蒙特卡洛回测：从历史拟合转向未来稳健 核心观点 将蒙特卡洛回测纳入量化策略的研发流程，是从追求"历史拟合优度"转向追求"未 来稳健性"的思想转变。该方法能帮助投资人超越对单一历史路径的过度优化，转而 在一个由概率构成的可能性空间中检验策略的有效性和稳健性。 ❑ 避免单一历史路径过度拟合 传统回测仅基于已发生的市场路径，容易导致策略过度适应该特定路径，而在样 本外表现大幅衰减。蒙特卡洛回测通过生成大量随机路径，将评估场景从单一历 史扩展至多种可能未来，从而更全面地检验策略的稳健性。 ❑ MC 回测方法各有适用边界 本文介绍了三类主要的价格模拟方法。非参数蒙特卡洛模拟：包括收益率联合重 排与分块 Bootstrap，非参方法依赖历史数据本身，保持截面相关性但可能破坏时 间序列结构。残差 Bootstrap：基于因子模型分离系统性风险与特质性风险，适 用于分析 Alpha，但依赖模型解释力。几何布朗运动模拟：假设收益率服从正态 分布，能精确复现波动率与相关性，但无法捕捉尾部风险与跳跃。不同方法各有 优劣，需根据策略目标和资产特性进行选择。 ❑ A 股风格轮动 MC 回测实证 对 A 股的大盘、中小盘、红利、成长风格 ...

以下文章来源于美投传习录 ，作者鹿米 美投传习录 . https://alpha.isnow.ai 作者 公开构建基于 AI 的市场信息工具与论文回测引擎 我在上一篇文章中披露的： 从十万美元交易到四个亿——看我的自研回测引擎如何"撒豆成兵" 的这个 论文回测引擎的网站部分终于在五一这天开发完毕了： 在这里我选了 40+经典策略论文，同时我也构建了一个搜索引擎，获取了 5000篇 G14 类别的经济学论文（G14 是和交易策略最为相关的论文分类），未来一方面会纳入更多的 论文，另一方面我会不断检验这些回测代码并进行持续性的优化，也会以这个公众号和我 的网站为载体，写一些静态化的 blog（日后会考虑多语种支持）为载体，去系统的介绍 策略思想，量化交易的基础以及回测系统的工程化实践，一来是为了 SEO 引流，另一方 面也是进一步公开检验我的系统。 如果你随便点击一个策略，你会发现我做了很多细节上的公开： 最近开发和思索，使我对网站未来的方向的规划也更加聚焦——我会集中在两大方向来持续 发布，如同程序等于 数据结构 + 算法，我在这里把交易逻辑也分为两部分—— 1. Insights : 洞见，视野，本质上就是信 ...