[发明专利]一种量化交易回测数据生成方法及装置

说明书

本发明提供了一种量化交易回测数据生成方法及装置，可以应用于金融领域，方法包括：设定交易回测数据生成器的参数；利用历史数据和交易回测数据生成器生成的回测数据调节回测数据判别器的参数至合理值；利用回测数据判别器判断交易回测数据生成器生成的回测数据是否接近真实数据，并根据判断结果调节交易回测数据生成器的参数值；通过参数调节后的交易回测数据生成器生成量化交易回测数据。本申请实现了使生成的仿真数据尽可能向真实数据靠拢，以此提升了生成的回测数据的真实性，仿真回测数据越贴近真实数据，回测精准度越高，并且鉴于仿真回测数据可以无尽生成，避免了使用历史数据带来的样本数量局限性，使得回测数据可以避免数据陷阱问题。

技术领域

本申请属于系统测试技术领域，具体地讲，涉及一种量化交易回测数据生成方法及装置。

背景技术

回测就是基于历史数据，尽可能真实地还原实际交易过程，并检验交易策略绩效的过程。在量化交易策略研发中，回测系统通过回访历史数据来验证量化交易策略的执行效果，目前，回测系统使用的回测数据通常是真实的历史数据。回测主要是验证交易信号的准确度、交易逻辑是否满足需求并同时发现交易系统中的缺陷以改进原始策略。目前，回测有很多数据造成的陷阱，比如未来函数是用到了未来的价格，也就是说当前的条件在未来可能会被修改，同样未来函数也能造成信号闪烁的原因；针对量化交易来说，回测是基于历史数据，但历史数据的样本是有限的，如果交易策略的参数过多，或者交易逻辑过于复杂，导致交易策略过多的适应历史数据；尽管拥有庞大数据的历史，但面对浩瀚无尽且不可预测的未来，历史数据就显得极度匮乏。即便是以现有的全部历史数据来验证，交易策略也不能被证实，但是交易策略可以被证伪，那么在证伪策略的时候，就需要尽量多的历史数据，来证伪策略本身，而不是拿很小样本的测试来说明问题，现有的历史数据数量不能满足需求。

发明内容

针对现有技术中的问题，本申请提供了一种量化交易回测数据生成方法及装置，能够生成无限的仿真回测数据，并且能够使生成的仿真回测数据与真实的历史数据高度近似，以此解决当前采用历史数据作为回测数据样本量不够的问题。

为了解决上述问题，本申请提以下技术方案：

根据本申请的第一个方面，提供了一种量化交易回测数据生成方法，包括：

设定交易回测数据生成器的参数；

利用历史数据和交易回测数据生成器生成的回测数据调节回测数据判别器的参数至合理值；

利用回测数据判别器判断交易回测数据生成器生成的回测数据是否接近真实数据，并根据判断结果调节交易回测数据生成器的参数值；

通过参数调节后的交易回测数据生成器生成量化交易回测数据。

在一实施例中，利用历史数据和交易回测数据生成器生成的回测数据调节回测数据判别器的参数至合理值，包括：

利用回测数据判别器为历史数据和回测数据分别打分；

调节回测数据判别器的参数使其对历史数据的打分高于第一预设值；

调节回测数据判别器的参数使其对回测数据的打分低于第二预设值；第一预设值大于第二预设值。

在一实施例中，利用回测数据判别器判断交易回测数据生成器生成的回测数据是否接近真实数据，并根据判断结果调节交易回测数据生成器的参数值，包括：

保持回测数据判别器的参数值不变，调整交易回测数据生成器的参数值；

通过回测数据判别器为交易回测数据生成器生成的回测数据打分；

根据打分结果调整交易回测数据生成器的参数值以使生成的回测数据打分高于第一预设值。

在一实施例中，交易回测数据生成器包括一个由一个输入层、一个隐藏层和一个输出层所组成的神经网络结构；回测数据判别器包括两个神经网络结构。