本篇给出写择时策略回测的详细步骤，并用代码展示全过程，代码用python写，数据和代码后台回复“择时”获取，可以自己测试。...本文以最简单的双均线策略为例进行回测，具体规则如下： 短均线上穿长均线（金叉），且当前无持仓：买入； 短均线下穿长均线（死叉），且当前持仓，卖出； 其他情况，保持之前仓位； 可以考虑控制回撤，单次亏损超过一定幅度平仓...夏普比 夏普比 = (策略期望收益率 - 无风险收益率)/策略波动率 夏普比综合衡量了收益和风险，是最广泛应用的指标。...胜率 统计胜率要先统计交易次数，然后计算所以交易中盈利次数占的比例 最大回撤率 回撤是策略从前期最高点到当前时点的亏损，最大回撤是所有回撤中的最大值，反映的是策略的最大可能损失。...、最大回撤、胜率、逐年收益率、单次最大亏损等指标； 收益都用复利； 回测结果 ?
benchmark):.3f}') alpha:0.0004，t统计量：1.55 beta :1.0634，t统计量：60.09 回归决定系数R2：0.606 03 风险指标 风险指标主要包括标准差和最大回撤...#年化标准差 a_std=tss.anlzd_stdev() #下行标准差 s_std=tss.semi_stdev() #最大回撤 md=tss.max_drawdown() print(f'年化标准差...Calmar比率(Calmar Ratio) ：描述收益和最大回撤之间的关系，计算方式为年化收益率与历史最大回撤之间的比率。Calmar比率数值越大，投资组合业绩表现越好。...风险指标 #年化标准差 dd['年化标准差']=tss.anlzd_stdev() #下行标准差 dd['下行标准差']=tss.semi_stdev() #最大回撤...dd['最大回撤']=tss.max_drawdown() #信息比率和特雷诺指数 dd['信息比率']=tss.info_ratio(benchmark) dd['特雷纳指数
与最大回撤的差异形成对比的是，无论是日频预期收益、波动率还是夏普率，这两个策略却都是一样的。仅仅因为涨跌序列顺序不同，造成了不同的最大回撤。...顾名思义，最大回撤就是“最大”的那个回撤，它本身就是一个很偶然的量。在样本内回测，得到的最大回撤只有这么一个点估计。一旦参数发生变化，最大回撤也会发生变化。因此，使用点估计来评价最大回撤是不够合理的。...而该文认为，不同的回撤指标仅是这些 t 时刻的回撤的某种加权平均。比如，整个策略的最大回撤就是不同 t 时刻的回撤中最大的那个。...结果发现，在这些不同的回撤指标中，平均回撤（ADD）、线性加权回撤（lwDD）以及平均回撤平方（ADD^2）的效果最接近 —— 表现在使用这些回撤指标对策略性能排序的相似度高。...夏普率衡量了一个策略的随机性，因此只要是存在随机性的策略，其夏普率就一定有上界。
报告认为高阶矩可以刻画资产价格的变化，并且有一定的领先性，可以以此构造指数择时策略，原理见研报（在公众号后台回复“高阶矩”获取研报和代码) 文章为个人对报告的理解，结果并不准确，有问题请指出 python..._02*100)) print('') print('回测1夏普比为:%s' % Sharp) print('回测2夏普比为:%s' % Sharp_01) print('回测3夏普比为:%s' % Sharp..._02) print('') print('回测1最大回撤为:%s%%' % (MDD*100)) print('回测2最大回撤为:%s%%' % (MDD_01*100)) print('回测3最大回撤为...回测3总收益率为:571.69369844% 回测1夏普比为:0.8071530425449338 回测2夏普比为:0.8120229809371885 回测3夏普比为:0.7049768658906784...回测1最大回撤为:40.25782265430625% 回测2最大回撤为:34.72891044547697% 回测3最大回撤为:39.44870302175746% 以HS300为基准，回测1累计收益率展示
这个过程中可以以金融行业的服务研究报告，但是要清醒地、有针对性性地看待这些报告 相信时间的作用:效果再好的资金曲线在某个局部也会出现各种波动，这是不可避免的，个人投资者相较而言能够忍受更长的回撤期，没有固定的开发成本...\begin{equation} \left(\frac{\text{策略最终价值}}{\text{策略初始价值}}-1\right)\times 250 \end{equation} 最大回撤比率...描述策略可能出现的最糟糕的状况，一段时间内策略的最大回撤比率是指: \max(1-\frac{\text{策略当日价值}}{\text{当日之前资金最高价值}}) 夏普比率 Sharpe Ratio...Sharpe\, Ratio=\frac{\text{策略年化收益率}-\text{无风险回报率}}{策略回报率标准差} \end{equation} 它的优点是不仅考虑收益，还考虑每次的波动率（回撤幅度...收益风险比 类似于夏普比率，衡量了策略的风险控制和收益平衡能力，公式为年度收益/全段最大资产回撤。
为了执行回测程序，我们得使用软件平台。你可以使用专用的回测软件，如Tradestation，或是数字平台，如Excel或MATLAB，或者使用编程语言如Python或C++进行自定义实现。...回测系统时，必须能量化其性能表现。量化策略的“工业标准”指标是最大回撤率和夏普率。最大回撤率是指账户权益曲线在特定时间段内（通常是每年）的最大峰谷跌幅，通常以百分比的形式出现。...由于许多统计因素的影响，低频交易策略的最大回撤率通常会比高频交易策略高。历史回测会找出过去的最大回撤率，对未来的最大回撤率会有很大指导作用。...请注意，年化回报通常不是衡量的指标，因为与夏普率不同，它没有考虑策略的波动性。 一旦策略通过回测并被认为是基本没有偏差，还有了好的夏普率和最低限度的回撤率，是时候建立一个执行系统了。...交易成本会区分开拥有良好夏普率的可盈利策略和拥有较差夏普率的不可盈利策略。使用回测较难准确预测出交易成本。根据策略的频率，需获得历史的交易数据，其中包括买卖价格的勾选数据。
t期末，各个资产的权重通过最优化下述目标得到 以上是基础趋势跟踪策略的构建方法，对回看期数进行参数遍历，对应策略的夏普比率如下，大部分参数下，策略都有较高的夏普比。...举个例子， 用债券构建信号，在股票和外汇上交易，测试不同回看期下，是否有效果 上图列的是不同回看期下的夏普比，如前面提到的，债券对于股票有显著的溢出效应，在各个参数下都有效。...不同回看期下的溢出效应策略表现如下 溢出效应是否不同于趋势或反转？ 作者随后又测试了，溢出效应是否显著不同于趋势或反转，还是只是一种假象。这里用了两种方法。...这张表是上面问题的答案，第三列Combo是合成策略，可以看到，合成后，策略的最大回撤、夏普比里都是提升的，高于单个策略，表明可以合成。...能得到更强的合成策略LeveredSP,ComboLeveredSP 下面是单个策略，和合成策略的净值曲线对比，蓝色线是趋势跟踪策略，红色是溢出效应策略，其他曲线是不同的合成策略，明显看到最近几年合成策略回撤更小
本周报告 Two sigma： 最近十年价值回撤的诊断 摘要 本文调查了自2008年全球金融危机以来，传统衡量的价值股为何表现不佳，并提出了一种可能更有效的识别价值股方法。
如果我们想使用回撤作为风险度量，我们需要处理其固有的不确定性。我们无法完全限制预期回撤结果，因为最大回撤值可能会出现在很大范围内。然而，我们可以相当有信心地说，所经历的最大回撤不会超过我们的阈值。...事实上，可以证明最大回撤与时间的平方根成正比（大家可以自己证明一下）。直观地说，一个账户下个月的最大回撤将低于下一年的最大回撤。为了准确地设置最大回撤的阈值，我们需要定义时间范围。...通常选择>1000来获得一个精确的回撤分布图。 计算每条曲线的GHPR和最大回撤。 确定在我们指定的置信水平上的回撤水平。 记录GHPR值的中值（可以选择百分位数）。...如果你的策略在回测中夏普比率为8，但在实时交易中夏普比率接近0.5，那么你的杠杆将会很高，并很快超过你的风险承受能力。 现在，我们有了一种方法来确定我们理想的头寸规模占我们总账户净值的百分比。...因此，我们将优化程序分为两部分： 1、找出使投资组合夏普比率最大化的相对配置权重。 2、在考虑给定的风险/回撤限制的前提下，确定适用于最大化GHPR的投资组合的杠杆率。
python实现量化交易策略 1 前言 相信大家都听说过股票，很羡慕那些炒股大佬，觉得量化投资非常高深，本文教大家用python实现简单的量化交易策略。...4 评估策略 上文我们得到了买股方案，最后需要进行回测，我们用收益率，夏普率，最大回撤等指标来评估策略的优劣性，收益率和夏普率越大越好，最大回撤越小越好。...hc-1)*100 max_hc.append(hc) hc=1 ccc=copy.deepcopy(kk) print('最大回撤.../%:',abs(min(max_hc))) jssy() 得到结果是收益率5.858%，夏普率0.108，最大回撤2.26%。...hc-1)*100 max_hc.append(hc) hc=1 ccc=copy.deepcopy(kk) print('最大回撤
本文探讨了Python在金融数据分析中的应用，包括使用Pandas、NumPy和Matplotlib等Python库，它们能够处理股票市场数据、展示趋势并构建交易策略。...回测策略 回测策略是指通过历史数据来验证交易策略的有效性和盈利性。通常进行回测策略需要以下步骤： 选择历史数据：从可靠的数据源获取需要的历史数据，包括价格数据、成交量等。...夏普比率的数值越高，表示投资组合单位风险所获得的超额收益越高，因此夏普比率可以用来度量投资组合的风险调整后表现。通常情况下，夏普比率越高，投资组合的绩效越好。...最大回撤 最大回撤是指在一段时间内资产价格从最高点下跌的幅度。通常用来衡量风险和资产价格波动的程度。最大回撤可以帮助投资者评估投资组合的风险水平，以及资产的价格波动性。...在量化投资中，最大回撤也是一个重要的指标，用来评估交易策略的风险和表现。
策略测试 测试平台： 优矿(uqer.io) 回测时间： 2014-1-1~2015-12-31 测试品种： A股所有股票 代码（python)： ?...start = '2014-01-01' # 回测起始时间 end = '2015-12-31' # 回测结束时间...A') # A股 capital_base = 100000 # 起始资金 freq = 'd' # 'd'表示使用日线回测...回测结果 年化收益率：63.6%基准年化收益率：30.1%阿尔法：39.2%夏普比率：1.74最大回撤：50.4% ? 可以看到，简单的策略收益也高于基准的年化收益。...但是，该alpha策略也存在很多问题，最大回撤较高，尤其是2015年下半年，该策略表现得比较差。总的来说，虽然策略简单，但其表现也出乎小编意料，后续也可以对其进行优化。
本文参考：东兴证券《价值投资的逻辑：高质量+低估值》 作者：WindQuant | 001 一、因子提取 1、回测区间：2007年1月30日至2018年6月29日； 2、调仓日：每月最后一个交易日为调仓日...三、投资组合表现分析 3.1选出的股票数量分析 部分调仓日的股票代码如下所示： 部分代码展示，全部代码请见文末 在回测区间的各个调仓日选出的股票数在18只-86只之间，2009年4月-2009年7月、2014...3.3 收益率分析 3.3.1 投资组合与沪深300指数、中证500指数、上证50指数、上证综指净值对比 部分代码展示，全部代码请见文末 从投资组合与各大指数的净值时序图可以看出，投资组合的回测净值在整个回测周期内基本大于各大指数的回测净值...3.3.2 投资组合与沪深300指数、中证500指数、上证50指数、上证综指收益率对比 通过对比投资组合与沪深300指数、中证500指数、上证50指数、上证综指的年华收益率、收益波动率、夏普比率、最大回撤等指标...部分代码展示，全部代码请见文末 从投资组合与各大指数的收益情况来看，投资组合的年化收益远高于各大指数的年化收益，达27.0，夏普比率也最高，达0.85,但收益波动率与最大回撤最不理想，说明投资组合在高风险下能带来高收益
结论 在日内单边千分之一，隔日单边万分之3的成交假设下，策略表现如下： 夏普：3.55 最大回撤：17.05% 胜率：62.69 盈亏比：1.31 年化：80.36% 1.6....结论 在日内单边千分之一，隔日单边万分之3的成交假设下，策略表现如下： 夏普：0.68 最大回撤：36.92% 胜率：53.21 盈亏比：0.99 年化： 19.02% 1.3....结论 在日内单边千分之一，隔日单边万分之3的成交假设下，策略表现如下： 夏普：0.95 最大回撤：29.71% 胜率：49.64 盈亏比：1.23 年化：17.67% 3.3....结论 在日内单边千分之一，隔日单边万分之3的成交假设下，策略表现如下： 夏普：2.66 最大回撤：17.24% 胜率：57.56 盈亏比：1.22 年化：56.38% 4.3....结论 在日内单边千分之一，隔日单边万分之3的成交假设下，策略表现如下： 夏普：1.66 最大回撤：25.30% 胜率：49.72% 盈亏比：1.39 年化：30.91% 5.3.
添加分析指标 # 返回年初至年末的年度收益率 cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.AnnualReturn, _name='_AnnualReturn') # 计算最大回撤相关指标..._Returns.get_analysis()['rnorm100'] # 提取最大回撤 analyzer['最大回撤（%）'] = result[0].analyzers....添加分析指标 # 返回年初至年末的年度收益率 cerebro1.addanalyzer(bt.analyzers.AnnualReturn, _name='_AnnualReturn') # 计算最大回撤相关指标..._Returns.get_analysis()['rnorm100'] # 提取最大回撤(习惯用负的做大回撤，所以加了负号) analyzer['最大回撤（%）'] = result.analyzers...ret.append(get_my_analyzer(i[0])) pd.DataFrame(ret) # 优化结果 period1 period2 年化收益率 年化收益率（%） 最大回撤
neural-networks-for-algorithmic-trading-1-2-correct-time-series-forecasting-backtesting-9776bfd9e589 [(“总收益（Total Return）”,“1.66%”), (“夏普比率...（Sharpe Ratio）”，“16.27”), (“最大回撤（Max Drawdown）”,“2.28%”), (“回撤时间（Drawdown Duration）”,“204 ”)] 信号（Signal...[（“总收益（Total Return）”，“3.07％”）， （“夏普比率（Sharpe Ratio）”，“2799”）， （“最大回撤（Max Drawdown）”，“1.91％”）， （“回撤时间
基于波动率的奖励指标 这种风险可调节的奖励指标中的典型就是夏普比率（Sharpe Ratio，又被称为夏普指数）。它计算的是特定时间段内投资组合的超额收益与波动性的比率。...到目前为止，我们所有的奖励指标都没有考虑到比特币币价最大回撤率（drawdown）这个关键因素。 最大回撤率是指比特币币价从价格顶峰到价格低谷之间的价值差，用来描述买入比特币后最糟糕的情况。...最大回撤率对我们的投资策略来说是致命的，因为只需一次币价突然跳水，我们长时间累积的高收益就会化为乌有。...最大回撤率 为了消除最大回撤率带来的负面影响，我们需要选用可以处理这种情况的奖励指标，就比如说选用 Calmar 比率。该比率与夏普比率类似，只是它将分母上投资组合的标准差替换为最大回撤率。...Calmar 比率的计算公式：（投资组合的收益-大盘的收益）/最大回撤率 我们最后一个奖励指标是在对冲基金行业中广泛使用的 Omega 比率。
分类 T+0 策略年化收益率 59.9%，夏普比率 2.7，最大回撤 18.9%，盈亏比 1.32，每日持有个股数量中位数为 5 只。...集合策略并没有减少最大回撤，但是从夏普比率上来说集合分类回归策略还是优于子模型。...若按单利和双边千分之二计算，集合分类回归策略胜率 57.24%，年化收益率 130.2%， 夏普比率 4.32 和最大回撤 18.9%。...若按单利和双边千分之一点二计算，集合分类回归策略胜率 57.24%，年化收益率157.6%，夏普比率 5.24 和最大回撤 18.92%。...4.31 和最大回撤 18.9%。
1 在浏览器中打开 www.joinquant.com 2 编写策略代码 点击顶部的“我的策略”，选择子菜单“我的策略”，在左侧输入python代码 def initialize(context):...3 编译运行 点击编译运行，右侧的上半部分显示回测结果，下半部分显示日志和错误。 ? 这里默认的统计时间为2016-6-1到2016-12-31，若想改成自定义的时间需要注册并登录。...例如一个策略的Beta为1.3，则大盘涨1%的时候，策略可能涨1.3%，反之亦然；如果一个策略的Beta为-1.3，说明大盘涨1%的时候，策略可能跌1.3%，反之亦然 （5）夏普比率：表示每承受一单位总风险...（6）最大回撤是一个风险指标，衡量极端风险，表示在测试区间内最大的可能浮亏。注意这里是浮亏，不是亏损。 例如：初始净值为1元，后来增长到最高点1.6元，近期跌到最低点1.6元。...则最大回撤为 (1.6 - 0.6) / 1.6 = 62.5%。 5 分析 图2中的基准收益为4.43%，策略收益为66.69%，远高于基准收益。
夏普比率的计算公式：（投资组合的收益-大盘的收益）/投资组合的标准差 从公式中我们可以得出，为了保持较高的夏普比率，投资组合必须同时保证高收益和低波动性（也就是风险）。...到目前为止，我们所有的奖励指标都没有考虑到比特币币价最大回撤率（drawdown）这个关键因素。 最大回撤率是指比特币币价从价格顶峰到价格低谷之间的价值差，用来描述买入比特币后最糟糕的情况。...最大回撤率对我们的投资策略来说是致命的，因为只需一次币价突然跳水，我们长时间累积的高收益就会化为乌有。 ?...最大回撤率 为了消除最大回撤率带来的负面影响，我们需要选用可以处理这种情况的奖励指标，就比如说选用 Calmar 比率。该比率与夏普比率类似，只是它将分母上投资组合的标准差替换为最大回撤率。 ?...Calmar 比率的计算公式：（投资组合的收益-大盘的收益）/最大回撤率 我们最后一个奖励指标是在对冲基金行业中广泛使用的 Omega 比率。
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