套利策略回测陷阱与规避
📚 共计 30 章节
01
回测陷阱概述
为什么回测会骗人？常见陷阱分类与认知偏差
认知偏差
入门
02
幸存者偏差
数据清洗中的生存偏差、指数重构偏差与规避方法
数据清洗
指数重构
03
前视偏差
未来函数、数据泄露的典型场景与检测技术
未来函数
数据泄露
04
过拟合陷阱
参数优化过度、样本内/外测试与正则化技术
过拟合
正则化
05
交易成本陷阱
滑点、佣金、冲击成本的建模与回测影响
滑点
冲击成本
06
流动性陷阱
低流动性资产的回测失真与成交量过滤策略
流动性
成交量过滤
07
时间序列陷阱
非平稳性、自相关性与协整关系的误用
非平稳
协整
08
多重比较陷阱
多策略筛选中的统计显著性谬误与Bonferroni校正
多重比较
Bonferroni
09
数据窥探偏差
反复回测同一数据集导致的虚假发现
数据窥探
虚假发现
10
路径依赖陷阱
策略对初始条件的敏感性分析与鲁棒性测试
路径依赖
鲁棒性
11
样本外测试方法论
时间序列交叉验证、滚动窗口与扩展窗口
交叉验证
滚动窗口
12
蒙特卡洛模拟在回测中的应用
随机路径生成与置信区间估计
蒙特卡洛
置信区间
13
交易信号延迟陷阱
信号生成与执行的时间戳对齐问题
延迟
时间戳
14
分红与拆股处理
复权方式选择对回测结果的扭曲
复权
分红
15
市场微观结构陷阱
订单簿重建、买卖价差与高频回测失真
微观结构
订单簿
16
策略容量评估
资金规模对收益率的影响建模与回测
容量
资金规模
17
回测平台差异
不同回测引擎的计算逻辑与结果偏差
平台差异
引擎
18
统计套利回测陷阱
配对交易中的协整检验误判与均值回复假设
统计套利
协整检验
19
机器学习回测陷阱
数据泄露、特征选择偏差与交叉验证误区
机器学习
特征选择
20
事件驱动策略回测
公告日期处理、事件窗口选择与对照组构建
事件驱动
窗口选择
21
多因子模型回测
因子暴露计算、中性化处理与分组测试偏差
多因子
中性化
22
高频策略回测陷阱
Tick级数据噪声、订单簿重建与模拟精度
高频
Tick数据
23
加密货币回测陷阱
交易所数据差异、手续费模型与无风险套利幻觉
加密货币
套利幻觉
24
期权策略回测
隐含波动率曲面、希腊值计算与路径依赖问题
期权
希腊值
25
回测绩效指标陷阱
夏普比率、最大回撤与Calmar比率的统计缺陷
绩效指标
夏普比率
26
随机控制实验
A/B测试在策略验证中的应用与回测替代方案
A/B测试
随机控制
27
实战案例1
一个看似完美的均值回归策略是如何在实盘中崩溃的
均值回归
实战
28
实战案例2
多策略组合回测中的相关性陷阱与风险平价误区
组合
风险平价
29
实战案例3
机器学习择时策略的回测过拟合与样本外失效分析
择时
过拟合
30
课程总结
构建可信回测框架的10条黄金法则与检查清单
黄金法则
检查清单
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