前两天跑一个欧美M15的均值回归EA,同样的参数在MT4策略测试器里年化夏普1.8,换到MT5上直接掉到1.2,我当时以为是代码移植的问题,查了半天才发现是两个平台对tick数据的处理逻辑不一样。这事儿让我下定决心把几个主流回测环境重新梳理了一遍,顺便聊聊最近的更新。
先说我用得最多的MT5策略测试器。新版对多品种回测的支持明显好了,以前跑镑美和欧美对冲组合要拆开手动对齐时间轴,现在可以直接在一个测试里挂多个symbol,还能用自定义的tick生成模型。不过它的
然后是Python那边的backtrader和vectorbt。vectorbt的向量化回测速度确实快,我拿三年欧美tick数据跑参数扫描,几千组组合几分钟出结果,这是MT5比不了的。
还有QuantConnect的LEAN,云端跑回测省事,数据质量不错,但免费额度有限,而且自定义经纪商模型比较麻烦。注意一点,任何回测平台对滑点和流动性的模拟都是近似,尤其是黄金这种点差波动大的品种,回测里设固定点差和实盘差距可能很大。建议至少用两种平台交叉验证,别只看一个夏普比率就上实盘。
你们平时回测主要用哪套环境?有没有遇到过MT5和Python结果对不上的情况,是怎么处理的?
先说我用得最多的MT5策略测试器。新版对多品种回测的支持明显好了,以前跑镑美和欧美对冲组合要拆开手动对齐时间轴,现在可以直接在一个测试里挂多个symbol,还能用自定义的tick生成模型。不过它的
- 优势:原生支持多线程,历史数据下载稳定,跟实盘执行环境一致
- 短板:自定义指标调用受限,复杂逻辑得写成EA,回测报告的可视化偏弱
然后是Python那边的backtrader和vectorbt。vectorbt的向量化回测速度确实快,我拿三年欧美tick数据跑参数扫描,几千组组合几分钟出结果,这是MT5比不了的。
- 优势:参数网格搜索效率高,适合因子挖掘和统计套利验证
- 短板:撮合逻辑要自己写,点差和隔夜利息的模拟不够真实,容易高估收益
还有QuantConnect的LEAN,云端跑回测省事,数据质量不错,但免费额度有限,而且自定义经纪商模型比较麻烦。注意一点,任何回测平台对滑点和流动性的模拟都是近似,尤其是黄金这种点差波动大的品种,回测里设固定点差和实盘差距可能很大。建议至少用两种平台交叉验证,别只看一个夏普比率就上实盘。
你们平时回测主要用哪套环境?有没有遇到过MT5和Python结果对不上的情况,是怎么处理的?
