量化中需留意的坑之二

之前介绍过量化策略开发过程中容易菜的坑,

量化中需留意的坑之一:https://blog.csdn.net/u011331731/article/details/88351599

本文想补充的是另一个,并且往往会被大家忽视的(被坑过才晓得)

主流量化框架模板(以uqer为例,当然不是一个,ricequant,掘金,以及开源回测框架zipline等都是类似模板)

start = '2017-01-01' # 回测起始时间
end = '2018-01-01' # 回测结束时间
universe = DynamicUniverse('HS300') # 证券池，支持股票、基金、期货、指数四种资产
benchmark = 'HS300' # 策略参考标准
freq = 'd' # 策略类型，'d'表示日间策略使用日线回测，'m'表示日内策略使用分钟线回测
refresh_rate = 1 # 调仓频率，表示执行handle_data的时间间隔，若freq = 'd'时间间隔的单位为交易日，若freq = 'm'时间间隔为分钟

def initialize(context):
pass

# 每个单位时间(如果按天回测,则每天调用一次,如果按分钟,则每分钟调用一次)调用一次
def handle_data(context):
# 卖出当前持有，但目标持仓没有的部分
for stock in set(current_position).difference(target_position):
account.order_to(stock, 0)
# 根据目标持仓权重，逐一委托下单gaigai
for stock in target_position:
account.order(stock, 10000)

这种模板,最大问题在于start = '2017-01-01' ,这一行看似普通,其实对后续交易序列影响很大.
默认调仓为n日一个周期，每个完全卖出再买入，这样当然是最简单直观的。
但这种机制其实有个缺陷，2个完全相同策略，策略开始日期相差一天，实际买卖序列可能完全不同，有偶然因素。

(这个问题自己回测遇到过,但代码以及被冲掉了,所以不大好拿出实例,大家可以用自己之前认为不错的策略试试)

正确的做法什么?
保持每日一刷新，但是每天只使用1/n的资金(比如原来20日一次买卖全部调仓,现在每天买卖,资金为原来1/20)，卖出n天前的组合（理论上收回1/n资金），然后买入今天符合条件的个股。但这样做会导致回测框架复杂很多,需要考虑很多细节.比如,需要登记每日的买入卖出stock,T+1日的买入,在T+1+20日进行check是否满足条件,是否卖出.(止损不在此列).
等价于同时执行了20个并行策略,这些策略的start='2017-01-01' ,'2017-01-02' ,'2017-01-03','2017-01-04',,等20个(未考虑工作日,大概这意思).实际操作过程中可以选择start=T,T+5,T+10, T+15等抽样测试.避免偶然因素引起偏差.导致回测结果过于乐观或悲观

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