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回测和实盘数据不一致怎么办?我最后发现问题往往不在策略

我曾经遇到过一种非常让人抓狂的情况:同一套策略、同一套参数,回测结果非常漂亮,但进入实盘以后表现完全不同。后来我发现,很多所谓的“策略失效”,其实来自历史数据与实时数据在时间、字段、复权和查询边界上的口径不一致。本文从工程角度拆解回测与实盘数据不一致的原因,并给出一套我实际采用的数据校验方法。

复权数据为什么会让量化回测失真?我用一个真实排坑过程搞懂了

我以前排查过一次非常典型的回测异常:策略没有修改,因子公式没有修改,但重新计算出来的历史信号却发生了变化。最后我发现,真正的问题不是策略,而是价格序列的复权口径没有统一。本文从我处理除权除息数据时遇到的坑出发,讲清楚前复权、后复权、不复权和差值复权分别适合什么场景,以及如何在 Python 量化回测中建立稳定的复权数据处理流程。

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