cfdaily
43 lines
1.4 KiB
Plaintext
43 lines
1.4 KiB
Plaintext
标题: 高效使用聚宽回测平台的技巧
|
|
链接: https://www.joinquant.com/view/community/detail/1
|
|
分类: 回测框架
|
|
================================================================================
|
|
|
|
# 高效使用聚宽回测平台的技巧
|
|
|
|
## 一、平台基础优化
|
|
|
|
### 1.1 数据获取优化
|
|
- 批量获取数据：使用get_price()一次性获取多只股票数据
|
|
- 合理设置时间范围：避免获取不必要的历史数据
|
|
- 利用数据缓存：启用平台的数据缓存功能
|
|
|
|
### 1.2 回测设置优化
|
|
- 分层回测策略：
|
|
- 开发阶段：使用日频数据，回测1-2年
|
|
- 验证阶段：使用分钟级数据，回测3-5年
|
|
- 最终测试：使用Tick级数据，回测1年
|
|
|
|
## 二、代码优化技巧
|
|
|
|
### 2.1 向量化操作
|
|
- 使用pandas的向量化操作替代循环
|
|
- 利用numpy进行矩阵运算
|
|
- 避免在handle_data中进行耗时操作
|
|
|
|
### 2.2 指标计算优化
|
|
- 使用TA-Lib库计算技术指标
|
|
- 避免重复计算相同指标
|
|
- 预计算常用指标值
|
|
|
|
## 三、回测质量控制
|
|
|
|
### 3.1 参数设置
|
|
- 合理设置手续费率：双边0.03%
|
|
- 滑点设置：按比例0.1%或固定金额
|
|
- 资金利用率：避免满仓操作
|
|
|
|
### 3.2 结果验证
|
|
- 多时间段验证：牛熊周期都要测试
|
|
- 参数敏感性分析：测试参数变化对结果的影响
|
|
- 样本外测试：预留最近数据作为样本外验证 |