7天打造程序交易系统-滚动优化与蒙特卡罗仿真

Walk-Forward Backtesting 和 蒙特卡罗仿真简介

本文继续探讨程序交易系统的建立，特别是滚动优化（Walk-Forward Backtesting/Optimizationy）的概念以及蒙特卡罗仿真在回测中的应用。

滚动优化（Walk-Forward Backtesting）

滚动优化是一种通过在一定时期的样本内数据集寻找最佳参数，并在样本外数据集上检验这些参数表现的过程。该方法有助于减少过拟合问题，提高策略的稳健性，并允许策略通过定期优化来适应市场状况。滚动优化的实施包括数据的获取与分割、多阶段的优化与参数应用，以及汇总样本外数据的表现。

蒙特卡罗仿真

蒙特卡罗仿真是一种以概率和统计为基础的数值计算方法，可以通过生成随机数据来估算数值解。在交易策略的回测中，蒙特卡罗仿真有助于估计策略的潜在风险和表现，通过重新排序回测结果并生成新的结果曲线，帮助理解在实际交易中可能遇到的情况。

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