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# 量化策略开发与向量化回测详解
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## `quant_strategy_backtest_demo.py` 学习文档
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> **目标读者**：零基础量化入门者
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> **配套文件**：`quant_strategy_backtest_demo.py`
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> **前置知识**：建议先阅读 `doc_01_data_pipeline.md`
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> **系列位置**：第 2 篇 — 策略开发与回测篇
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## 目录
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1. [本篇概览](#1-本篇概览)
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2. [合成价格数据：几何布朗运动](#2-合成价格数据几何布朗运动-geometric-brownian-motion)
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3. [技术指标详解](#3-技术指标详解-technical-indicators)
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- [3.1 SMA 简单移动平均线](#31-sma-简单移动平均线-simple-moving-average)
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- [3.2 EMA 指数移动平均线](#32-ema-指数移动平均线-exponential-moving-average)
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- [3.3 RSI 相对强弱指数](#33-rsi-相对强弱指数-relative-strength-index)
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- [3.4 MACD 指数平滑异同移动平均线](#34-macd-指数平滑异同移动平均线)
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- [3.5 布林带 Bollinger Bands](#35-布林带-bollinger-bands)
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4. [策略 A：双均线金叉/死叉](#4-策略-a双均线金叉死叉-ma-crossover)
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5. [策略 B：RSI 均值回归](#5-策略-brsi-均值回归-rsi-mean-reversion)
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6. [向量化回测引擎](#6-向量化回测引擎-vectorized-backtest-engine)
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7. [绩效指标详解](#7-绩效指标详解-performance-metrics)
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8. [滚动前向验证与参数优化](#8-滚动前向验证与参数优化-walk-forward-validation)
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9. [收益率分布分析](#9-收益率分布分析-return-distribution-analysis)
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10. [术语速查表](#10-术语速查表)
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## 1. 本篇概览
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这篇文档对应量化交易的第二个核心环节：**"有了干净的数据，怎么用它来赚钱？"**
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整个流程可以归纳为：
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干净的价格数据
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计算技术指标（均线、RSI、MACD、布林带）
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制定交易规则 → 生成交易信号（买/卖/空仓）
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向量化回测引擎（模拟历史交易，扣除成本）
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计算绩效指标（夏普、最大回撤、胜率…）
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前向验证（防止过拟合）→ 判断策略是否值得继续研究
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**两种策略类型**，代码各实现一种：
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| 类型 | 代表指标 | 逻辑 | 适合市场环境 |
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|------|----------|------|-------------|
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| **趋势跟随 (Trend Following)** | 移动均线、MACD | 跟着趋势走，买涨跟涨 | 有明显趋势的牛市/熊市 |
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| **均值回归 (Mean Reversion)** | RSI、布林带 | 逆势操作，跌多了买、涨多了卖 | 震荡盘整市场 |
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## 2. 合成价格数据：几何布朗运动 (Geometric Brownian Motion)
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### 2.1 为什么用模拟数据？
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- 真实数据需要付费数据源，这个 Demo 用合成数据让所有人都能直接运行
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- 合成数据有"已知"的统计特性（我们自己设定的 μ 和 σ），便于验证代码正确性
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- 通过调整参数可以模拟不同市场环境（牛市、熊市、震荡市）
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### 2.2 GBM 公式直观理解
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**几何布朗运动 (GBM)** 是描述股价随机游走的经典数学模型，也是期权定价公式（Black-Scholes）的基础。
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离散形式（代码实现的）：
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$$P_t = P_{t-1} \times e^{\left(\mu - \frac{\sigma^2}{2}\right) \cdot \Delta t + \sigma \cdot \sqrt{\Delta t} \cdot \varepsilon_t}$$
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用大白话解释这个公式：
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- $P_t$：今天的价格
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- $P_{t-1}$：昨天的价格
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- $\mu$（mu）：**年化漂移率 (Annual Drift)**，相当于股票的"长期趋势倾斜度"。$\mu = 0.10$ 表示每年平均上涨 10%
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- $\sigma$（sigma）：**年化波动率 (Annual Volatility)**，表示价格的"抖动剧烈程度"。$\sigma = 0.25$ 表示年化波动 25%
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- $\Delta t = 1/252$：一个交易日是一年的 1/252
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- $\varepsilon_t \sim N(0,1)$：每天的随机冲击，从标准正态分布中随机抽取
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**直觉**：每天的价格变化 = 确定性漂移（趋势）+ 随机波动（噪声）
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```python
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# 代码中的实现
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dt = 1.0 / 252
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epsilon = np.random.randn(n_days) # 随机冲击
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log_returns = (mu - 0.5 * sigma**2) * dt + sigma * np.sqrt(dt) * epsilon
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prices = s0 * np.exp(np.cumsum(log_returns)) # 累积乘积 → 价格路径
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```
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## 3. 技术指标详解 (Technical Indicators)
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**技术分析 (Technical Analysis)** 的核心假设：过去的价格和成交量模式包含了预测未来走势的信息。技术指标就是从原始价格数据中提炼这些模式的数学工具。
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> ⚠️ **注意**：技术分析在学术界存在争议，有效市场假说 (Efficient Market Hypothesis) 认为价格已经反映了所有信息，技术分析无法持续获得超额收益。但在实践中，许多量化基金仍然将技术指标作为信号的一部分。
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### 3.1 SMA 简单移动平均线 (Simple Moving Average)
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**公式**：
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$$\text{SMA}_n(t) = \frac{P_t + P_{t-1} + \cdots + P_{t-n+1}}{n}$$
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**直觉**：取最近 n 天收盘价的算术平均数，形成一条平滑的"趋势线"。
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**关键参数 n 的选择**：
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| 窗口 n | 代号 | 特性 |
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|--------|------|------|
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| 5、10 天 | 短期 (Short-term) | 贴近价格，反应快，但"噪声"多 |
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| 20、30 天 | 中期 (Medium-term) | 月线级别的趋势 |
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| 60、120 天 | 长期 (Long-term) | 季度级别的主要趋势，滞后但稳定 |
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| 250 天 | 年线 (Annual) | 区分牛熊市的重要参考线 |
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**代码**：
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```python
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def sma(prices, window):
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return prices.rolling(window=window).mean()
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# rolling(window) = 创建一个滑动窗口
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# .mean() = 对窗口内的值取平均
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```
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**前 n-1 天为什么没有值？**
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计算 20 日均线需要 20 天数据，第 1-19 天的均线值是 `NaN`（数据不够）。第 20 天才有第一个有效均线值。
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### 3.2 EMA 指数移动平均线 (Exponential Moving Average)
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**公式**：
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$$\text{EMA}_t = \alpha \cdot P_t + (1 - \alpha) \cdot \text{EMA}_{t-1}, \quad \alpha = \frac{2}{n+1}$$
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**与 SMA 的核心区别**：SMA 对窗口内所有日期权重相等；EMA 给**近期数据更高权重**，越新的数据越重要。
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**形象比喻**：
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SMA 像"民主投票"——每一天的发言权相等；
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EMA 像"资历制"——越近的日期说话越算数。
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**结果**：EMA 比 SMA 对最近的价格变化反应更快，但也更"神经质"（更多小幅震动）。
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```python
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def ema(prices, span):
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return prices.ewm(span=span, adjust=False).mean()
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# ewm = exponentially weighted moving (指数加权移动)
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# span 对应公式中的 n，α = 2/(span+1)
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```
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### 3.3 RSI 相对强弱指数 (Relative Strength Index)
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**RSI 解决的问题**：量化"最近一段时间，涨的力量和跌的力量哪个更强？"
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**计算步骤**（以 14 天为例）：
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1. 计算每天的涨跌：`delta = close.diff()`
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2. 上涨天的涨幅 (Gain)：`delta > 0` 的部分
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3. 下跌天的跌幅 (Loss)：`delta < 0` 的部分（取正值）
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4. 用指数平均分别平滑 Gain 和 Loss：`avg_gain`、`avg_loss`
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5. 计算相对强弱 RS = avg_gain / avg_loss
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6. 转换：`RSI = 100 - 100 / (1 + RS)`
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**结果范围**：RSI 永远在 0 到 100 之间。
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| RSI 值 | 解读 |
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|--------|------|
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| > 70 | **超买 (Overbought)**：涨势过强，可能即将回调 |
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| 50~70 | 偏强，多头占优 |
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| 50 | **中性 (Neutral)**：多空势均力敌 |
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| 30~50 | 偏弱，空头占优 |
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| < 30 | **超卖 (Oversold)**：跌势过强，可能即将反弹 |
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**形象比喻**：RSI 就像一个"疲劳度量表"。跑得太快（涨太猛）= 超买，该休息了；跌得太惨 = 超卖，该反弹了。
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```python
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def rsi(prices, window=14):
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delta = prices.diff()
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gain = delta.clip(lower=0) # 只保留正值（涨的部分）
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loss = -delta.clip(upper=0) # 只保留负值并取正（跌的部分）
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avg_gain = gain.ewm(alpha=1.0/window, adjust=False).mean()
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avg_loss = loss.ewm(alpha=1.0/window, adjust=False).mean()
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rs = avg_gain / avg_loss # 相对强弱
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return 100 - (100 / (1 + rs)) # 映射到 0~100
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```
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### 3.4 MACD 指数平滑异同移动平均线
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**MACD 解决的问题**：用两条不同速度的 EMA 的"差距"来衡量趋势动能的变化。
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**三条线**：
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| 名称 | 计算 | 含义 |
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|------|------|------|
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| **MACD 线 (DIF)** | EMA(12) - EMA(26) | 快线（短期）减慢线（长期），反映近期动能 |
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| **信号线 (DEA)** | EMA(9) of MACD 线 | MACD 线的 9 日平均，平滑后的趋势 |
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| **柱状图 (Histogram)** | MACD 线 - 信号线 | 两线之差，放大了趋势变化 |
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**交叉信号**：
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| 信号 | 含义 |
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|------|------|
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| **金叉 (Golden Cross)**：MACD 线上穿信号线 | 买入信号，趋势转强 |
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| **死叉 (Death Cross)**：MACD 线下穿信号线 | 卖出信号，趋势转弱 |
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| 柱状图由负转正 | 多头动能开始占优 |
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| 柱状图由正转负 | 空头动能开始占优 |
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**形象比喻**：MACD 像赛跑中两个运动员的"领先差距"。快选手（短期均线）超过慢选手（长期均线）→ 金叉；被超过 → 死叉。
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### 3.5 布林带 (Bollinger Bands)
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**布林带解决的问题**：建立价格的"正常波动区间"，判断当前价格是"正常"还是"过度偏离"。
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**三条线**：
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$$\text{中轨 (Middle Band)} = \text{SMA}(20)$$
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$$\text{上轨 (Upper Band)} = \text{SMA}(20) + 2\sigma_{20}$$
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$$\text{下轨 (Lower Band)} = \text{SMA}(20) - 2\sigma_{20}$$
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其中 $\sigma_{20}$ 是 20 日滚动标准差 (Rolling Standard Deviation)。
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**含义**：在正态分布假设下，价格有 95% 的概率在上下轨之间运动。
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| 价格位置 | 信号 |
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|----------|------|
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| 触碰下轨 | 超卖区域，考虑买入 |
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| 触碰上轨 | 超买区域，考虑卖出 |
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| **带宽收窄 (Band Squeeze)** | 波动率降低，预示即将有大行情 |
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| 带宽突然扩大 | 大行情开始，追方向 |
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## 4. 策略 A：双均线金叉/死叉 (MA Crossover)
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### 4.1 策略逻辑
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这是最经典的趋势跟随策略，逻辑非常直观：
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短期均线（20日）代表"近期走势"
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长期均线（60日）代表"长期趋势基准"
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金叉（Golden Cross）:
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短期均线 从下方穿过 长期均线 → 近期走势开始强于长期 → 买入信号 🟢
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死叉（Death Cross）:
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短期均线 从上方穿过 长期均线 → 近期走势开始弱于长期 → 卖出平仓信号 🔴
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```
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### 4.2 为什么用"均线上穿"而不是"价格本身"？
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直接看价格太噪声（每天都有小涨小跌），用均线平滑后只关注真正的趋势转折。这是"**降噪 (Noise Filtering)**"的思想。
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### 4.3 信号生成代码详解
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```python
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# 计算两条均线
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ma_short = sma(price, 20) # 短期均线（快线）
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ma_long = sma(price, 60) # 长期均线（慢线）
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# 原始信号：短线在长线上方为 1（看多），否则为 0
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raw_signal = (ma_short > ma_long).astype(int)
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# ⭐ 关键步骤：信号向后移动一天，避免前视偏差
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# 今天收盘后判断方向，明天开盘才能交易
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# 如果不 shift(1)，等于"今天收盘价知道后立刻成交"——这在现实中做不到
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ma_signal = raw_signal.shift(1).fillna(0)
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```
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**为什么一定要 `shift(1)`？**
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假设均线在今天收盘后（16:00）产生了金叉信号。现实中，你看到这个信号后，最早也只能在**明天的开盘**（9:30）才能下单。如果不 shift，相当于"今天收盘价一出来就瞬间买入"，这是不可能做到的，这叫**未来函数 (Future Function)** 或**前视偏差 (Lookahead Bias)**。
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### 4.4 策略的适用条件与局限
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✅ **适合**：
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- 有明显趋势的市场（牛市单边上涨，熊市单边下跌）
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- 日线、周线级别的中长线交易
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❌ **不适合**：
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- 震荡市（横盘整理）：频繁金叉死叉，反复"买高卖低"，交易成本侵蚀利润
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- 高频交易：滞后性太大
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## 5. 策略 B：RSI 均值回归 (RSI Mean Reversion)
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### 5.1 策略逻辑
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这是**逆势策略 (Contrarian Strategy)**，核心思想：
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> "市场短期会过度反应，极端走势终将回归正常。"
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> "Markets overreact in the short term, and extreme moves will eventually revert."
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```
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RSI < 30（超卖）：市场跌过头了 → 做多（买入），等反弹 🟢
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RSI > 70（超买）：市场涨过头了 → 做空（卖出），等回落 🔴
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出场规则（Exit Rules）：
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多仓持有中，RSI 回升到 50 以上 → 平仓多头（涨回去了，获利了结）
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空仓持有中，RSI 回落到 50 以下 → 平仓空头（跌回去了，获利了结）
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```
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### 5.2 均值回归的理论基础
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**均值回归 (Mean Reversion)** 是统计学中的一个概念：当一个量偏离其长期均值过远时，有向均值靠拢的倾向。
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在金融市场中表现为：
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- 市场恐慌性下跌后，往往会有技术性反弹
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- 过度追涨后，往往会有获利回吐
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- 短期波动会均值回归，但长期趋势可能持续（这就是趋势策略存在的理由）
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### 5.3 为什么 RSI 策略在本 Demo 中表现差？
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看本 Demo 的回测结果：RSI 策略的夏普比率为负数，而 Buy & Hold 为正。
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原因很简单：我们的模拟数据用的是 GBM，设定了 `mu = 0.10`（年化 10% 的正漂移）。这意味着数据有**明显的上涨趋势**。均值回归策略在趋势市中会频繁做空（RSI 超买），而市场偏偏持续上涨，造成亏损。
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**结论**：没有"万能"策略。策略的有效性依赖市场环境：
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- 趋势市 → 趋势策略赢
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- 震荡市 → 均值回归策略赢
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- 如何判断当前市场状态？这正是更高级的量化研究课题（策略择时、机制识别）
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## 6. 向量化回测引擎 (Vectorized Backtest Engine)
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### 6.1 什么是向量化？
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**向量化 (Vectorization)** 指用 numpy/pandas 的数组运算一次性计算所有日期的结果，而不是用 Python `for` 循环逐日计算。
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```python
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# 非向量化（慢）
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results = []
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for i in range(len(prices)):
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r = signal[i] * daily_return[i] # 逐日计算
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results.append(r)
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# 向量化（快，pandas 内部是 C 语言实现）
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strategy_returns = signal * daily_returns # 整个序列一次运算
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```
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**速度差异**：对于 1000 天的数据，向量化通常比 for 循环快 100-1000 倍。
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### 6.2 回测核心逻辑
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```python
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# 1. 每日收益率
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daily_ret = prices.pct_change().fillna(0)
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# 2. 策略每日收益率（持仓方向 × 市场收益率）
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# signal = 1 时，策略收益 = 市场收益（同向）
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# signal = 0 时，策略收益 = 0（空仓不参与）
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# signal = -1 时，策略收益 = -市场收益（反向做空）
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strat_ret_gross = signal * daily_ret
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# 3. 扣除交易成本
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position_change = signal.diff().abs() # 仓位变化量（换手）
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cost = position_change * cost_per_trade # 每次换手扣除成本
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# 4. 净收益率
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strat_ret_net = strat_ret_gross - cost
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# 5. 净值曲线（每日净收益率连乘）
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equity = initial_capital * (1 + strat_ret_net).cumprod()
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```
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### 6.3 交易成本的重要性
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**成本模型 (Cost Model)**：
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| 成本项 | 说明 | 典型值（A 股）|
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|--------|------|--------------|
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| **佣金 (Commission)** | 券商按交易金额收取 | 万分之三（0.03%）单边 |
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| **印花税 (Stamp Duty)** | A 股卖出时收取 | 万分之五（0.05%），仅卖出 |
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| **滑点 (Slippage)** | 信号价格与实际成交价的差 | 视流动性而定，通常 1-5 bp |
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**一个典型的坑**：回测不计成本，结果漂亮，一上实盘就亏钱。
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高频交易尤其明显：哪怕每次 0.1% 的成本，一天交易 10 次就是 1% 的消耗。
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### 6.4 净值曲线 (Equity Curve) 的含义
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```
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初始资金 100万元
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│ 每天乘以 (1 + 当天净收益率)
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...第 n 天的净值 = 100万 × (1 + r_1) × (1 + r_2) × ⋯ × (1 + r_n)
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净值曲线是策略"假设从第一天以 100 万元开始运行"的**账户价值随时间变化曲线**。
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## 7. 绩效指标详解 (Performance Metrics)
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不能只看"总收益率"——一个策略可能靠运气在某段时间暴赚，但实际上风险极高。需要多维度评估。
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### 7.1 总收益率 & 年化收益率 (CAGR)
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**总收益率 (Total Return)**：
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$$\text{Total Return} = \frac{V_{end} - V_{start}}{V_{start}}$$
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**年化复合增长率 (CAGR, Compound Annual Growth Rate)**：
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$$\text{CAGR} = \left(\frac{V_{end}}{V_{start}}\right)^{1/\text{years}} - 1$$
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将总收益率折算成"每年平均增长多少"，消除回测时间长短的影响，便于不同策略横向比较。
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**例子**：5 年总收益 100%，CAGR = $(2)^{1/5} - 1 \approx 14.9\%$（不是 100%/5 = 20%，因为有复利效应）
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### 7.2 夏普比率 (Sharpe Ratio)
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$$\text{Sharpe} = \frac{\text{年化收益率} - r_f}{\text{年化波动率}} = \frac{\bar{r} - r_f}{\sigma} \times \sqrt{252}$$
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- $r_f$：无风险利率 (Risk-Free Rate)，通常用国债利率，代码中简化为 0
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- **含义**：每承担 1 单位波动率，获得多少超额收益
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| 夏普比率 | 评级 |
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| < 0 | 不如存钱（还有风险）|
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| 0 ~ 1 | 可接受，但不优秀 |
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| 1 ~ 2 | 良好，值得关注 |
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| > 2 | 优秀（或者有数据问题，需检查）|
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| > 3 | 通常意味着回测存在 bug 或严重过拟合 |
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**局限**：夏普比率假设收益率服从正态分布。如果有"小涨长期 + 偶尔大跌"的特征（如卖期权策略），夏普比率会虚高。
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### 7.3 索提诺比率 (Sortino Ratio)
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$$\text{Sortino} = \frac{\text{CAGR} - r_f}{\text{下行波动率 (Downside Std)}}$$
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**与夏普的区别**：夏普把所有波动（涨和跌）都视为"风险"；索提诺**只把亏损日的波动**视为风险（正向波动是好事，不应被惩罚）。
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对于有正偏态（不对称上涨）的策略，索提诺比夏普更公平。
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### 7.4 最大回撤 (Maximum Drawdown)
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$$\text{Drawdown}(t) = \frac{V_t - \max_{s \leq t} V_s}{\max_{s \leq t} V_s}$$
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$$\text{Max Drawdown} = \min_t \text{Drawdown}(t)$$
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**含义**：从账户价值的历史最高点，最大跌了多少百分比。
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**为什么这是最重要的风险指标之一？**
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- 假设你的策略总收益 200%，但中间经历了 -70% 的最大回撤
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- 你有没有能力扛过 -70% 而不放弃？（心理和资金层面）
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- 如果你在最大回撤开始前一年进场，可能等了很多年才回本
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**经验规则**：最大回撤超过 30% 的策略，很少有人能真实执行。
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### 7.5 卡玛比率 (Calmar Ratio)
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$$\text{Calmar} = \frac{\text{CAGR}}{|\text{Max Drawdown}|}$$
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每承担 1 单位的最大回撤，获得多少年化收益。适合用于比较不同策略的"收益/最大损失"性价比。
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### 7.6 胜率 & 盈亏比 (Win Rate & Profit Factor)
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**日胜率 (Daily Win Rate)**：有收益的交易日 / 总交易日
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**盈亏比 (Profit Factor)**：
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$$\text{Profit Factor} = \frac{\text{总盈利金额}}{\text{总亏损金额（绝对值）}}$$
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> Profit Factor > 1 意味着策略是盈利的（赚的比亏的多）
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**一个重要的直觉**：胜率和盈亏比是跷跷板关系。
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| 策略类型 | 典型胜率 | 典型盈亏比 |
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| 趋势跟随（如本 Demo 的 MA 策略）| 30%-40%（多次小亏）| > 2（偶尔大赚）|
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| 均值回归（高频做市）| 60%-80%（频繁小赚）| < 1.5（偶尔大亏）|
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## 8. 滚动前向验证与参数优化 (Walk-Forward Validation)
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### 8.1 过拟合的危害
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**过拟合 (Overfitting)** 是量化回测最大的陷阱：
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> 在相同的历史数据上测试足够多的参数组合，总能找到一组让历史表现完美的参数。
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> 但这些参数可能只是"碰巧"匹配了历史噪声，在未来数据上会失效。
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**例子**：如果你测试了 1000 种均线参数组合，在同一段历史数据上，必然有几组看起来"完美"，纯属随机巧合。这叫**数据窥探偏差 (Data Snooping Bias)** 或 **p-hacking**。
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### 8.2 前向验证的正确做法
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```
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完整历史数据（1500天）
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├─ 训练集 / In-Sample (80%，1200天)
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│ 用于：网格搜索最优参数
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│ 报告：训练集夏普（仅供参考）
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│
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└─ 测试集 / Out-of-Sample (20%，300天)
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用于：用找到的"最优参数"在这段数据上跑一遍
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报告：测试集夏普（这才是真正的绩效评估）
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原则：这 300 天的数据在优化参数时绝对不能碰过！
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```
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**夏普衰减 (Sharpe Decay)**：
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通常，训练集夏普 > 测试集夏普。这是正常的，问题在于衰减多少：
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- 训练集 2.0，测试集 1.5 → 轻微过拟合，可以接受
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- 训练集 3.0，测试集 -0.5 → 严重过拟合，该策略不可用
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### 8.3 网格搜索 (Grid Search)
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```python
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for sw in [5, 10, 15, 20, 30]: # 短窗口候选值
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for lw in [30, 40, 50, 60, 80, 100]: # 长窗口候选值
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if sw >= lw:
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continue # 逻辑约束：短窗口必须 < 长窗口
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# 在训练集上运行回测，记录夏普
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...
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# 选出夏普最高的参数组合
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# 再在测试集上验证
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```
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**更严格的验证方法**（代码未实现，但应了解）：
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**滚动前向验证 (Rolling Walk-Forward)**：
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```
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[Train1] → [Test1]
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[Train2] → [Test2]
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[Train3] → [Test3]
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...
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汇报所有 Test 期的拼接结果
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```
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## 9. 收益率分布分析 (Return Distribution Analysis)
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### 9.1 为什么要分析收益率分布？
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夏普比率的计算假设收益率服从正态分布。如果分布严重偏离正态，夏普比率就不可靠。
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### 9.2 偏度 (Skewness)
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$$\text{Skewness} = \frac{\frac{1}{n}\sum(r_i - \bar{r})^3}{\sigma^3}$$
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| 偏度值 | 含义 |
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| 接近 0 | 左右对称（正态分布）|
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| > 0 | 右偏（右尾长），有"意外大赚"的可能性 |
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| < 0 | 左偏（左尾长），有"意外大亏"的可能性 ⚠️ |
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**金融数据的现实**：大多数股票收益率分布是**负偏态**（崩盘比暴涨更极端）。
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### 9.3 峰度 (Kurtosis / Excess Kurtosis)
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- 正态分布的峰度 = 0（代码中 pandas 计算的是超额峰度）
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- 金融收益率通常峰度 > 0（**厚尾，Fat Tails**）
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**含义**：极端事件（±3σ 以外）发生的频率比正态分布预测的更高。这意味着基于正态分布计算的风险模型（如 VaR）会低估实际风险。
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### 9.4 月度收益热力图 (Monthly Return Heatmap)
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热力图直观展示每个月的盈亏情况：
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- 🟢 绿色 → 盈利月份
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- 🔴 红色 → 亏损月份
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- 颜色越深 → 盈亏越大
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**用途**：快速识别策略的"季节性"——某些策略在特定月份/季节表现特别好或特别差，这可能是利用了真实的市场规律，也可能是偶然的样本特征。
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## 10. 术语速查表
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| 中文 | English | 简要说明 |
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| 技术分析 | Technical Analysis | 用历史价格/成交量预测未来走势 |
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| 趋势跟随 | Trend Following | 顺势而为，买入上涨资产 |
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| 均值回归 | Mean Reversion | 逆势操作，买入超跌资产 |
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| 技术指标 | Technical Indicator | 从原始数据提炼交易信号的数学公式 |
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| 简单移动平均线 | SMA (Simple Moving Average) | n 日收盘价的算术平均 |
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| 指数移动平均线 | EMA (Exponential Moving Average) | 近期数据权重更高的加权平均 |
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| 相对强弱指数 | RSI (Relative Strength Index) | 衡量涨跌动能的 0-100 震荡指标 |
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| 超买 | Overbought | RSI > 70，涨势过强 |
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| 超卖 | Oversold | RSI < 30，跌势过强 |
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| 指数平滑异同移动平均 | MACD | 两条 EMA 之差，衡量趋势动能 |
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| 布林带 | Bollinger Bands | 均线 ± 2 倍标准差的价格通道 |
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| 带宽 | Band Width | 上轨与下轨之差，衡量波动率 |
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| 金叉 | Golden Cross | 短线上穿长线，看涨信号 |
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| 死叉 | Death Cross | 短线下穿长线，看跌信号 |
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| 信号生成 | Signal Generation | 根据指标产生买卖指令的逻辑 |
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| 前视偏差 | Lookahead Bias | 回测中使用了"当时无法知道"的未来数据 |
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| 向量化回测 | Vectorized Backtest | 用数组运算一次性计算所有时间步 |
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| 净值曲线 | Equity Curve | 账户价值随时间变化的曲线 |
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| 无风险利率 | Risk-Free Rate | 国债等无风险资产的收益率 |
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| 夏普比率 | Sharpe Ratio | 每单位总风险对应的超额收益 |
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| 索提诺比率 | Sortino Ratio | 每单位下行风险对应的超额收益 |
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| 最大回撤 | Maximum Drawdown (MDD) | 净值从峰值跌落的最大幅度 |
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| 卡玛比率 | Calmar Ratio | CAGR 除以最大回撤 |
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| 年化复合增长率 | CAGR | 考虑复利后的年均增长率 |
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| 胜率 | Win Rate | 盈利次数 / 总次数 |
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| 盈亏比 | Profit Factor | 总盈利 / 总亏损 |
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| 过拟合 | Overfitting | 策略过度适配历史数据，泛化能力差 |
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| 数据窥探偏差 | Data Snooping Bias | 在同一数据上测试太多参数导致的虚假优化 |
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| 训练集 | In-Sample (IS) | 用于优化参数的历史数据段 |
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| 测试集 | Out-of-Sample (OOS) | 用于验证的未见过的历史数据段 |
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| 滚动前向验证 | Walk-Forward Validation | 用过去优化参数，在紧接着的未来上验证 |
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| 网格搜索 | Grid Search | 枚举所有参数组合的暴力搜索法 |
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| 正态分布 | Normal Distribution | 均值两侧对称的钟形分布 |
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| 厚尾 | Fat Tails (Leptokurtosis) | 极端事件频率高于正态分布预测 |
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| 偏度 | Skewness | 分布的左右不对称程度 |
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| 峰度 | Kurtosis | 分布尾部的厚度（与正态分布对比）|
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| 几何布朗运动 | GBM (Geometric Brownian Motion) | 描述股价随机游走的经典数学模型 |
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| 年化波动率 | Annualized Volatility | 日波动率 × √252 |
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| 滑点 | Slippage | 信号价格与实际成交价的差 |
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| 佣金 | Commission | 券商收取的交易手续费 |
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*上一篇：[数据管道](doc_01_data_pipeline.md)*
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*下一篇：[事件驱动回测引擎](doc_03_event_driven_backtest.md)*
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