matlab计算夏普比率代码-DevistatorBacktesting:通用回测平台，防止前瞻性偏差

matlab计算夏普比率代码Devistator回测平台 在不再使用Matlab和Python的平台之后，我构建了此回测平台。 我选择C ++是因为： 它很快 我可以用C ++交易 这是非常快的。 在使用了两年的计算机上，此代码可在不到一秒钟的时间内读取两年的一分钟数据。 您可能会在C ++中犯一些错误并杀死其性能。 例外就是一个很好的例子。 小心避免了C ++的性能破坏功能，并使代码更接近纯C。第二点看似无关紧要，但是一旦您开发了一种在回测中看起来不错的策略，您将希望开始进行纸面交易。 如果文书交易出现问题，那么您应该问：“为什么我的交易与回测不同？” 如果您使用一种语言进行交易，但又用另一种语言进行了回测，则可能会导致移植错误，并且这样做可能会导致错误。 特征 一个好的回测平台最好消除不必要的偏差，代码中无法避免某些形式的偏差。 通过适当的编码可以避免前瞻性偏差。 该代码演示了如何创建策略类，然后评估策略。 条形图被馈送到策略类，这阻止了策略类获得未来价格走势的机会，从而消除了前瞻性偏见。 stratEval函数为给定策略和给定历史数据计算许多性能指标。 显示以下内容： 夏普比率