7天打造一套自己的程序交易系统-策略回测(1)

摘要：

本系列文章旨在为对数据分析和程序交易感兴趣的读者提供深入指导，特别是关于如何在2024年建立自己的程序交易系统。之前的文章涵盖了如何构建数据源以及如何计算各种技术指标。有了这些基础，下一步是设计交易策略，并通过策略回测框架进行验证。

策略回测简介：

策略回测是一种在历史数据上模拟交易的方法，用于检验交易策略的效果。它分为两个主要步骤：首先是根据交易理念设计策略并编程实现；其次是将策略应用于历史数据进行模拟交易，并分析如胜率、收益率等指标来评估策略的表现。

进行策略回测的步骤：

• 获取历史数据：确保有足够的历史行情数据作为回测的输入。
• 策略开发：设计并编码交易策略，明确交易信号和规则。
• 策略回测：在历史数据上模拟交易，执行策略逻辑。
• 结果分析：评估回测结果，进行参数优化。
• 实盘验证：将回测通过的策略应用于实际交易。

回测框架选择：

市场上提供了多种基于Python的开源回测框架。一篇名为《Best Backtesting Library for Python》的文章比较了流行的框架，推荐了追求速度的VectorBT和追求易用性的Backtesting.py。

量化回测框架的两种驱动机制：

量化回测框架有事件驱动和向量驱动两种机制，各有优缺点。事件驱动机制适合策略需要频繁响应实时事件的情况，而向量驱动机制则在向量化运算方面更高效。

结语：

本系列将继续探讨如何使用Backtesting.py进行交易策略回测和优化。作者鼓励读者通过点赞和分享支持他的写作，并提示关注公众号以获取最新更新。