常见的回测陷阱（三）

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公众号的内容都是本人这些年在交易过程中的所看、所感和所悟，以下内容是从国外的一本交易书籍（《ALGORITHMIC TRADING》）亲自翻译过来，以后会陆续的翻译，觉得有意思的会和大家分享，当然，翻译水平有限，希望大家多多体谅，希望大伙能喜欢，正文如下：

    之前讲过了五种偏差，分别是前视偏差、数据透视偏差和线性美，股票拆分和股息的调整 股票数据库的幸存者偏差  原始和合成的股票价格，以下是继续翻译的内容：

货币报价的场所依赖

    相比股市，外汇市场更加分散，没有规定要求，在这个场地成交的交易必须要和所有其他场地的交易交互，两者买价和卖价必须处于最好的价位。因此，为了使回测更贴近现实，我们的历史数据只能从预期要做交易的场所里去提取。

    有一些报价整合机构，例如Streambase，会把不同场地的交易数据整合在一个订单表格里，在这种情况下，只要你能在形成这些综合订单表格的组成场所执行交易，你才可能用这些综合数据做回测。

    外汇的实时报价和历史数据的另外一个特征是，成交价格和成交量一般是不常用的，至少是会有个小小的延迟，这个与买入和卖出报价截然不一样。因为没有监管要求做市商或ECN必须把交易价格报告给市场上所有参与者。事实上，许多做市商有专有权利查看交易信息和有价值的信息（他们非常聪明的利用这些信息，因为很多高频交易策略依赖于订单流量信息和交易价格，我们将会在第七章提到，还有银行的外汇自营盘毫无疑问乐于把这些信息给自己用）。因为同样的外汇对的买卖价在不同的场所变化非常不一样，所有任何时候都建议用买卖报价对外汇策略进行回测。因此，交易成本高度依赖交易场所，所以在回测中要考虑到这点。

卖空限制

   

    一个涉及做空的股票交易模型，它的前提假设是这些股票可以卖空，但是实际情况中，许多股票是很难卖空。为了做空股票，你的经纪人是有能力去从其他的顾客或者机构（通常是共同基金或者其他资产管理公司，持有许多股票的大量多头头寸）“定位”一定数量的这些股票，并且安排股票借给你。如果已经存在一个大空头了，那么说明该公司的大量股票已经被借出去了，或者股票的持有量有限，你的股票可能“难借”。难借就意味着你必须要为做空给股票出借者支付利息，这个和正常情况是倒过来的。极端情况下，你可能根本借不到你想要做空的股票数量。自从雷曼兄弟在08-09年金融危机倒闭后，美国证监会（SEC）就在几个月内禁止了所有金融行业卖空股票的行为。如果你的回测模型在做空股票的时候，难以借到或不能借到票，这可能会展示一个美好的回报，因为没有其他人可以做空和压低它的价格，但是这个结果是完全没有实际意义的。这使得卖空约束对回测是非常危险的。但是你又不容易从经纪商给你的股票名单里面，准确找到历史上很难借到的股票列表。作为一般的情况，小盘股比大盘股受卖空约束的影响大得多，所以通过空头头寸获取的回报是要受到更多的质疑的，要牢记一定，有事ETFs比个股还要难借，这是我的发现，例如在雷曼兄弟倒闭之后，连短期做空几个月的SPY都借不到。

    另外一个附加的卖空约束是所谓的”报升规则“，有美国证监会（SEC）施加的。原始的报升规则生效于1938-2007年，卖空的成交价格正常情况下必须要高于最后一次成交价格，或者如果最后一些成交价格高于之前的成交价格，就等于最后一次成交价格。（对于纳斯达克的股票，卖空价格必须高于最近的买入价，而不是最后的成交价格。）新的报升规则生效于2010年，它要求卖空的成交价格必须高于全市场最好的买入价，和旧的规则相比，它的区别仅仅是在熔断已经触发的时候。当股价比前一个收盘价低10%时，该股票就会触发熔断。该熔断在第二天恢复正常，所以很有效地阻止了空头报单被填满。所以再次强调，一个真正准确涉及到卖空的策略回测必须要考虑到这些约束，看看在历史交易应该发生的时候，这些约束是否生效。否则，回测结果会被夸大！

期货连续合约

    期货合约有到期日的，所以一个交易策略在比如原油期货上，实际上在许多不同的合约上交易。通常，策略是应用在近月合约上，那张合约为近月取决于你何时把仓位展期到下月，也就是说，当你计划把当前月份的合约卖掉，然后买入下月最近到期的合约（假设你准备持有多头合约）。有些人会在近月合约到期前的10天换仓到下月合约，其他人根据“持仓交叉”来换仓，，即当下个合约的持仓量大于当前合约的时候。所以不管你什么时候换仓，都是要额外费心在你交易模型体现出来，因为这一买一卖是和你的策略是相互独立的，但是会导致额外最小的收益或回报和损失（P&L）。（P&L，或收益，当然会受所谓的换仓影响，但我们会在第五章做广泛的讨论，换仓的收益会受每天的影响，而不是只在换仓那一下有结果。）幸运的是，许多期货数据供应商也会意识到这点，所以他们通常会提供我们所知的“期货连续合约”数据

    在这里我们不会讨论你自己如何创建一个连续合约，因为这些数据你可以在许多期货公司的网站上看到。但是这个过程中有个细微差别你需要注意到，创建连续合约的第一步是在给定一个特定的展期日，然后把近月合约的价格连接在一起，但是这样会导致价格序列在展期日前后，会有一个显著的缺口，这个差距将会在你的回测里，凭空创造一个虚假的收益率或者P&L。

    为了说明这点，我们假设近月合约的收盘价在T日是p(T)，T+1日是p(T + 1)，同理假设下个最近合约（也称为后面合约）的收盘价在T + 1是q(T + 1)。假设T+1是展期日，如果我们是做多近月合约的，我们应该是先在T+1日以价格p(T + 1)卖掉近月合约，然后以价格q(T + 1)买入下个合约。策略在T+1日的P&L（点数，不是金额）和收益率是多少呢？P&L是p(T + 1)−p(T)，收益率是(p(T + 1) − p(T)/ p(T)。但是未经调整的连续合约的收盘价格在T日会显示为p(T)，T+1日为q(T + 1)，如果你安装一贯方法来计算P&L和收益率，你可能会计算到错误值，它们分别是q(T + 1)−p(T)和(q(T + 1)−p(T)/ p(T)。为了防止这样的错误，期货数据供应商通常回调数据序列，以消除价格缺口，使得在T+1日的P&L为p(T + 1)−p(T)。他们地做法是，在T日或T日前，把数值q(T + 1)−p(T + 1)加到每个价格p(t)上，这样在T日到T+1日之间，价格和P&L的变化都会被正确计算成q(T + 1)−(p(T)+q(T + 1)−p(T + 1))= p(T + 1)−p(T)。(当然，要考虑到每个展期，当你的往回调用的历史数据越多，你不得不调整更多次。）

    我们的问题解决了吗？不完全。我们计算下调整之后的T+1日的收益率：( p(T + 1) − p(T ))/( p(T ) + q(T + 1) − p(T +1))，不是(p(T + 1)−p(T)/ p(T)。如果你调整好了，使得P&L计算正确，你计算收益率就会不正确，反过来，你调整好了价格序列使得收益率计算正确（在T日或T日前，把数值q(t + 1)/ p(t + 1)乘到每个价格p(t)上），但是之后P&L的计算会错误，两者不可得兼。只要你想通过使用连续合约序列方便回测，你不得不选择其中之一作为业绩评估，P&L或者收益率。（如果你愿意费心去回测你每个策略在不同的单张合约上，而且亲自考虑到换仓是一买一卖，这样你的P&L和收益的计算会同时正确。）

    我们选择价格调整方法来代替收益率回调方法会出现额外的困难：在遥远的以前，价格可能会出现负数。这样会对你的交易策略带来难题，也会对你计算收益率产生问题。一个普遍的处理方法是，在所有的价格上都加上一个常数，这样价格就不会出现负数了。

    当我们的策略涉及到不同合约的价差时，准确的选择调整方法是非常重要的。如果策略的交易信号是基于跨合约的价差，你必须选择价格调整方法，否则，价差可能是错误，这样会产生错误的交易信号。当策略涉及到跨期价差（相同标的物，不同交割日的合约价差），这个回调方法更重要。这是因为相比于单腿的价格，跨期价差是非常小的，所以因为展期导致的任何错误值，和价差相比，都会是很大比例，这样有很大可能在回测和实盘触发错误的信号。然而，如果你的策略产生的交易信号是基于两个合约的价格比率，那么你必须选择收益率回调方法。

    如上所述，当你选择供应商提供的期货历史数据时，你必须要准确了解他们是怎么处理这个回调问题的，因为它必定会影响到你的回测。例如，csidata.com仅使用价格回调方法，但是可以选择加入常数到价格上，以防出现负数。但是tickdata.com允许你选择价格和收益率回调方法，但是没有额外的选择常量以防价格出现负数。

期货的收盘价或结算价

    对于期货合约的每日收盘价，数据供应商一般都是结算价，而不是该合约的当日最后一次成交价。请注意，每个期货合约都会有一个结算价（由交易所决定），即使该合约当天没有任何交易。如果该合约有交易，它的结算价一般也是不同于最后一次成交价。大部分历史数据供应商提供结算价作为收盘价。但也有一些供应商，提供实时tick数据，可能只提供实际交易价格， 因此它的收盘价可能是最后一次成交价格。如果某天只有一次交易，哪个价格我们用来回测策略呢？

    在大多数情况下，我们应该使用结算价，因为如果你在收盘附近做交易，结算价是最接近你的成交价格的。最后一次有记录成交价格可能是在几个小时前出现的，和你接近收盘时的成交价基本上没有关联。尤其是在我们构建成对交易策略时，价格的使用更重要。如果你的是结算价去计算期货之间的价差，你要确保两者是同时发生的（如果两个合约是同一标的物，它们的收盘时间是一致，因为可以确保是同时发生的，如果交易的是跨市场价差，我们将在后面的章节讨论）。然而，如果用最后的成交价格去计算价差，你用的价格可能产生于两个非常不同的时间，显而易见是不对的。这个错误意味着你的回测程序会造成错误的交易，因为计算出的价差虽然很大，但是不真实。这会导致你的回测可能产生不真实的收益，但是在将来实盘的时候，成对交易同时发生时，真实的价差可能是个很小的值。所以，和之前所以的一样，夸大测试结果是一件很危险的事情。

    如果你有一个盘中价差策略，或者你的价差策略需要期货盘中价格数据，你需要两种数据之一就行，一是两个合约都要有买价和卖价数据，二是直接来源于交易所的原始盘中数据。这是必须的，因为好多期货合约没有很强的流动性。所以用每根K线的最后价格来计算价差，我们会发现合约A和合约B在同一根K线上的最后成交价格，可能在成交时间上离得很远。使用不是同时发生的价格计算价差是不真实的，实际操作中是要同时买入一腿，卖出另一腿的。盘中价差的回测使用的是每条腿的最后价格，而不是价差本身的最后价格，同样会夸大收益率结果。推荐一个供应商，可以提供盘中历史跨期价差数据（包括报价和成交价），网址是cqgdatafactory.com。

   

    在回测跨市场价差时，有一个大众的细节不能忽视，如果两个合约在不同的交易所交易，它们很可能是不同的收盘时间，所以如果用收盘价计算跨市场价差会是错误的。这个细节同样适用于期货和ETF的价差。一个显而易见的补救方法是，保证获取到的盘中数据是同步的。其他可能的方法是交易ETF的同时，另一腿交易可以代替期货本身的标的物。例如，我们可以选择黄金信托GLD和GDX成对交易，去代替黄金期货GC（收盘时间在美国东部时间下午1:30）和黄金矿业ETF GDX的成对交易，因为两者都是在Arca交易，而且收盘时间一致，都是美国东部时间下午4:00.

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谢谢了楼主