量化投资策略回测前的准备

上周末百般思虑，最终貌似做了一个最差的选择。也发现自己好像真的是属于选择困难症人群。因此，也停更了很久。已经发生的无从去改变，走好以后就ok了。

 

       公众号名为小白学量化，一直也没有一个明确的定位。今天给个明确的定位，主要就是应用python进行股票量化投资策略的分析的相关知识的介绍和实现。闲言少叙，今天主要说下量化投资策略回测框架搭建前的准备工作。

 

       众所周知，策略的优劣，在数据日益丰富和便捷获取的当下而言，仅依靠经验，显然难以服众，更多的是应用数据证明。量化投资策略，从策略的构建到最终的实施，主要包括三步：回测à模拟 à实盘。这其中，回测无疑是最为重要的步，用于验证策略是否有效。那么回测之前，应该做哪些准备呢？

 

1. 阐述策略核心

有过一定投资经验的人，有时总会冒出一个想法：玩了这么久久的股票，根据我的经验来看，这样做应该是有效的。然后脑海里描绘出一片蓝图，达到财富自由。这通常也是当下很多人的策略的来源。

       第一步，必须用语言或文字，对策略核心进行描述。停留在脑海里的东西，只有周公才可以和你交流。只有形成语言或文字，才能不断的沟通和完善。

策略核心，窃以为，应包括如下要点，此处，不一定详细，面面俱到即可。

• 标的是什么

• 应用什么指标，怎么应用（基本面、技术面还是消息面等）

• 操作频度如何（短线、中线、长线等）

• 买卖的时点和仓位怎么选择

• 适应行情（牛市、熊市还是震荡市）

 

2. 思考策略支撑理论和依据

曾经以为，这一步完全是多余的。知道有一天，很突兀的参加一个电面才有点了解其重要性。面试官问了这样一个问题：“网格交易策略有效的经济学逻辑是什么？”还好面试官不在面前，否则会看到一脸懵逼的我。

       渐渐地意识到了该步骤的重要性。一个策略是否有效，不能凭空想当然啊。当然，现在要做回测，来验证，但是，如果费了九牛二虎之力发现无效的话，那岂不是。。。因此，在进行具体回测前，寻找其策略的支撑理论和依据就蛮重要了。

       No No，我们是在做策略，不是在玩学术。因此，通过百度谷歌等，寻找其支撑理论和依据即可，不需要详细，关键是对策略本质进行剖析，初步证明其有效。如果连西蒙斯都说可能是有效的了，那下面做下去不就更有信心了嘛。

 

3. 阐述策略逻辑

重中之重哦，这里就不强调三遍了。尤其，对于不懂程序的人而言。只有完成详细的描述出来，才能叫玩程序的来帮忙实现验证。同时，也是对自己的沉淀。写作的过程中，总会有一些以前未注意过的，更细的点冒出来，不断的来完善丰富。不然，你以为作家一来就文思泉涌啊，还不是写作过程中灵感迸发，不断完善的。

       这里，应包括如下要点：

• 策略基本流程：原始数据à  股票标的筛选 à买卖规则

• 原始数据：策略具体应用什么数据，基本面、技术面和消息面的具体哪些指标和数据，是分钟级、小时级、日级别还是周的月的？

• 股票标的筛选：是从全市场选股，还是从创业板，还是沪深300

• 买卖规则

• 买卖的标准是什么

• 买卖的仓位怎么确定

 

该步写完后，便可以和其他人进行充分的交流和沟通了。在交流的过程中，相信会对策略逻辑进行不断的完善和优化。

 

       完成上述步骤之后，策略回测之前，还有最为重要的一步，便是构建程序逻辑了，由于这和程序相关，后面介绍如何应用python搭建回测框架的时候，再进行补充吧。