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然后你周一早上到公司,跑一次全市场 5000 只的拉取——跑到第 3800 只崩了。
回测里买在收盘价、卖在收盘价,现实中你根本做不到。忽略滑点和冲击成本,夏普 2.0 的策略上线后可能直接腰斩。
回测和模拟盘最大的区别,不是代码,而是对真实世界摩擦的建模。回测里你默认能按收盘价成交、没有滑点、没有 partial fill;模拟盘则要求你把这些摩擦加进去...
本文把 5 条最常见的硬红线写成代码,让你的策略从「我觉得没问题」变成「系统不让我冒险」。
系列定位:回测通过了,评估也合格,但离真正「上线」还差一个最小可运行实盘工程。本系列用 6 篇文章把「策略信号」推进到「可切换实盘/模拟盘的订单闭环」。
前面 5 篇已经把策略评估的零部件拆完了:Brinson、因子归因、滚动回测、三视角业绩拆解、压力测试。
回测曲线一路向东北,夏普 1.8,你很满意。但放进 2008 年会怎样?2015 年连续跌停呢?2020 年疫情那种 V 型急跌呢?
回测跑完总收益 +15%,你很满意。但老板问了一句:"这 15% 里,多少是选股选的,多少是大盘涨的,多少是你中途加仓加出来的?"
系列:Python 量化策略评估体系 #03 数据源:麦蕊行情 API(mairui SDK)日线 演示证书:LICENCE-66D8-9F96-0C7F0FB...
系列:Python 量化策略评估体系 #02 数据源:麦蕊行情 API(mairui SDK)日线 演示证书:LICENCE-66D8-9F96-0C7F0FB...
系列定位:策略跑完回测 = "赚钱了"?其实远远不够。本系列用 6 篇系统化方法论 + Python 实战,把"黑盒跑数"升级为"白盒拆解"。 本篇是该系列 #...
系列完结特典:#08 我们把脚本变成了生产系统,但这只是出问题的「概率降到最低」。上线第一周(5 个交易日),还要靠「盯」守住最后一公里——本文给 7 个必备盯...
系列完结篇:前 7 篇我们解决了「数据怎么存、自动怎么跑、挂了怎么知道、缺口怎么补」。本篇把脚本变成生产系统的最后 1 公里——环境隔离、日志轮转、数据备份、灰...
系列前情:#06 我们搭好了「数据 配置 日志 / 策略」的最小可运行项目骨架。本篇解决「数据有缺口怎么办」——演示证临时切换、断网错过、新上市股票,都要靠...
写了一大堆 .py 文件,换个电脑就跑不通;配置文件写死在代码里,改个参数要翻三页;别人接手你的项目,三天没看懂目录结构。本篇给你一个「拿到就能用」的量化项目骨...
一个策略跑得好,不代表三个策略一起跑也能好。日志互相覆盖、数据互相污染、一个策略崩溃把整组进程全带崩——本篇用 Python 的 multiprocessing...
策略跑得好好的,一上实盘就翻车?90% 的工程师都忽略了一个细节:回测和实盘用的数据不是同一套。本篇教你用数据指纹 + 缺失检测 + 版本快照,把数据一致性做成...
系列前情:#02 我们搭了一条「自动触发 + 入库 + 去重」的调度流水线。但流水线上线后第 3 天凌晨数据库写挂了、你睡了 8 小时没收到任何提醒——这是量化...
系列前情:#01 我们选定了 SQLite 作为本地存储方案(单文件、零部署、查询快)。本篇解决「每天数据怎么自动进来」——告别手动 python main.p...
系列开篇:从「会写策略」推进到「会搭系统」。本篇先解决最基础的存储选型——回测和实盘都要把 K 线落到本地,三种方案怎么选?
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