策略评估就是对策略的特征和回测结果进行定性和定量的分析比较，从而选出最优策略。
策略评估是量化交易必不可少的环节，是我们入门量化交易的最后一块关键拼图。
1.常规交易：想知道策略好不好，需要用该策略实际交易一段时间，通过最终的交易结果判断策略好坏。一旦策略无效，面临的就是真金白银的损失。
2.量化交易：想知道策略好不好，先将策略建模，然后用历史数据进行回测和调试，评估策略表现。表现好就投入实盘，表现不好就淘汰，做到零成本试错。
从对比可以看出，策略评估是量化交易优于常规交易的重要原因之一。
我们必须认清一点，策略的好坏无法用单一的标准去衡量。评估策略时，我们必须结合自身条件和投资目标，从多个角度对策略进行全面考量。
定性维度 - 自身条件是否匹配定量维度 - 策略业绩是否理想 每个维度之下又包括多个评估标准。
定性维度下的常用标准有以下四个：时间精力、资金规模、编程能力、投资偏好。
投资是为了获取回报，收益是评估策略业绩的重要考量。
在衡量策略的业绩表现时，标准分为两类：收益类标准和风险类标准。基于二者之上，还延伸出一些组合标准，可以综合衡量收益和风险。
风变专家团队根据标准的有效性、实用性和理解门槛，选出了最适合初学者的三个定量评估标准：总收益率、最大回撤率、夏普比率。
1.总收益率的两个变形——年化收益率和超额收益率。
a.年化收益率：将任意时间周期内的总收益率，以复利的形式，换算成一年的收益率。
b.超额收益率：先为收益率设定一个基准，超过基准的那部分收益率，称为超额收益率。
2.最大回撤率
其他条件相同时，最大回撤率的绝对值越小越好。但是，最大回撤率具体应该控制在什么范围内要从两点来考虑。
首先是你的心理承受能力。第二点则是你一共能投入多少保证金，决定了你能承受的最大回撤上限。
3.夏普比率
a.夏普比率小于 0 : 策略亏损，或者收益率没有跑赢无风险利率，不值得投资
b.夏普比率大于 1 ：每承担一个单位的风险，可以获得大于一个单位的超额收益，是不错的策略
c.夏普比率在 0 到 1 之间：每承担一个单位的风险，获得小于一个单位的超额收益，策略一般，需要谨慎选择。
初学者在开始评估策略时都会遇到两个困境——回测困境和基准困境。
拟合，就是用模型去贴合数据的规律。我们希望策略模型能够贴合价格的波动规律，准确判断价格趋势，实现盈利。
但是，在交易市场中，价格除了有规律地波动之外，还存在随机波动，而且不同时间段的随机波动也各不相同。
我们用其中一段时间进行回测，如果模型过度地贴合了这一段时间的随机波动，一旦换到另一段时间，就无法很好地贴合新的波动。这种现象就是过拟合。
应对方法：
在回测时，我们可以划分出两段时间区间，先用第一段区间对策略进行回测与调试，相当于刷题复习的阶段，可以称为初步回测。
初步回测得到理想的结果后，用第二段时间区间再回测一次，检验模型在不同时间区间是否通用，相当于做模拟考试。
第二次回测的过程称为样本外检验。
和不同的基准比较，会得出不同的结论。如果不能提前明确比较的基准，我们就无法得到一个明确的结论。
应对方法：
主动以被动为基准，具体可以分成以下三类：
a.将买入并持有收益作为基准
b.将指数作为基准
c.将无风险利率作为基准
1）第一步 - 初步筛选：用简单的定性标准做初步筛选，淘汰明显不适合自己的策略。
2）第二步 - 分配权重：根据主观重视程度，为收益率、最大回撤率、夏普比率分配权重。
3）第三步 - 综合排序：第三步比较复杂，我们拆分成三个子步骤来讲解。
a.执行回测：对所有通过初步筛选的策略进行回测，得到收益率、最大回撤率、夏普比率的数值。
b.分别排序：分别根据总收益率、最大回撤率、夏普比率这三个标准，为策略排序。
c.加权平均：根据权重，为策略的三个排名计算加权平均值，得出每个策略的综合得分。
4）第四步 - 得出结论：综合得分的数值最小，代表策略的综合排名最高，即策略最优。
明确标准 → 初步筛选 → 分配权重 → 综合排序 → 得出结论
提示：
本公司发布内容主要是教学代码写法，不构成投资建议，投资者据此操作，风险自担。市场有风险，投资需谨慎！
联系客服
