说白了就是,幸存者偏差是回测时只用到当前仍上市的标的,漏掉了退市、摘牌的绩差标的,会让策略收益被高估。比如只选当前回测,收益可能比真实情况高出15%-20%,很容易误导策略判断。
1. 开启全样本覆盖:在QMT回测系统的参数设置里,勾选“包含已退市标的”,把历史上所有曾上市的股票、ETF等都纳入样本池。
2. 动态时间筛选:回测某一时间段的策略时,只选取该时间段内处于上市状态的标的,比如回测2019年策略,就选2019年全年未退市的标的,而非当前仍上市的标的。
3. 补充退市前数据:确保已退市标的的完整交易数据被纳入,比如某股票2021年退市,要包含它上市到退市期间的所有行情数据,不能中途剔除。
要注意,修正后回测结果仍需结合实盘的流动性成本等因素调整。如果您需要定制适配自己策略的样本筛选方案,或者想了解QMT回测的其他优化技巧,点击右上角添加微信进一步沟通,可以申请成本佣金账户!ETF、降至0.5,两融的专项利率给到3.6%以下,能够降到打一折!
发布于2026-8-24 15:31 深圳 举报
QMT回测的幸存者偏差,主要来自只用当前还存在的股票做回测,退市、停牌、ST被剔除的标的没有纳入,会造成回测收益虚高。
样本筛选修正方法
1.使用全市场历史样本池,不要直接用当前板块、当前自选股。回测数据要引入退市、暂停上市、风险警示的历史K线,QMT需要下载全量历史数据,包含现已退市股票,不能只保留现存个股。回测区间内曾经上市、中途退市的股票,也要参与策略计算,模拟实盘会买到退市股的客观结果。
2.时间点对齐筛选,采用时点筛选,不能事后筛选。例如2022年的回测,只能用2022年当时满足条件的股票,不能拿现在的财务、市值、标签倒推过去。不要用当下的概念、当下的ST状态去过滤历史K线。
3.规避未来函数,不要使用未来才公布的数据做筛选。财报、ST标记、摘帽、板块归属都有真实公告日期,要按公告生效时间做过滤,不能直接用事后的标签。比如某只股票2024年才被标记ST,2023回测阶段不能把它当成ST过滤掉。
4.处理停牌、涨跌停样本,回测里不要直接过滤长期停牌、一字涨跌停个股。实盘无法成交,策略里增加可成交过滤,比如当日换手率、非一字涨停条件,模拟真实市场买不进卖不出的场景,而不是直接把这类股票从样本删掉。
5.分层抽样校验,分市值分层回测,分别对大盘、中盘、小盘股独立跑策略。很多策略回测好看,只是避开了大量退市小盘股。观察小盘组回测表现,如果小盘样本一加入,收益大幅下滑,说明之前存在明显幸存者偏差。
实操小提示,QMT本地回测默认不会自动加载退市股票,需要手动勾选下载退市标的历史数据;如果数据源没有退市K线,无论怎么调筛选逻辑,都无法消除幸存者偏差。回测后重点看最大回撤、亏损标的占比,而不是只看年化收益率。
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发布于2026-8-24 16:15 深圳 举报












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