量化交易回测及量化交易系统搭建常用步骤

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量化交易一般由四部分组成：分别为

策略识别、回溯测试、交割系统和风险管理

下面我们就各系统常见的概况进行说明

（一）策略识别

主要包括确认胜率差、检验是否适合运作的策略组合、获取测试数据、优化策略提升夏普率

策略或策略组合确定后，就需要通过历史数据进行回测，这就进入下一步回溯测试的工作范围。

（二）回溯测试

回测的目的是证明策略的可盈利性。通过回测，大致能反映出策略在未来“真实世界”中的表现。但策略包含了大量的偏差，如先验偏差、幸存者偏差及过度优化。回测中还需要注意的，是历史数据的可用性与清洁度。

策略确定后，就需要获取历史数据，并展开测试和改进。

如果经过回测结果较为满意，则需要搭建一个交易系统。

（三）交易系统

在建立交易系统时，主要考虑与经纪商的接口、交易成本、实时数据延时。

交易系统需要注意实时性能与回测性能的差异。对于一些策略，在部署前可能发现不了真实环境与回测环境　的偏差。这种情况对于高频交易最为常见。

（四）风险管理

风险管理涉及到如何将资金分配给一组策略、如何将资金分配给策略内不同交易的方法。这是一个复杂的工程，依赖于数学知识。

风险管理的另外牵涉到交易员自身心理因素的处理。“恐惧与贪婪”这对经典的情绪，是交易员在实战中经常暂停自动化交易转向人工交易的主因。

（五）总结

量化交易是计量金融学中趣味十足但极其复杂的领域。参与者至少应当具有统计学和计量经济学的基础，以及使用MATLAB、Python、Java或者R程序语言实现的丰富经验。如果面向更加复杂的高频端策略，你的技能还要包含Linux、C/C++、汇编编程和网络延迟优化等。

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