一动作不是去翻策略代码、不是去看执行层、不是去查券商成交回报——而是查 数据血缘 图 :回测看到的每个输入是哪个版本?实盘看到的每个输入是哪个...
打开 →某周四 早上,上海 某 量化 私募 的 投决会。L1 L3 全部 走 完 的 5 日 动量 策略 摆 在 Confluence 上:事件驱动 引擎、十 项 真实性 清单 全 绿、deflated Sharpe 0.8、PBO 0.35。研究员 问 投资 总监:「什么时候 上 实盘?」投资 总监 不 回答 这 个 问题。她 连 问 四 个 反 问 题。 十 节...
打开 →某周五下午,深圳某 量化 私募 的 风控 周会。一位 研究员 端着一份 价值 动量 复合 策略 的 回测 报告 进 会议室:L1 都做对了——事件驱动 引擎、信号 计算 处处 .shift(1) 纪律。在 沪深300 成分股 上 2014 2023 回测,年化 夏普比率 1.3,曲线 干净、可上线。风控 总监 不问 信号本身 的 任何 一个 字,连珠炮 问了...
打开 →某周二,上海某 量化 私募 的策略评审会上。一位 研究员 把 5 日 动量 信号 的回测报告投到屏幕上:在 沪深300 ETF 510300 上从 2014 01 01 到 2023 12 31 的回测,扣费后年化 夏普比率 1.8。曲线穿过 2015 股灾、穿过 2018 中美贸易摩擦、穿过 2022 疫情 + 房地产 双杀,姿态优雅。投资 决策 委员会 ...
打开 →某周三 下午,上海 量化 私募 明汯 / 幻方 风格 的 投决会。研究员 上 来 一个 动量 策略:L1 引擎 是 事件驱动(干净);L2 真实性 清单 每 一 项 都 过(PIT 数据、survivorship free 沪深300 股票池、下根 K 线 开盘 成交、双边 10 bps 成本、不 做 空)。报告 的 夏普比率 在 2014 2023 上 是...
打开 →某上海私募的股票多空基金组合经理周一上午盯着一份回测:沪深300 截面 P/E long cheap / short expensive 价值策略,12 年夏普比率 1.4,最大回撤 11%,可以放到周三投决会上。同一策略半年前由资深量化跑出来夏普只有 0.7。信号、标的池、交易成本模型 全部相同——区别仅在:新回测读 fundamentals curren...
打开 →某研究员想估计“2016 年发行的所有基金”在 2016-2025 年期间的平均收益率。下面哪种数据抽取方式最不受幸存者偏差影响? A. 只保留到 2025 年仍然存活的基金,再读取它们的完整历史。 B. 每个评估时点保留当时仍活着的基金,但如果一只基金后来关闭,就把它在历史中也一并删掉。 C. 使用 point-in-time 面板:把 2016 年发行的每只基金都保留到其真实关闭日期,并在档案中保留已关闭基金。 D. 只使用 2025 年当前指数成分中的基金。 请给出最佳选择。
打开 →团队说只要统一使用最新的 vendor 表,就能避免泄漏,因为这些值更准确。关于真实部署环境,他们忽略了什么核心点?
打开 →在做月频股票回测时,下面哪种股票池构造方式最不容易受到幸存者偏差影响? A. 在整个历史样本中都使用今天的指数成分股。 B. 使用每个月的历史成分股,并把退市股票保留到其真实退出日期为止。 C. 只保留从样本起点到终点都拥有完整价格历史的股票。 D. 当股票接近破产、价格变得噪声很大时就立即删掉。 请给出最佳选择。
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