《量化交易》 作 者：（加）欧内斯特·陈

在对策略进行详细的回测之前，我们可以先通过一些测试快速淘汰不合适的策略：

·它能否跑赢基准？

．它有足够高的夏普比率吗？

·它有足够小的挫跌和足够短的挫跌期吗？

．回测有无存活偏差？

．与早年相比，策略近几年不灵了吗？

·策略具有避开基金经理激烈竞争的“特色”吗？

完成所有这些快速判断之后，就可以准备进入下一章了。下一章将会对那些选定的策略进行严格的回测，以确保这些策略名副其实。

第三章 回测

传统投资与量化投资的一个重要区别在于：量化策略可以通过回测来判断其过去的业绩。即便你找到了一个可以提供详尽历史业绩数据的策略，我们还是需要亲自对其进行回测。这样做有几个目的。最基本的，是对策略的重复研究将确保你完整地理解该策略，并在交易系统中对其准确复制以实施。和医学或其他自然科学的研究一样，复制他人的研究结果能有助于我们确认，原始研究中没有犯那些会干扰研究过程的常见错误。但回测不仅仅是要做到应有的谨慎，更重要的是在回测中可以尝试修改原始策略，从而优化并改进策略。

本章将介绍回测的常用平台、回测所用的数据来源、回测必备的业绩度量指标集、应加以避免的常见陷阱，优化和改进策略的简单方法。此外，还会通过几个完整的回测例子来说明所涉及的原理和技术。

3.1 常用的回测平台

有许多商业平台可以用来进行回测，其中有些平台的收费很高。由于本书主要面向的是刚起步的交易员，所以主要介绍一些自己比较熟悉且经济实惠、运用广泛的平台。

3.1.1 Excel

无论对零售交易员还是机构交易员， Excel 都是最基本、最常用的工具。如果你会编写VB 宏语言， Excel 的功能就更加强大。Excel 的美就在于它能够实现“所见即所得”。由于数据和程序都在同一个界面上使用，所以没有任何隐蔽的内容。另外，在回测中常见的“前视偏差”（稍后会详细介绍）几乎很少在Excel 中出现（除非使用了宏，这时就无法实现“所见即所得”了），因为我们可以很容易地在电子表格中将不同数据列的日期对齐。Excel 的另一个优势是，能在同一张电子表格中同时进行回测和实时交易，从而避免重复编写程序。Excel 的主要缺点是，它只能对相对简单的模型进行回测。但是，正如上一章所说，简单的模型往往是最好的！

3. 1. 2 MATLAB

MATLAB (www.mathworks.com ）是在大型机构工作的量化研究员和交易员最常用的回测平台之一。它是测试大型股票投资组合策略的理想工具（想象一下在Excel 中对一个包含1 500 只股票的策略进行回测一一虽说不是不可能，但一定非常痛苦） o MATLAB 集成了许多高级的统计模块和数学模块，如果交易员的交易算法涉及一些复杂而又常用的数学概念，就不用费时费力量新编写程序了。（统计套利交易的因子模型中常用的主成分分析就是一个很好的例子，如果用其他编程语言来实现是非常麻烦的。见例7. 4。）此外，我们还可以免费从网上下载大量MATLAB 的第三方插件，其中很多插件对量化交易十分有用（例7.2 中用到的协整软件包就是一个例子）。最后， MATLAB 可以很方便地在网上检索金融信息，并将其转换成有用的格式（称为网络抓取）。例3. 1 展示了这一过程。

尽管MATLAB 看起来似乎很复杂，实际上还是很容易学的（至少对于基本功能是这样），并且用它很快可以编写一个完整的回测程序。MATLAB 的主要缺点在于它可能相对较贵：一个拷贝大概需要1 000 美元。不过市场上还有许多MATLAB 的替代品，编写和使用的代码都与MATLAB 十分相似，如：

? Matrix (www.omatrix.com)

? Octave ( www. gnu. orw software' octave)

? Scilab ( www. scilab. 。rg)

这些替代软件的价格只有几百美元，甚至是免费的。当然，收费越高的替代软件，对MATLAB 编写的程序的兼容性也越好。（如果是完全自己编写程序，不用第三方提供的代码，也就不存在兼容性的问题了。但这样的话，就丧失了使用这门程序语言的一个主要优势。） MATLAB 另一个缺点是，虽然适合进行回测，但却很不适合作为执行平台。所以，在完成策略回测后，还需要用其他程序语言构建一个独立的执行系统。虽然MATLAB 有这些缺点，但这并不妨碍它在量化交易领域的广泛应用。在本书中，我会给出所有回测的例子所用到的MATLAB 代码，并在附录中对MATLAB 语言做简要介绍。