关于回测复权机制的变更[采用动态复权作为回测]

前言

相信最近一些小伙伴可能发现一些问题，就是同一个策略回测的结果好像跟之前不太一样了。 

回测效果貌似没有之前好了。是记错了吗，是代码被改了吗？都不是，是我们回测的复权机制改了。

什么是复权

复权就是对股价和成交量进行权息修复，股票的实际价值没有变，只是数量与价格变化了而已。如：原来20元的股票，十送十之后为10元，但实际还是相当于20元。从K线图上看这个价位看似很低，但很可能就是一个历史高位。复权的作用是为了让股价连续，消除价格、指标的走势畸变。

常见的复权机制

1.前复权 

向前复权，就是保持现有价位不变，将以前的价格缩减，将除权前的K线向下平移，使图形吻合，保持股价走势的连续性。 

2.后复权 

向后复权，就是保持先前的价格不变，而将以后的价格增加。上面的例子采用的就是向后复权。

回测里的复权机制

动态复权 

就是以策略回测当前日期为基准进行前复权。目的是为了更贴近真实的交易环境。 

前复权虽然修正了指标的走势畸变和价格断层，但也损失了原始价格的原有的属性。比如有些选股策略是挑选价格低的股票，这时候一些高送转的股票就会被选中，其实这些股票本应不改入选的，只是前复权的机制让他们之前的价格变低了。 

所以动态复权就是为了修复这些弊端，以回测那天作为基准，进行前复权。以原始价格作为交易价格。举个例子， 

平安银行在2016-06-16做了一个分红配股，价格从10块多变为8块多，那么当回测日期为2016-06-15日的时候，分红配股这件事没发生， 那么2016-06-15该天价格还是10块多不变。当回测日期走到2016-06-16这一天时，分红配股发生，价格变为8块多，那么以2016-06-16为基准，则2016-06-15这天的价格为8块多。，即何时何刻，都以回测当天作为基准，做的前复权。

京东量化的处理方式

所以在京东量化平台上，我们具体修改的函数有： 

1.get_history 函数采用新的动态前复权计算价格； 

2.因为有的同学还是喜欢用前复权的数据，所以kline 函数依旧采用前复权，后续是否改成动态前复权看是否有需求。 

3.同时使用这两个函数的要注意数据的区别，推荐采用get_history来获取数据。

影响：

可能会对回测的结果产生影响，回测收益下降。降低 模拟盘里猛如虎，一到实盘怂如鼠 的情况。

另外：

特别感谢QQ群里小金鱼反馈的各种bug，送你一朵小红花。