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: através de
workflow_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: Uso
TopkDropoutStrategy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。
Essa resposta foi extraída do artigoQlib: uma ferramenta de pesquisa de investimento quantitativo de IA desenvolvida pela MicrosoftO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como aumentar a confiabilidade dos resultados do backtesting de estratégias quantitativas?
