乔·柯林斯MathWorks
了解回溯测试如何帮助您比较投资策略在历史或模拟市场数据上的表现。您将看到Financial Toolbox™中的回溯测试特性的概述,以及开发和运行回溯测试的工作流程。
一个回溯策略框架,首先在Financial Toolbox的R2020B中介绍,允许您定义投资策略,运行Extrests并为您的历史或模拟市场数据生成策略的性能指标。回收框架,由Matlab对象组成,例如Backteststy和BrobrigeStengine,简化了与开发和测试投资策略相关的工作流程。该框架是黑色盒子回溯工具之间的完美中间地面,不会让您指定自定义反馈条件并编写长代码来测试每个策略。通过此框架,您可以轻松地构建定制投资策略并评估其性能。您可以使用对象属性来绘制策略的股票曲线,以便在年内可视化其性能,比较战略营业额,并检查每个方法的交易成本。这是使用反向框架的示例:
首先,定义一个回测策略对象,该对象指定在回测运行时用于做出资产分配决策的逻辑。例如,同等权重,夏普比率最大化,或反向方差……您还可以指定其他策略参数,如交易成本模型,重新平衡频率,以确定多久回测引擎重新平衡和重新分配投资组合,以及滚动回看窗口。一旦策略被定义,创建一个backtestengine对象来指定回溯测试的参数,这些参数是前面定义的策略、无风险利率、现金借款利率和初始投资组合值。然后使用运行回测方法对历史资产价格数据和任何交易信号数据(如情绪分析、文本语料库或任何技术指标)进行回测。回溯测试是根据股息调整后的资产价格数据的时间表进行的。完成回测后,可以生成回测汇总表,并将结果可视化。
要了解更多关于回测工作流程的信息,请查看文档页面,在那里你可以找到更多关于回测投资策略的例子。感谢收看。
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