电力交易策略提升思路（中）：策略回测与模拟盘系统的建立-北极星售电网

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电力交易策略提升思路系列共上、中、下3篇，本文为中篇。

（来源：兰木达电力现货作者：刘辰）

量化投资的基石：

策略回测的概述

策略回测是一种量化投资方法，通过利用历史市场数据对特定的投资策略进行模拟交易和策略执行，以评估该策略在过去市场条件下的盈利能力和风险水平。

在策略回测中，交易者会根据一套预定的规则和条件来定义投资策略，包括交易信号的生成、买卖时机的确定、交易数量的设定等。然后，利用历史市场数据进行模拟交易和策略执行，计算交易成本、盈亏、资金曲线等指标来评估策略的性能。

策略回测的历史可以追溯到上个世纪70年代，当时计算机技术的发展使得分析师和交易员能够利用计算机来模拟交易策略并评估其潜在的盈利能力和风险水平。这标志着策略回测作为一种量化投资方法的起步。

在过去，进行策略回测需要手动计算和模拟交易，非常耗时且容易出错。然而，随着计算机技术的不断进步，特别是硬件和软件的发展，策略回测变得更加高效和准确。

20世纪80年代和90年代，随着金融市场的全球化和交易活动的增加，策略回测逐渐成为金融机构和交易公司的重要工具。这些机构开始使用计算机算法来自动执行交易并对策略进行回测，以寻找潜在的投资机会和风险管理方法。

在近年来，随着大数据和人工智能技术的发展，策略回测变得更加智能化和自动化。机器学习和深度学习等技术被应用于策略回测中，以提高预测能力和优化投资策略。

同时，互联网的普及和开放式金融数据的增加，使得个人交易者也能够进行策略回测。各种量化投资平台和工具的出现，使得策略回测变得更加易于操作和可行。

策略回测作为一种量化投资方法，经历了从手动计算到计算机模拟交易的发展过程。随着技术的进步和金融市场的发展，策略回测在金融机构和个人交易者中的应用越来越广泛，并不断演化和改进，以满足不断变化的市场需求。

策略回测的目的是通过对历史市场数据的模拟交易和策略执行，评估投资策略的盈利能力和风险水平，优化投资策略，提供决策依据，并帮助风险管理。

策略回测提供科学的决策依据

通过回测，交易者可以基于历史数据和实证结果对投资策略进行评估，了解其盈利潜力和风险水平。这种基于数据的决策依据可以帮助交易者做出更明智的投资决策。

策略回测用于评估投资策略的绩效

策略回测用于评估投资策略的绩效。通过回测结果，交易者可以比较不同策略的盈利能力和风险水平，并选择和优化最佳的投资策略。这有助于交易者在市场竞争中获得优势并提高投资回报。

策略回测在风险管理中起着重要的作用

通过回测，交易者可以评估策略的最大回撤、波动性等风险指标，帮助他们制定合适的风险控制措施，降低投资风险。这有助于保护交易者的资金，并增加他们的长期稳定收益。

策略回测提供了优化和改进投资策略的机会

通过回测结果的分析，交易者可以发现策略的不足之处，并进行参数调整、交易规则改变等优化措施。这有助于提高策略的绩效，并使其更适应不断变化的市场环境。

策略回测为交易者提供了学习和经验积累的机会

回测过程可以帮助交易者了解市场行为和投资策略的优势与劣势，从而积累实践经验。这有助于交易者不断改进其投资能力，并在真实市场中做出更明智的投资决策。

策略回测帮助交易者适应市场变化

通过对历史市场数据的回测，交易者可以评估策略在不同市场条件下的表现一致性，帮助他们了解策略的强弱点，并在真实市场中做出更明智的投资决策。这使得交易者能够更好地适应市场的波动和变化。

综上所述，策略回测的目的和重要性是为了提供科学的决策依据、评估和改进投资策略、降低风险、促进学习和经验积累，并帮助交易者适应市场的变化。通过策略回测，交易者可以更加理性和成功地进行投资，并提高投资决策的可信度和成功率。

回测与实盘交易：

理论与实践的碰撞

回测和实盘交易是投资领域中不同的概念，它们之间存在以下区别：

市场环境：回测是基于历史市场数据进行的模拟交易，而实盘交易发生在实时市场中。市场环境是不断变化的，回测无法准确预测未来市场行情。

心理因素和情绪控制：回测是基于机械化规则执行的模拟交易，而实盘交易中交易者会受到心理因素和情绪的影响。实盘交易中的决策、执行和风险控制可能会与回测过程中不同。

实时风险管理：在实盘交易中，交易者需要实时进行风险管理，根据市场情况调整交易策略。而回测过程中，风险管理通常是基于历史数据进行的，无法适应实时风险。

实盘与回测模拟盘结果不一致的原因有两种，策略本身结果可信但与实盘有区别，或者策略本身结果不可信。

策略本身结果可信但与实盘有区别

在某些情况下，回测结果可能是可信的，但与实盘交易存在一些区别。以下是一些常见的情况：

市场环境的变化：回测是基于历史市场数据进行的模拟交易，而实盘交易发生在实时市场中。由于市场环境不断变化，历史数据无法准确预测未来市场行情。因此，虽然回测结果可信，但在实盘交易中可能无法复制相同的效果。

数据偏差和滞后：回测过程中使用的历史数据可能存在一些偏差，如价格滞后、错误数据等。这些偏差可能会对回测结果产生一定影响，导致与实盘交易结果有区别。

参数优化和过拟合：回测中往往会对策略的参数进行优化，以获得最佳的回测结果。然而，如果过度优化和过拟合历史数据，策略在实盘交易中的表现可能不如预期。过度优化可能导致策略对历史数据过于拟合，而在未来市场中失效。

交易成本和流动性：回测通常不考虑交易成本和流动性问题，而实盘交易中这些因素是非常重要的。实际交易中可能存在滑点等交易成本，以及市场流动性问题。这些因素可能会对实盘交易的结果产生重要影响，而回测结果往往没有考虑这些因素。

策略本身结果不可信

在某些情况下，回测结果本身可能是不可信的，不能直接用于实盘交易。以下是一些常见的情况：

数据质量问题：回测结果的可信性取决于使用的历史市场数据的质量和准确性。如果数据存在错误、缺失或异常值，回测结果可能会受到影响，无法准确反映实际情况。

参数选择和优化问题：回测过程中，如果对策略的参数选择和优化过程中存在问题，可能会导致回测结果的不可信。过度优化、选择不当的参数范围或不合适的优化方法，可能使回测结果出现过度拟合或无法泛化到未来市场。

数据样本选择问题：回测时所选用的历史数据样本也可能影响回测结果的可信性。如果选用的数据样本不具有代表性、过于片面或局部，可能无法准确反映整体市场情况，导致回测结果不可靠。

隐含假设的问题：回测过程中可能存在一些隐含假设，比如固定市场条件、理想交易执行等。然而，实际市场中的情况往往复杂多变，这些假设可能不成立，导致回测结果的不可靠性。

综上所述，策略本身结果可信但与实盘有区别的情况下，回测过程仍然具有一定的参考价值，但需要在模拟盘交易中进行进一步的监测、调整和优化。然而，策略本身结果不可信的情况下，回测结果不能直接用于实盘交易，需要通过模拟盘进行更加谨慎的分析和验证。交易者在使用回测结果时应始终保持谨慎，并结合实际市场情况进行综合考量。

延伸阅读：

电力交易策略提升思路（上）：什么是量化交易？

投稿与新闻线索：陈女士微信/手机：13693626116 邮箱：chenchen#bjxmail.com（请将#改成@）

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