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高频收益沙盘推演中的A B测试案例

共计 30 章节
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01
A/B测试基础概念
什么是A/B测试 · A/B测试在量化交易中的应用价值 · 高频收益场景下的特殊挑战
A/B测试基础概念
02
沙盘推演环境搭建
Python环境配置 · 回测框架选型（Backtrader/… · 数据源接入与清洗
沙盘推演环境搭建Python
03
假设检验与统计基础
零假设与备择假设 · p值 · 置信区间
假设检验统计基础
04
样本量计算与功效分析
如何确定最小样本量 · 功效函数 · 效应量计算
样本量计算功效分析
05
随机化与分组策略
完全随机化 · 分层随机化 · 区组随机化
随机化分组策略
06
指标设计与选择
核心收益指标（收益率 · 夏普比率 · 最大回撤）
指标设计选择
07
多臂老虎机算法入门
epsilon-Greedy · UCB · Thompson Sampling
多臂老虎机算法入…epsilon-Gree…
08
案例一
移动平均线参数优化A/B测试 · 参数A vs 参数B · 回测与统计检验
案例一A/B
09
案例二
止损止盈阈值A/B测试 · 收益分布对比 · t检验应用
案例二A/B
10
案例三
交易信号过滤A/B测试 · 胜率与盈亏比分析
案例三A/B
11
案例四
仓位管理策略A/B测试 · 风险调整后收益对比
案例四A/B
12
案例五
不同时间框架A/B测试 · 交易频率与滑点影响
案例五A/B
13
多重比较问题
Bonferroni校正 · FDR控制 · Holm-Bonferroni方法
多重比较问题Bonferroni
14
时序数据特殊性
自相关 · 非平稳性 · 时间序列交叉验证
时序数据特殊性自相关
15
生存分析在A/B测试中的应用
Kaplan-Meier曲线 · Cox比例风险模型 · 策略存活时间
A/B生存分析
16
贝叶斯A/B测试
先验分布 · 后验分布 · 贝叶斯因子
A/B贝叶斯
17
模拟数据生成
蒙特卡洛模拟 · 生成不同分布的交易收益 · 构建模拟沙盘
模拟数据生成蒙特卡洛模拟
18
沙盘推演实战一
单因子A/B测试全流程：从假设到结论 · 代码实现与结果解读
沙盘推演实战一A/B
19
沙盘推演实战二
多因子A/B测试与交互效应：因子组合 · 方差分析（ANOVA） · 交互项检验
沙盘推演实战二A/B
20
沙盘推演实战三
动态A/B测试与自适应设计 · Peeking问题 · 序贯检验
沙盘推演实战三A/B
21
结果可视化
收益分布图 · 置信区间图 · 累积收益曲线
结果可视化收益分布图
22
常见陷阱与误区
数据窥探 · 幸存者偏差 · 过拟合
常见陷阱误区
23
A/B测试报告撰写
结构化报告 · 关键指标表格 · 结论与建议
A/B测试报告撰写
24
自动化A/B测试框架
Python类设计 · 参数配置 · 自动回测
A/B自动化
25
案例六
机器学习特征A/B测试 · 模型性能对比
案例六A/B
26
案例七
订单簿微结构A/B测试 · 滑点与冲击成本分析
案例七A/B
27
案例八
不同交易所A/B测试：流动性差异 · 手续费结构 · 执行质量对比
案例八A/B
28
案例九
新闻情绪因子A/B测试 · 事件驱动策略
案例九A/B
29
案例十
组合策略A/B测试 · 风险平价与收益贡献
案例十A/B
30
课程总结与进阶方向
A/B测试局限 · 强化学习替代 · 生产环境部署
课程总结进阶方向