40分鐘學會專業回測工具 – backtrader基本操作
以 Backtrader 說明策略、資料、broker 與 Cerebro 的基本回測流程。
回測研究
把策略想法放進可檢查的回測流程。
回測研究聚焦可重現的策略驗證：資料切分、績效指標、最大跌幅、交易假設與工具限制。
建議閱讀順序
- 建立回測資料與策略假設
- 用 Backtrader 理解事件驅動回測
- 檢查最大跌幅與風險指標
- 比較工具限制與現代替代方案
回測文章
共 7 篇
小資高價ETF即將上市，高價股真的能夠帶來更好的報酬嗎?
最近看到新聞，中國信託的小資高價30ETF(008
[量化投資基本功] 如何回測最大跌幅? 在Python中要怎麼快速計算?
以最大跌幅作為回測風險指標，適合放在策略驗證與績效報告單元。
定期定額vs.單筆投資—00632R台灣50反一ETF(2014-2020)
聲明在前，回測僅為模擬，非策略建議。先前跟各位讀者
初學者的Python金融分析日記 – QuantConnect爬分之旅 EP2 EP1補充與科技ETF動能策略(1)
目標 上支QC平台影片介紹了如何利用它們推薦的設計
初學者的Python金融分析日記 EP7-用pybacktest來做均線策略回測
以均線策略示範簡單回測流程，也可延伸到資料切分與績效評估。
Python選股策略與Zipline回測框架 EP1 – 多因子選股介紹與zipline基本操作
連結多因子選股與 Zipline 回測框架，適合討論工具限制與現代替代方案。