在做股票回测的时候，如果回测的时间期间比较长，如果中间存在分红、送股、拆分、合并等事件导致账户股票数目(或者权益)变化，价格可能大幅度变化的情况下，就需要考虑是否对股票价格进行复权处理。
常见的复权方式
前复权
保持当前的价格不变，对导致股票数目变化或者权益变化的事件进行同比例处理，使得事件放生前后价格是连贯的。前复权的一个特征是当前价格是实际发生的，前面的价格可能发生了巨大的变化，并且理论上是可能出现负数的。
后复权
保持上市时候的价格一致，每次复权前后保持价格保持连贯，后复权的特征就是最开始的价格是真实价格，当前价格不是真实的价格，是经过比例调整之后的。
前复权和后复权都能保持价格的前后连贯，但是不复权会造成价格的不连贯，出现缺口。
回测中几种复权方式的选择
前复权与后复权的选择
本质上，在回测中，前复权与后复权效果是一样的。但是表现形式上，有一定的不同。
前复权是根据回测结束期间的价格往前复权，结束的时候的价格和真实交易价格一样，最开始的价格是复权后变化的价格；在实际的回测中，计算的手数会出现细微的差别，比如，实际交易价格是7，我用10000元，实际上可以交易14手，总的持仓价值是9800，如果此时前复权的价格是3，那么，就可以交易33手，总的持仓价值是9900，出现了100元的持仓价值的差值。
后复权更加直观一些，符合直觉。在回测最开始的时候，价格是真实的价格，但是后面的价格就是复权后的价格。使用后复权的时候，也和前复权一样，会导致持仓价值计算有细微差别。
复权与不复权的选择
复权的时候会导致计算的持仓价值有问题，那么，另一个选择就是使用不复权数据。使用不复权数据，计算的时候，持仓价值是最准确的。然而，不复权的时候，需要保持一些分红、送股等事件，并且需要能够支持分红、送股、拆分等事件的回测框架(backtrader需要在现有基础上进行一定的改进)，最关键的是，如果使用一些常规的技术指标进行择时的话，计算的指标值存在失真。不复权，依然不是太好的选择。
复权与不复权的结合
用复权后的数据计算指标值，用不复权的数据计算持仓价值，然后转换到复权后的数据(手数允许带小数)上进行交易。举例说明如何在backtrader上进行实现：
在backtrader上同时加载两个数据，data_adjust(复权数据)与data_unadjust(不复权数据)
根据策略逻辑，计算出来需要持有的股票的金额，然后看下实际用在data_unadjust上，可以交易多少手，总的持仓价值是多少
根据在未复权的数据上的持仓价值，计算在data_adjust上需要开多少手(允许出现小数)
然后，用这个手数，在data_adjust上进行交易
回归最开始
如果特别追求精确的话，可以使用复权与不复权相结合的方式进行回测，这样更精准，和实际交易更接近。但是，如果对精确度不是追求非常高的话，直接使用后复权数据吧。
达里奥曾经提到过一个80%原则：我们决策的时候，能够掌握80%的信息，做出一个能够有80%胜率的决策，那就是一个好的决策。
在回测中也一样，一个好用的策略逻辑，在数据100%准确、90%准确、80%准确的时候，回测出来的结果应该是具有一致性的，当然，回测过程中，需要精益求精，追求更高的准确度，用于精准模拟实际的情况，但是，大部分时候，我们都是不太需要那么精确的。这是一个收益与成本的权衡问题。
想要精准一些，就选择复权与不复权的方式吧。但是大部分情况，可以使用复权(后复权)数据直接回测。
实际当中，可能存在更好的处理复权问题的方式，有待更进一步的发现与探索。
注：本文写作使用59分钟
智慧、心灵、财富，总要有一个在路上，愿我们能在人生的道路上，不断成长、不断成熟～～～
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