TQuant Lab回測系統介紹

前言

回測系統是金融領域中的一個重要工具，用於評估和測試不同的投資策略和交易策略，其主要目的是模擬過去某一段時間內的市場行為，以便分析和評估特定策略在歷史數據上的表現與效度。一個好的回測系統從資料來源到最後的交易統計評估回測效能都需要大量資料庫與反覆的訓練，今天將為大家介紹為什麼要使用TQuant Lab的回測系統。

你的回測系統優質嗎，先看看以下三個問題

回測系統完善嗎

回測系統的完善性是一個重要關注點，因為不斷的改進可以提高策略的準確性和可行性。然而，這需要不斷投入時間、資源和技術來解決一些常見問題，包括：

• 模型和參數選擇：選擇適當的模型和參數可能會變得困難，因為不同市場和資產可能需要不同的方法。回測系統需要提供多種選擇，同時還需要支援用戶定制。
• 過度擬合（Overfitting）：回測系統必須警惕過度擬合的風險，即在歷史數據上達到優異的表現，但在實際市場中無法獲得相同的結果。這可以通過將策略切分樣本內外回測來減輕。
• 實施成本和滑點：回測通常忽略了實施成本和滑點，即實際交易時可能遇到的價格變動。這些成本對於高頻交易策略特別重要，因此回測系統需要模擬實際的交易執行過程。

資料來源可靠嗎

回測系統的可靠性受到數據來源的影響。資料來源的問題可能包括：

• 資料缺失和錯誤：市場數據中可能存在缺失或錯誤的數據點，這可能會對回測結果產生重大影響。回測系統需要能夠處理這些問題，例如通過插值或修復數據。
• 資料更新速度：實時市場數據的更新速度對於高頻交易策略至關重要。回測系統需要能夠處理及時數據，並在回測中模擬實際市場的變化。
• 資料存儲和管理：大量歷史數據的存儲和管理也是一個挑戰。回測系統需要具備有效的數據管理系統，以確保數據的可用性和可靠性。

分析結果可信嗎

分析結果的可信性是投資者應該高度關注的問題，因為它直接關係到投資和交易決策的正確性。有幾個因素可以影響分析結果的可信性：

• 樣本選擇：回測使用的歷史數據樣本必須代表未來可能的市場條件。選擇不當的樣本可能導致偏差的結果。
• 風險管理：回測系統需要模擬風險管理策略，以確保投資者在市場波動時能夠保護其投資組合。
• 實施限制：考慮實際市場中的實施限制，如最小交易量、停損和停利訂單，以確保回測結果更加現實。

TQuant Lab 回測系統

TQuant Lab 回測系統經過反覆的訓練與改善，將上述回測系統遇到之問題進行解決，成為完善、可靠又可信的回測系統。

TQuant Lab 資料集

TQuant Lab 資料庫主要分為四大面向，分別是證券特性標注、籌碼面、營運面與財務面，如下圖所示。

TQuant Lab 回測執行流程

更多TQuant Lab相關資訊

官網TQ文章 https://www.tejwin.com/insight-tag/tquant-lab/

TQ GITHUB範例 https://github.com/tejtw/TQuant-Lab

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總結

結合TEJ龐大資料庫與TEJToolAPI的資料抓取與合併功能，強化TQuant Lab回測品質，並持續改進，以滿足投資者不斷變化的需求，有了這麼全面的回測系統，
還在等什麼，快來使用看看吧！