研究回測指南
我是金融專業的碩士生，正在撰寫我的投資組合管理論文。在我的論文中，我將不得不對平衡投資組合的投資組合策略進行回測。
我正在尋找描述如何回測投資策略的指南/論文。指南/論文最好以研究為導向。我以前從未做過任何回測，而且我還不知道在此過程中可能出現的陷阱。我想使用 Matlab 或 Excel（Python 也可以，但不太推薦）。
*評論太長了，所以我寫它作為答案。*我提供了一些有趣的文獻，可以讓您深入了解回測算法交易策略的常見缺陷。
Marcos López de Prado 關於回測：
Marcos Lopéz de Prado 提供了一些非常好的幻燈片，讓您快速了解回測的目標，然後深入了解基於預測模型的回測算法投資策略的常見陷阱（這也與投資組合回測有關）。他認為最難避免的陷阱是多重測試問題（即，基於多重回測調整模型/策略是危險的），並提出了一些解決方案來避免這個問題。一般來說，他的演講與他自己合著的論文有關，具體如下：
- 貝利、大衛 H. 等人。（2014）。“偽數學和金融騙子：回測過擬合對樣本外表現的影響”。
- 貝利、大衛 H. 等人。(2016) “回測過擬合的機率”。
- Bailey、David H. 和 Marcos Lopez De Prado（2014 年）。“縮小的夏普比率：校正選擇偏差、回測過擬合和非正態性”。
- 貝利、大衛 H. 等人。（2015 年）。“統計過擬合和回測性能”。
替代文獻：
**還有 Daniel P. Palomar 關於回測的幻燈片，**它告訴您實施量化投資策略的七種罪過（生存偏差、交易成本、賣空成本、多重測試問題等）。他進一步介紹了進行回測的方法，包括交叉驗證、前向交叉驗證和 k 折交叉驗證。在幻燈片中，他還提到了上述 de Prado 的一些論文。幻燈片來自此處找到的 R中的課程組合優化。
或者，如果您想要一篇基於研究的論文**，您可以從 Victor deMiguel 的論文** Optimal Versus Naive Diversification：How Inefficient is the 1/N Portfolio Strategy 中獲得一些靈感？，詳細說明均值變異數投資組合模型如何未能勝過樣本外啟發式等權投資組合。該研究提供了一種比較不同投資組合的方法，並且與回測沒有太大關係。
總而言之，無論上述情況如何，向您的主管索取額外的閱讀材料都是一個好主意。他會為您指明正確的方向，並可能會建議他熟悉的著名回測文獻或方法。