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技术 | 量化交易系统入门指南
回测的目的是提供证据，证明通过上述过程确定的策略在应用于历史数据和样本外数据时都是有益的。这设定了该策略在“现实世界”中表现如何的期望值。 然而，由于各种原因，回测并不是成功的保证。 这也许是量化交易中最为微妙的领域，因为它涉及许多偏差，必须仔细考虑并尽可能消除这些偏差。 我们将讨论常见的偏差类型，包括前瞻偏差、生存偏差和优化偏差。回测中的其他重要领域包括历史数据的可用性和清洁性、考虑现实交易成本以及确定一个强大的回测平台。
一旦确定了一项策略，就有必要获得历史数据，并利用这些数据进行测试，或许这一过程会带来改进。 所有资产类别中都有大量的数据供应商。 它们的成本通常与数据的质量、深度和及时性成正比。
为了进行回测，需要使用一个软件平台。 您可以选择使用专用的回测软件（如TradeStation），数字平台（如Excel或Matlab）数字平台或完全自定义的编程语言（如Python或C++）。当对系统进行回测时，必须能量化系统的性能。
在规模较大的基金公司中，优化执行往往不是量化交易员的职责范围。 然而，在较小交易公司，交易员是执行者，因此拥有广泛的技能永远是更被人所需要的。 如果你想在基金公司工作，请牢记这一点： 你的编程技能将与你的统计和计量经济学才能同样重要，甚至是更重要！
另一项属于执行范畴的主要问题主要指的是尽量减低交易成本。 交易成本通常由三个部分组成:佣金（或税收），即经纪公司、交易所和证券交易委员会（或类似的政府监管机构）收取的费用； 差距，这是你对订单的预期与订单实际完成情况之间的差异； 价差，即交易证券的买入/卖出价格之间的差额。 注意，利差并不是固定的，而是取决于市场上当前的流动性（即买卖指令的可用性）。
执行系统的最后一个主要问题是策略性能与回测性能的差异。
量化交易难题的最后一块是风险管理。它包括技术风险和心理状况管理。
其中如何处理自己的心理状况也很关键。 有许多认知偏见甚至可能会影响交易中。一个常见的偏见是损失厌恶，即由于必须实现亏损的痛苦而导致亏损状态不会被平仓。同样，获利也可能过早，因为害怕失去已经获得的利润可能会太大。 另一种常见的偏见称为新近偏见。当交易员过分强调近期事件而不是长期事件时，这就表现出来了。 当然，还有一种典型的情感偏见——恐惧和贪婪。 这往往会导致杠杆不足或过度，从而导致膨胀或利润减少。
嘉盛交易策略：股市是如何运作的?股票交易新手指南
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