回测

什么是回测?

回测是金融专业人员使用的一个重要框架,它利用历史或模拟数据验证交易策略或风险模型的性能。根据验证目标的不同,金融专业人员可能会使用多个指标或方法来衡量这些模型的有效性。此过程有助于确认策略的可行性,并帮助从业人员在交易中作出明智的决策。

回测在交易中的应用

交易中的回测涉及:

  • 对投资策略在不同历史或模拟时间段重复执行进行建模
  • 汇总和记录成本
  • 生成业绩指标

然后,回测人员可视化并报告策略业绩。您可以使用这种方法来验证和比较不同投资策略(即超额收益),然后选择一种投资策略进行实时交易。在 MATLAB® 中,您可以利用回测框架在考虑交易成本和现金管理的同时来评估和比较各个投资策略。

交易回测的常见类型包括:

  • 样本内与样本外测试
  • 前进分析或前进优化
  • 工具级分析与投资组合级评估

利用回测进行有效的风险管理

在风险管理中,回测通常应用于在险价值 (VaR) 或期望损失 (ES) 模型,其方法分别称为 VaR 回测和 ES 回测。期望损失用于估计在 VaR 失效时段的预期损失。

VaR 回测的典型覆盖率测试包括巴塞尔协议的信号灯测试、二项检验、Kupiec 的失败比例和首次失败时间测试、Christoffersen 的条件覆盖率测试等。

ES 回测的典型覆盖率测试包括通常引用的 Acerbi 和 Szekely 以及 Du 和 Escanciano 测试。

有关投资策略回测的详细信息,请参阅 Financial Toolbox™;有关 VaR 和 ES 回测的详细信息,请参阅 Risk Management Toolbox™

图中 x 轴表示日期,y 轴表示 VaR,用于可视化 VaR 模型的变化。

用于比较多个 VaR 模型的回测。

另请参阅: 算法交易, 自动化交易, 股权交易, 市场风险, 量化金融和风险管理, 条件风险值, 投资组合优化, Modelscape

使用 MATLAB 进行风险管理

开发、管理、审核和挑战内部模型和监管模型。