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怎样提升量化策略回测结果的可靠性？

2025-08-28

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提高量化策略回测可靠性的三项关键措施

Qlib提供了完善的工具链来提升回测可靠性：

多维数据分段: durchworkflow_config.yaml明确定义训练/验证/测试三个阶段的数据区间，防止数据泄露。建议按6:2:2比例划分，且测试期至少包含一个完整市场周期。
多模型对比验证：Qlib内置LGBModel、GRUModel等多种模型，可通过qrun命令批量测试不同模型表现。建议至少对比3种不同类型模型的结果。
真实市场因素模拟: VerwendungTopkDropoutStrategy类时可设置交易成本、滑点等参数（trade_exchange=），更贴合实际交易环境。回测报告会自动计算夏普比率、最大回撤等关键指标。

最佳实践：建议先使用2005-2015年数据训练，2016-2018年验证，2019-2025年测试，确保穿越牛熊周期。同时要定期重新训练模型以防市场风格转变。