为什么回测赚钱、实盘却可能完全不同？我踩过的第一个坑，其实不是策略-低调大师

为什么回测赚钱、实盘却可能完全不同？我踩过的第一个坑，其实不是策略

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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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我曾经排查过一个看起来像策略问题、实际上却是复权问题的回测异常：同一只股票，在不同数据处理流程下计算出来的历史收益率明显不同。本文从比例复权、差值复权和不复权三个口径入手，用 Python 实际检查历史 K 线和除权因子，并说明我为什么最终把复权逻辑从策略代码里独立出来。

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