Essentials: Backtesting | Quantopian

回测（Backtesting）是验证交易策略有效性的基石，但90%的新手因忽略关键细节而陷入“过拟合陷阱”。本文整理从数据准备到实战评估，教你构建可靠的回测系统，避开虚假盈利的深坑。

Section 1: 环境准备与基础认知（3课时）

  1. 回测入门导论 定义回测的三大核心价值：策略验证、参数优化、风险预判，解析“历史会重演但不会简单重复”的双刃剑效应。
  2. 策略数据获取实战 对比免费数据源（Yahoo Finance、CoinGecko）与专业平台（Bloomberg、TradingView）的优劣，演示Python爬虫抓取OHLCV数据的代码模板。

Section 2: 回测核心方法论（6课时）

  1. 基础回测框架搭建 手把手构建事件驱动回测引擎，区分向量化回测与逐笔回测的适用场景。
  2. 浮动盈亏（Unrealized P&L）陷阱 警惕未平仓收益的虚高假象，引入“滑点模拟器”修正实际成交价格。
  3. 策略多维评估体系 超越收益率神话，综合夏普比率、最大回撤、胜率、盈亏比构建评估矩阵。
  4. 交易成本黑洞揭秘 量化佣金、滑点、资金费率对长尾策略的侵蚀效应（案例：高频交易中0.1%成本导致的年化收益腰斩）。
  5. 技术指标的致命诱惑 拆解MACD/RSI/Bollinger Bands的组合逻辑，用协整检验避免指标多重共线性陷阱。
  6. 策略价值终局判断 通过Monte Carlo模拟生成10,000次随机路径，计算策略在极端行情中的生存概率。

Section 3: 高阶问答与实战淬炼（3课时）

  1. 量化老兵避坑指南 分享三条铁律：避免前视偏差（Look-ahead Bias）、拒绝过度参数优化、永远设置策略失效熔断机制。
  2. 回测的边界与未来 探讨人工智能回测的伦理争议（如强化学习导致的曲线拟合），预言量子计算对高频回测的颠覆性影响。
  3. 实战演练与代码解析