Backtesting Deep Dive with Dr. Tom Starke

回测（Backtesting）是量化策略的“时空实验室”，但90%的失败源于对细节的误判。本文详解《Deep Dive: Backtesting》课程体系，揭露高频数据处理、参数优化黑洞、组合权重分配等核心技术的底层逻辑，为策略开发者提供工业化级解决方案。

Section 1: 环境准备与数据工程（3课时）

1. 课程全景导览 构建系统化认知框架：从数据清洗→回测引擎→组合优化→风险评估的完整链路。
2. 多频数据对齐技术 分钟级→日级→周级数据降采样陷阱解析，处理非交易时段缺口（如加密货币7×24市场）。
3. 金融数据插值补全 对比前向填充（FFill）、线性插值、市场情绪推测三种方法的适用场景（案例：停牌股票数据处理）。

Section 2: 回测引擎架构设计（3课时）

1. Pandas向量化回测 利用.rolling().apply()实现移动窗口策略，内存效率与代码简洁性的双重优势。
2. 循环事件驱动回测 逐笔模拟订单簿冲击，适合高频策略（如冰山订单拆解）的精细化管理。
3. 矩阵化加速回测 基于NumPy广播机制实现百倍速计算，揭秘华尔街机构秒级测试万组参数的奥秘。

Section 3: 参数优化与过拟合围栏（6课时）

1. 滑动窗口参数扫描 动态调整均线周期（10-200日），识别参数高原区而非单一峰值。
2. 多目标评估体系构建 综合夏普比率、Calmar比率、策略周转率设计复合评分卡。
3. 3D可视化决策 用Matplotlib绘制参数-收益-风险超曲面，直观定位帕累托前沿。
4. 等高线图陷阱识别 检测参数孤岛现象，避免在噪声区过度优化。
5. 样本内外交叉验证 采用滚动时间窗（Rolling Window）划分训练集/测试集，模拟实盘数据泄漏防护。
6. 参数稳健性压力测试 对最优参数施加±20%扰动，评估策略鲁棒性（案例：布林带宽度突变测试）。