专为高频策略回测开发的Tick级见量成交撮合机制

策略回测什么才是最重要的？速度？花里胡哨的绩效指标？答案是准确！是的，回测的目的是为了验证策略的逻辑和可行性。这也是回测本身的意义，其他都是次要的。一个能够真正反映策略在历史数据上的回测才具有参考价值，那些看似完美的回测曲线讲故事可以，实盘它不行。

摘要

策略回测什么才是最重要的？速度？花里胡哨的绩效指标？答案是准确！是的，回测的目的是为了验证策略的逻辑和可行性。这也是回测本身的意义，其他都是次要的。一个能够真正反映策略在历史数据上的回测才具有参考价值，那些看似完美的回测曲线讲故事可以，实盘它不行。

 

回测都需要哪些数据

如何做到精准的回测，是很多量化交易者关心的问题。首先要弄清楚交易中都有哪些数据，因为数据的质量很大程度上已经决定了回测的质量。很多人都能想到K线图上的开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量等等，为了更好的区分，我们把这些数据统称为Bar数据，你可以理解为K线。但是大家有没有想过这些数据是从哪来的，这些数据的源头是什么？

事实上，从交易所传回来的数据中，只有Tick数据，并不包含这些Bar数据。什么是Tick数据呢？你可以把交易所内的数据想象成一条河流，这个河流包含每个订单的详细数据，国内的Tick数据就是这个数据流中的某个切片，频率是每秒2次，是当时某一时刻市场交易情况的再现。

 

那么，Bar数据就是基于Tick数据，并按照时间周期分割而成，1分钟的Bar数据是由1分钟内的Tick数据组成，5分钟的Bar数据是由5分钟内的Tick数据组成，以此类推......形成了各种分钟图、小时图、日线图等等。一分钟的K线只有一个Bar数据，但是可能包含120个Tick数据。因此，回测的历史数据可以分为：Bar数据和Tick数据，并且在同一个周期内Tick的数据量要比Bar数据量大很多。

 

基于Bar数据的回测

市面上量化交易软件几乎都支持Bar数据的回测，由于数据量少，大大简化了回测引擎的工作量，所以这种回测通常都非常快，十年左右的数据几秒之内就能回测完，甚至叠加几十个期货品种回测也不会超过一分钟。但是Bar数据回测有很多问题：

 

1、极端价格

做过交易的人都知道，在涨停中很难买入，在跌停中很难卖出，但是在回测中是可以成交的，一些做量化交易的新手，如果不在策略中对涨跌停价进行过滤，回测的结果会与实盘不一致。

2、价格真空

从跌停瞬间到涨停或者价格跳空上涨，在大周期K线图上看是一根大阳线，但是这根K线中间是没有任何实质挂单和订单的，如果你是即时价成交的策略，在Bar数据上回测，是可以成交的。

 

举个例子：当前K线一直在5000价格附近徘徊，临近收盘瞬间涨至5100，并且中间几乎没有挂单和成交。如果你的策略在这根K线上是5050开仓，那么在Bar数据回测中是可以成交的，而且这种现象很常见。

 

3、偷价和未来数据

相信很多量化交易者都遇到过这种坑，那些45度角的回测曲线，大部分都是从这来的。为了便于大家理解，我再举个例子：我们知道一根K线是4个价格，如果是1分钟的阳线，那么这根K线的形成应该是：开盘价>>>最低价>>>最高价>>>收盘价。

 

但是大周期的K线就不会这么简单了，它有可能先创新高，再创新低，再收盘；也有可能先创新低，再创新高，再收盘；甚至也可能一波三折先创新低，再创新高，再创新低，再拉高收盘；表面上看是一根有上影线和下影线的K线，中间是怎么形成的有很多种可能。

 

假如这根K线是这样的：开盘价4950、最低价4900、最高价5100、收盘价5050，一根普通阳线。你的策略是：如果最新价超过前期高点5000就买入，买入后设置1%的止损，也就是价格跌破4950就止损。

 

OK，开始回测：

1. 开盘4950
2. 价格超过前期高点5000
3. 信号成立买入
4. 收盘时还赚了1%

但真实的情况可能是这样的：

1. 开盘4950
2. 价格超过前期高点5000
3. 信号成立买入
4. 不久价格开始下跌
5. 继续下跌至4949
6. 止损信号成立卖出亏损1%
7. 价格上涨5100
8. 价格下跌至5050收盘

 

你看，上面的例子，同样的策略，同样的数据，居然会有两种截然不同的结果。究其原因还是因为数据的不同，在Bar级别回测中，如果用日K线回测，是不能知道这些日K是怎么形成的，如果用小时K线回测，是不能知道这些小时K线是怎么形成的等等，一句话：Bar数据测试什么的，弱爆了！

 

基于Tick数据的回测

如果能用Tick数据来做回测和分析，无疑具有很大的优势，但目前市面上好像也没有真正做到Tick数据回测和分析的量化交易平台，比如：MT4使用的是插值模拟数据，这种只是模拟了数据的变化，并不是真正的Tick数据。

 

当然也有号称能做到Tick级别回测的软件，名字我就不提了，只不过这些软件在设计回测引擎的时候犯了一个致命的错误，那就是：见价成交。什么意思？假如当前的Tick数据是：卖价5001、买价5000，如果我的挂的买单时5000，结果肯定是买不到的，但事实并非如此。

 

要知道，在真实的交易环境中，我们所下的订单是在交易所的Tick数据流中完成撮合的。交易所的撮合规则是：价格优先、时间优先。如果此时盘口订单只要不是太厚，我所挂的5000买单，是有可能被动成交的。

 

基于盘口数据的回测引擎原理

因此，发明者量化（fmz.com）的盘口级别回测引擎应运而生，该回测引擎不仅根据Tick数据的价格优先来撮合订单。还根据价格相同时间优先，通过计算盘口挂单量，来判断当前挂单是否达到被动成交的条件实现见量成交，以此做到真正的模拟实盘环境。我们以下图为例：

为了便于理解，上图把瞬间即逝的Tick数据并排展示：

• 第1个Tick是：
• 卖出：101 量：80
• 买入：100 量：30

 

• 第2个Tick是：
• 卖出：101 量：60
• 买入：100 量：50

 

• 第3个Tick是：
• 卖出：101 量：80
• 买入：100 量：30

 

• 第4个Tick是：
• 卖出：101 量：80
• 买入：100 量：10

 

首先第1个Tick，买价是100，挂单量是30手；此时买入信号来了，以100的价格买入20手；第2个Tick产生了，买价是100，挂单量是50手，这里面有我们20手的挂单；第3个Tick产生了，买价是100，挂单量是30手，这证明已经有20手买单被成交了或者撤单了，我们离成交又近了一步；第4个Tick产生了，买价是100，挂单量是10手，是一个大卖家，一下子把我们买单全吃了，全成。

 

通过上面的例子，我们可以发现，在Tick数据中，价格未变的前提下，可以通过盘口挂单量的变化，来推算自己的挂单有没有被动成交。利用的就是价格相同，时间优先的方法。这种回测引擎几乎最大程度的仿生了真实的实盘交易环境，杜绝了见价成交和虚假成交，让每一个盘口数据真实回放，使回测与实盘最大可能的一致，这样的回测才有意义。

 

用哪种方式回测？

在该平台中，Bar、Tick、盘口级别的回测是同时存在的，每位量化交易者，可以根据自己的交易策略，来使用不同的回测引擎，并且无论你使用哪一种回测引擎，都不用修改策略代码，每一种回测方式都可以无缝切换。

 

中低频策略回测并不需要复杂的撮合引擎，因为这类策略交易次数不多，滑点成本并不会对策略本身有较大的影响，一般情况下只需要在回测的时候加上几跳的滑点就可以。由于中低频策略几年才交易几十次左右，所以一般情况下使用Bar级别的回测就够了，真正需要注意的是过度拟合的问题。有些日内交易或者涉及到日内开平仓交易的策略，如果有必要，也可以在回测的配置参数页面上调整数据粒度，比如在1小时周期上回测，可以调整为更精细的15分钟数据力度。必要时也可以使用Tick级别的数据，来提高回测的精准度。

 

高频交易因为策略交易的次数足够多，单品种一天就能交易几十甚至上百次，所以只要撮合引擎是合理的，那么在大数定律的作用下，回测的结果基本靠谱，一般不存在过度拟合的问题。但是由于高频交易的次数很多，因此就需要对回测引擎有非常高的要求。

 

因为在高频交易回测中，交易频率越高，持仓的时间周期就越短，单笔的平均利润就越低，此时如果回测引擎设计的不合理，或者撮合方式与真实的交易环境不一样，那么就会出现“差之毫厘，谬以千里”的现象，所以对于高频交易来说，盘口级别的回测引擎是不二之选。

 

盘口数据回测实战

我们通过一个由C++编写的高频做市策略（同时也支持Python、JavaScript编写策略），来给大家演示一下，盘口级别回测是如何工作的。你可以点击下面的链接，完整复制策略并进行在线回测。下面这张图是截取自日志信息，注意看，我们在2019-07-12 14:59时同时以2231的价格买开1手，同时以2232的价格卖开1手。

• 第1个盘口数据是：
• 卖价：2232 量：409
• 买价：2231 量：73

 

• 第2个盘口数据是：
• 卖价：2232 量：351
• 买价：2231 量：84

 

• 第3个盘口数据是：
• 卖价：2232 量：369
• 买价：2231 量：67

 

演示策略是当赚一跳的时候就平仓，此时开完仓后，我们平仓挂单是2232平多，2231平空。按照传统的Tick级别回测，这个挂单价格无法平仓的。但该平台的盘口级别回测引擎，不断的计算盘口挂单量的变化，当进行到第3个Tick数据的时候，根据交易所的撮合机制，价格相同，时间优先的规则，我们的平多单挂单被动成交。

 

复制策略

点击这个链接复制完整策略，无需配置直接回测
注：目前暂时只支持国内商品期货全品种，以及数字货币okex交易所的Tick级别数据，后续我们将支持更多的交易所。

 

结尾

以上就是发明者量化的盘口级回测解析与实战，不仅如此，除了支持职业交易者和机构用户外，对于还没有入门的新手也非常友好，编写模型动辄百行代码伤不起有木有，可视化语言不用写代码，鼠标拖拽就可以实现。再者My语言10几句就能搞定，兼容90%以上的麦语言语法，可以说支持绝大部分文华财经的交易策略，价格只是它的五分之一，你还等什么？

 

想策略、做统计、搞分析……交易其实已经很辛苦了，不管你是中低频CTA、日内交易、高频交易，发明者量化交易平台都可以完美的无缝支持。我们不做玩具功能，以盘口级别精准历史回测为基础，进行多品种、多策略、多周期任意组合的测试，助你搭建最优的投资组合。