回测引擎与策略实战
回测（Backtesting）是量化投资的核心环节，通过历史数据验证交易策略的有效性。本模块系统讲解了回测引擎、投资组合构建、绩效评估等关键内容。
📖 文档目录
1️⃣ 交易策略理论
核心内容：
- Top-K策略原理与实现
- IC权重分配方法
- 均值-方差优化（MVO）
- 三种方法对比分析
适合人群：想要理解交易策略基础的学习者
2️⃣ 投资组合构建方法
核心内容：
- Top-K均等权重算法
- IC权重分配算法
- 均值-方差优化求解
- 参数选择与调优
适合人群：需要实现投资组合构建的开发者
3️⃣ Executor与成本模型
核心内容：
- Executor机制详解
- 交易成本模型（手续费、滑点、市场冲击）
- 成本敏感性分析
- 成本参数配置
适合人群：需要理解交易成本的研究者
4️⃣ 绩效评估指标
核心内容：
- 收益率指标（总收益、年化收益、超额收益）
- 风险指标（波动率、最大回撤、VaR）
- 风险调整收益指标（夏普比率、信息比率、卡尔马比率）
- 交易相关指标（换手率、胜率、盈亏比）
适合人群：需要评估策略表现的分析师
5️⃣ 实验分析方法
核心内容：
- 参数敏感性分析
- 持仓周期研究
- 样本外验证方法
- 滚动窗口验证
适合人群：需要优化和验证策略的研究者
6️⃣ 回测流程与实践
核心内容：
- Qlib回测框架详解
- 完整回测步骤
- 数据准备与特征工程
- 策略定义与执行
- 结果分析与报告
适合人群：需要完成完整回测的实践者
🎯 学习路径
🟢 初学者路径
交易策略理论 → 投资组合构建 → 绩效评估 → 回测流程
目标：理解回测基本概念，能够完成简单策略回测
🟡 进阶路径
成本模型 → 参数敏感性 → 样本外验证 → 策略优化
目标：深入理解回测细节，能够优化和验证策略
🔴 实战路径
从实际项目出发 → 遇到问题查文档 → 理论学习 → 实践应用
目标：解决实际问题，积累实战经验
📚 学习前准备
必备知识
-
Python 编程基础
- 数据处理（pandas, numpy）
- 可视化（matplotlib, seaborn）
-
机器学习基础
- LightGBM 模型训练
- IC/ICIR 评估指标
-
量化投资基础
- 特征工程（Qlib）
- 时序数据划分
推荐顺序
- 先学习 特征工程模块 和 LightGBM 模块
- 再学习本回测模块
- 最后进行实战练习
💡 实用提示
- 文档示例：所有代码示例均可直接运行
- 实战导向：内容针对量化投资实战设计
- 最佳实践：包含大量实战经验总结
- 持续更新：跟随最新技术发展
🔗 相关资源
官方文档：
开源项目：
学习资源：