ch07_量化回测

一、pandas计算策略评估指标

在量化回测过程中，需要从收益、稳定性、胜率、风险四个方面来综合评估策略好坏。熟练掌握评估指标，还能够帮助大家识别一些经典“骗局”，如

• 只展示基金的年化收益，而不提基金的波动率或者最大回撤
• 使用周收益率来计算夏普比率，而不是使用日收益率来计算

净值曲线

净值曲线是一组时间序列的曲线，其含义表示为股票或基金在不同时间的价值相对于期初的价值的倍数。

年化收益率

累计收益率：

$R_t = \frac{P_T - P_{t}} {P_{t}}$

$P_T$ 表示在期末资产的价格

$P_{t}$ 表示期初资产价格。

年化收益率：

$R_p = (1 + R)^\frac{m}{n} - 1$

$R$ 表示期间总收益率，m是与n（可以是天数、周数、月数）相对应的计算周期，根据计算惯例，m=252、52、12分别指代日、周、月向年化的转换；n为期间自然日天数。

年化收益的一个直观的理解是，假设按照某种盈利能力，换算成一年的收益大概能有多少。这个概念常常会存在误导性，比如，这个月股票赚了5%，在随机波动的市场中，这是很正常的现象。如果据此号称年化收益为5%×12个月=60%，这就显得不太可信了，实际上每个月的收益不可能都这么稳定。

波动率

波动率是对收益变动的一种衡量，本质也是风险，波动率和风险，都是用来衡量收益率的不确定性的。我们用方差来表示，年波动率等于策略收益和无风险收益的标准差除以其均值，再除以交易日倒数的平方根，通常交易日取252天。

$Volatility = \sqrt{\frac{252}{n-1} \sum\limits_{i=1}^n (r_p - \hat{r_p})^2}$

$r_p$表示策略每日收益率

$\hat{r_p}$表示策略每日收益率的平均值

$n$表示策略执行天数

最大回撤

选定周期内任一历史时点往后推，于最低点时的收益率回撤幅度的最大值。最大回撤用来描述可能出现的最糟糕的情况。最大回撤是一个重要的风险指标，对于量化策略交易，该指标比波动率还重要。
P为某一天的净值，i为某一天，j为i后的某一天，Pi为第i天的产品净值，Pj则是Pi后面某一天的净值

则该资产的最大回撤计算如下：

$MaxDrawdown = \frac{max(P_i - P_j)} {P_{i}}$

Alpha系数和Beta系数

关于Alpha系数和Beta系数有很多详尽的解释，这里就用最简单的一句话来帮助大家简单理解。Beta系数代表投资中的系统风险，而在投资中除了系统风险外还面临着市场波动无关的非系统性风险。 Alpha系数就代表投资中的非系统性风险，是投资者获得与市场波动无关的回报。

可以使用资本资产定价模型（CAPM）来估计策略的beta和alpha值，CAPM模型为：

$E(r_i) = r_f + \beta(E(r_m) - r_f)$

$E(r_i)$表示投资组合的预期收益率

$r_f$表示无风险利率

$r_m$表示市场指数收益率

$\beta$表示股市波动风险与投资机会中的结构性与系统性风险。

因此CAPM的计量模型可以表示为

$r_i = \alpha + \beta r_m + \epsilon_\alpha$

$\epsilon_\alpha$表示随机扰动，可以理解为个体风险

夏普比率

夏普比率（sharpe ratio）表示每承受一单位总风险，会产生多少的超额报酬，该比率越高。夏普比率是在资本资产定价模型进一步发展得来的。

$SharpeRatio = \frac{R_p - R_f} {\sigma_p}$

$R_p$表示策略年化收益率

$R_F$表示无风险收益率

$\sigma_p$表示年化标准差

信息比率

信息比率含义与夏普比率类似，只不过其参照基准不是无风险收益率，而是策略的市场基准收益率。

$InformationRatio = \frac{R_p - R_f} {\sigma_t}$

$R_p$表示策略年化收益率

$R_F$表示无风险收益率

$\sigma_t$表示策略与基准每日收益率差值的年化标准差

二、聚宽平台量化回测实践

平台介绍

聚宽（https://www.joinquant.com/） 成立于2015年5月，是一家量化交易平台，为投资者提供做量化交易的工具与服务，帮助投资者更好地做量化交易。
整体来看，聚宽具有以下几点优势

1. 聚宽让做量化交易的成本极大降低
2. 提供多种优质的便于取用的数据
3. 提供投资研究功能，便于自由地统计、研究、学习等
4. 提供多种的策略评价指标与评价维度
5. 支持多种策略的编写、回测、模拟、实盘
6. 具备丰富且活跃的量化社区，可以发帖、学习、比赛等。

三、Backtrader平台量化回测实践

Backtrader简介

Backtrader是一款基于Python的开源的量化回测框架，功能完善，安装简单。
Backtrader官方文档(英文) https://www.backtrader.com/docu/
Backtrader非官方文档(中文) https://www.heywhale.com/mw/project/63857587d0329ee911dcd7f2

四、BigQuant量化框架实战

BigQuant简介

BigQuant是一个人工智能量化投资平台。
BigQuant官网 https://bigquant.com/