时间2017-5-12周五
本来想用windows搭建环境的发现出现的错误不知道怎么解决，于是乎用了米框提供的linux封装虚拟镜像。终于给他折腾好了。
官方文档：http://rqalpha.readthedocs.io/zh_CN/latest/intro/overview.html#id5
按照教程跑了一个官方提供的策略，策略结果如下图
回测结果.png
部分名词解释
原文文档：https://www.ricequant.com/api/python/chn#backtest-results
回测收益率: 策略在期限内的收益率。
年化收益率: 采用了复利累积以及Actual/365 Fixed的年化方式 计算得到的年化收益。
基准收益率: 相同条件下，一个简单的买入并持有基准合约策略的收益率（默认基准合约为沪深300指数，这里假设指数可交易，最小交易单位为1）。
每日收益率: 通过投资组合权益计算出的日收益率。
阿尔法(alpha,α): CAPM模型表达式中的残余项。表示策略所持有投资组合的收益中和市场整体收益无关的部分，是策略选股能力的度量。当策略所选股票的总体表现优于市场基准组合成分股时，阿尔法取正值；反之取负值。
年化波动率(volatility): 策略收益率的标准差，最常用的风险度量。波动率越大，策略承担的风险越高。这里假设一年有244个交易日。
年化跟踪误差(tracking error,): 纯多头主动交易策略（阿尔法策略和基准择时策略）收益和市场基准组合收益之间差异的度量。跟踪误差越大，意味着策略所持有投资组合偏离基准组合的程度越大。需要注意，跟踪误差不适用于多-空结合的对冲策略的风险评估。
年化下行波动率(downside risk): 相比波动率，下行波动率对收益向下波动和向上波动两种情况做出了区分，并认为只有收益向下波动才意味着风险。在实际计算中，我们统一使用基准组合收益为目标收益，作为向上波动和向下波动的判断标准。
贝塔(beta, β): CAPM模型中市场基准组合项的系数，表示资产收益对市场整体收益波动的敏感程度。
最大回撤(max drawdown): 计算回测期内策略的最低总权益，和此前最高总权益的差距，评估策略表现的稳定性。
夏普率(sharpe ratio): 衡量策略相对于无风险组合的表现，是策略所获得风险溢价的度量——即如果策略额外承担一单位的风险，可以获得多少单位的收益作为补偿。
索提诺比率(sortino ratio): 衡量策略相对于目标收益的表现。其使用下行波动率作为风险度量，因此区别于夏普率。在目前的计算中，我们使用基准组合收益作为目标收益，以此作为区分向上波动和向下波动的标准。
信息比率(information ratio): 衡量策略相对于市场基准组合的表现。一般用于评估纯多头的主动交易策略（包括阿尔法策略和基准择时策略）。需要注意的是，信息率不适用于多-空结合的对冲策略的表现评估。
总结
一般，sharpe>1，alpha为正，beta<0.8的策略比较好。
现在环境搭建好了。
下一步就可以看文档跑策略->研究算法->写小论文验证自己的策略。
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