quantitative-backtest

name	quantitative-backtest
description	回测设计、成本与冲击建模、走样本检验与常见偏误。在用户搭建策略回测、评估夏普/最大回撤、或对比参数集时启用。

量化回测（仿真与偏误控制）

聚焦可复现的回测规范与常见陷阱；仿真结果仅供参考，实盘受滑点、流动性、制度与突发事件影响。

何时启用

• 搭建或审查 回测引擎 逻辑：撮合规则、挂单/市价、部分成交
• 交易成本：手续费、印花税、冲击模型（线性/平方根）、最小价差与 tick
• 组合约束：单票上限、行业暴露、跟踪误差、杠杆与保证金
• 验证方法：走样本（walk-forward）、滚动原点、蒙特卡洛置换检验
• 解读 夏普、索提诺、最大回撤、卡玛、Calmar 等指标的含义与局限

工作流程

1. 策略描述：信号来源、持仓构建、调仓频率、再平衡时点（开盘/收盘/VWAP 近似）。
2. 数据与撮合：是否允许用未来数据调仓；停牌与 ST 处理；期货换月与主力连续合约方法。
3. 成本假设：显式列出费率与是否含冲击；敏感性分析（成本 ×0.5 / ×1 / ×2）。
4. 基准：选择可比基准并说明风格暴露（大小盘、价值成长）。
5. 结果展示：净值曲线、回撤区间、月度热力图；参数网格结果须报告过拟合风险。
6. 局限：容量、微观结构、极端行情（熔断、流动性枯竭）未建模时的声明。

输出要求

• 回测区间、标的数量、复权与数据源层级（日/分钟）写清楚。
• 无成本夏普与含成本净值分开呈现时标注。
• 避免对单一参数峰值做过度解读；优先展示参数平原或稳定性。
• 涉及杠杆、衍生品或跨境品种时提示保证金与汇率假设。

质量检查清单

• 回测与实盘交易规则一致性自检清单已给出
• 成本与滑点假设与用户可交易通道匹配
• 关键日期（分红除权、指数调样）处理说明
• 极端年份/事件段单独讨论