回測
回測策略
簡短版：如何評估預測股票表現的模型？
背景故事：我正在為一名股票分析師工作，正在編寫一個應用程序來對股票進行分類並找到符合他正在尋找的標準的候選人。關鍵是讓他注意到股票，這樣他就可以進行基本面分析。
例如，他有一個計算預期價格範圍的機制，然後我們看看它目前在那個範圍內的位置。有多種因素可能會給股票帶來上漲或下跌的壓力。他的每個模型都為各種因素賦予了不同的權重。
我們希望根據過去十年的數據（包括經濟衰退）對模型進行回測。對於給定模型預測的前 25 隻股票和後 25 隻股票，我需要對這些股票在下一個時期的表現進行評分。重複。我對模型進行累積評分，看看哪個給出了最好的預測。
我的問題是如何最好地對股票表現進行評分。
我是否考慮到如果股價下跌（例如 > 價格區間的 10%）他們應該賣出，或者止損應該增加？但這些更多與買賣方案有關，與投影模型無關。
在這種情況下，我只想根據模型評估模型。
我是否將價格上漲與整個市場的變化進行比較？還是只是在行業內？或者與該股票的價格範圍進行比較？
有很多網站允許您進行回測，但這並不能回答我關於如何對模型進行評分的問題。
關於評估布林帶的文章是我所見過的最接近該主題的文章，但仍然設法避免它。
將策略拆分為預測變數和結果，然後評估預測變數對結果的預測效果。不要回測交易策略，使用典型的機器學習/統計來評估估計器/預測器。
如果某個範圍內的頭寸應該預測股票在 10 天后會上漲還是下跌，那麼只需測試一下；測量範圍十分位和 10 天未來回報十分位或其他之間的等級相關性。
不要反复嘗試混合整個交易策略和回測；你不會知道你在測量什麼，你會過度擬合歷史數據。