量化交易策略回测表现数据集QuantitativeTradingStrategyBacktestingPerformance-adiyadalat
数据来源：互联网公开数据
标签：量化交易, 策略回测, 风险评估, 收益分析, 交易指标, 金融数据, 数据分析, 机器学习
数据概述：
该数据集包含量化交易策略的回测表现数据，记录了不同交易参数设置下，策略在历史市场行情中的模拟交易结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但涵盖了策略回测的模拟交易周期。
地理范围：数据未限定特定市场或交易所，通常适用于模拟全球金融市场。
数据维度：数据集包括多个关键指标，例如：参数取值、总体盈亏、总盈余、总亏损、交易次数、盈利次数、亏损次数、盈利率、交易费用、最大盈利、最大亏损、盈亏比、盈亏期望、盈利均值、亏损均值、盈亏均比、盈亏波动、盈利波动、亏损波动、盈亏稳比、分布偏度、分布峰度、夏普比率、盈亏胜率、盈次胜率、盈亏胜次、分布_m120、分布_m100、分布_m80等。
数据格式：CSV格式，包含 data_tune.csv 和 data_result.csv 两个文件，便于数据分析和统计。同时包含一个listppkl文件，用于存储其他数据。
数据来源：数据来源于量化交易策略的回测模拟。
该数据集适合用于量化交易策略的评估、优化和风险管理。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于量化交易策略的学术研究，如策略参数优化、风险控制方法评估、市场适应性分析等。
行业应用：为量化交易机构、算法交易平台提供数据支持，用于策略开发、回测验证、风险评估和实盘交易决策。
决策支持：支持量化交易策略的投资决策，帮助优化交易参数，提高盈利能力和风险管理水平。
教育和培训：作为量化交易、金融工程相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解策略回测分析方法。
此数据集特别适合用于探索交易策略的盈利特性、风险特征和市场适应性，帮助用户实现策略优化、风险规避和投资决策。
