FMZ發明者量化平臺回測機制說明

原文鏈接：https://www.fmz.com/digest-topic/4009

大部分策略在實盤以前都須要回測進行驗證，FMZ支持部分品種數字貨幣現貨、期貨和永續合約，以及商品期貨全部品種。但發明者量化平臺的回測機制和常見的onbar回測有所區別，形成了不少新手的困惑。本文將詳細說明並解答一些常見的回測問題。

 

回測系統是如何運做的？

如上圖所示，回測開始時間到結束時間能夠看成一個時間軸，回測時，回測時間點沿軸從左到右移動開始回測，在這個時間點上，只能獲取到此點以前的歷史數據，策略根據這些數據作出買賣，最終造成盈虧。顯然，回測的時間點的分佈是離散的，分佈的密集程度表明了回測的精度。
固然考慮到回測時間點越密集，所需的時間越長，實際的回測系統須要在精度和效率之間作出取捨。

 

傳統onBar回測機制

onbar回測機制是基於K線的，即每個K線產生一個回測時間點，在此時間點上能夠獲取到當前K線的高開低收價格、交易量等信息，以及此時間點以前的歷史K線信息。
這種機制的弊端很明顯：在一根K線上，只能產生一次買賣，一般依據的價格是K線的收盤價。而且一根K線只能獲取到高開低收四個價格，至於在一根K線內價格如何變化的，是最高價先發生、仍是最低價先發生等等信息都無從獲取。以1小時K線爲例，實盤時確定每隔幾秒獲取一次行情信息，交易指令也會在盤中發出而不是等待K線結束。onbar回測機制的好處是易於理解，回測速度極快。

 

FMZ發明者量化平臺onTick回測機制

上圖爲FMZ回測設置界面。回測模式分爲兩種模擬級回測和實盤級回測，下面將分別介紹：

模擬級回測

模擬級回測要選擇回測所使用的K線週期和底層K線週期。好比策略使用小時線回測，底層K線選擇5分鐘，那麼回測時間點的間隔將以5分鐘K線生成的tick爲基礎。具體根據K線生成K線內tick的機制和MT4相似，這個帖子裏有詳細的說明：https://www.fmz.com/bbs-topic/662

咱們使用一個簡單的策略來演示一下這個機制，策略代碼：

function main() { while(true){ var records = exchange.GetRecords() var ticker = exchange.GetTicker() Log('K線收盤價： ', records[records.length-1].Close, 'ticker買一賣一價: ', ticker.Buy, ticker.Sell) //js回測不用Sleep，會自動跳到下一個tick。Python須要一個小的休眠時間 } } 

回測結果：

每根K線只有開盤和收盤的tick是固定的，中間加上模擬的12個tick，這樣一根K線將會造成14個回測時間點。若是回測一天，共有24×12×14 = 4032 時間點，而傳統的onBar回測只有24個，精度大幅提升。在一個K線週期內也能完成開倉平倉操做。雖然中間生成的tick是模擬的，但影響不大。回測中，只要買單價大於賣一，賣單價小於買一，就會撮合成交。這種回測方式兼顧了回測速度和精度，推薦你們使用。

實盤級回測

實盤級回測用到了真實的tick，每一個時間點的間隔最短只有1s，這種回測的精度到每一秒的變化，但因爲數據量大，回測速度慢、回測時間也不能很長。下圖爲真實的tick。實盤級回測可用於精確的驗證策略。

 

回測和實盤的差距

即便實盤級回測和實盤仍是有明顯的數據不足，如不能獲取到成交歷史trades、不能獲取到實際的深度變化、真實的網絡延時等等。即便這樣FMZ目前的回測系統也相對完善，還有不少小功能，如模擬網絡錯誤，能夠用於測試策略的容錯能力，模擬網絡延時、繪製行情圖標等。

 

常見問題

爲何只支持幾個交易對和交易所能回測？

目前只有幾個常見交易對數據，其實策略和品種關係不是很大，已經足夠驗證策略了。

能模擬BitMEX收取資金費率嗎？

能夠,選取BitMEX回測能夠打開事件記錄。

回測在那裏進行？

JavaScript策略的回測在瀏覽器中進行，Python能夠選擇FMZ的服務器或者本身的託管者。

回測日誌能夠下載嗎？

能夠，日誌右上角有下載按鈕

能本地回測嗎？

FMZ開源了Python回測引擎。參考： https://www.fmz.com/bbs-topic/1687