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量化回测Python标签口径校准详解

共计 30 章节
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01
量化回测概述
量化回测的定义 · 重要性 · 回测与实盘的区别
量化回测概述量化回测的定义
02
标签口径概念
什么是标签口径 · 标签在回测中的作用 · 口径不一致的常见问题
标签口径概念什么是标签口径
03
Python环境搭建
Anaconda安装 · 虚拟环境创建 · 回测常用库安装（pandas
Python环境搭建
04
数据获取与清洗
从Tushare/akshare获取… · 数据缺失值处理 · 复权价格计算
数据获取清洗
05
时间序列基础
DatetimeIndex处理 · 时间频率转换（日频/分钟频） · 滚动窗口计算
时间序列基础DatetimeInde…
06
标签生成原理
信号标签 vs 收益标签 · 标签生成的时间对齐规则
标签生成原理vs
07
未来函数问题
什么是未来函数 · 未来函数对回测的污染 · 如何检测未来函数
未来函数问题什么是未来函数
08
前视偏差校准
避免使用未来数据生成标签 · 严格的时间戳截断方法
前视偏差校准避免使用未来数据…
09
幸存者偏差处理
退市数据保留 · 动态股票池构建 · 上市日期过滤
幸存者偏差处理退市数据保留
10
标签对齐技术
交易信号与收益区间的对齐 · 开盘/收盘价标签选择
标签对齐技术交易信号
11
多周期标签校准
日线标签与分钟线标签的转换 · 周期聚合与降采样
多周期标签校准日线标签
12
事件驱动标签
财报发布 · 分红送股 · 停复牌事件对标签的影响
事件驱动标签财报发布
13
自定义标签函数
编写灵活的标签生成函数 · 参数化标签口径
自定义标签函数编写灵活的标签生…
14
回测引擎架构
事件驱动 vs 向量化回测 · Backtrader基础框架搭建
回测引擎架构vs
15
策略编写规范
策略类的继承 · next方法 · 买卖信号逻辑
策略编写规范策略类的继承
16
手续费与滑点校准
佣金 · 印花税 · 滑点模型
手续费滑点校准
17
资金管理口径
全仓 vs 固定仓位 · 杠杆使用 · 保证金计算
资金管理口径vs
18
绩效指标计算
年化收益率 · 夏普比率 · 最大回撤
绩效指标计算年化收益率
19
基准对比校准
基准指数选择 · 超额收益计算 · 相对强弱分析
基准对比校准基准指数选择
20
多因子回测口径
因子值标准化 · 分组回测 · IC/IR计算
多因子回测口径因子值标准化
21
过拟合检测
参数敏感性分析 · 交叉验证 · 样本内外测试
过拟合检测参数敏感性分析
22
回测结果可视化
净值曲线 · 回撤曲线 · 交易信号分布图
回测结果可视化净值曲线
23
日志与调试
回测日志记录 · 断点调试 · 交易明细核对
日志调试
24
数据缓存与加速
HDF5/Parquet存储 · 多进程回测 · numba加速
数据缓存加速
25
实盘与回测口径差异
实盘交易细节 · 撮合机制 · 订单类型差异
实盘回测口径差异
26
回测报告生成
自动化报告模板 · HTML报告输出 · 关键指标汇总
回测报告生成自动化报告模板
27
常见错误排查
数据索引不匹配 · 标签漂移 · 除权除息处理错误
常见错误排查数据索引不匹配
28
回测框架对比
Backtrader vs Zipl…
回测框架对比Backtrader
29
合规与风控口径
最大持仓限制 · 行业集中度 · 杠杆率控制
合规风控口径
30
课程总结与实战
综合案例
课程总结综合案例