Python是一種流行的編程語言，廣泛應用于數據科學和量化交易領域。Python通過其強大的庫和框架，方便易用的語法，以及龐大的社區，讓量化交易策略的開發和回測更加容易。

組合回測是量化交易中的一個重要領域。在組合回測中，我們需要將多個交易策略進行組合，并通過一定的權重分配來獲得更好的投資組合回報。Python中有很多庫可以用于組合回測，包括Pandas，NumPy和Backtrader等。

下面是一個簡單的示例，展示如何使用Pandas和NumPy來進行組合回測。

import pandas as pd
import numpy as np
# 定義兩個策略并將它們組合在一起
def strategy_1(data):
# 交易邏輯
return pd.Series(index=data.index, data=np.random.randn(len(data)))
def strategy_2(data):
# 交易邏輯
return pd.Series(index=data.index, data=np.random.randn(len(data)))
# 模擬數據
dates = pd.date_range(start='2020-01-01', end='2020-12-31')
data = pd.DataFrame(index=dates)
# 運行策略并將結果存儲在不同的DataFrame中
data['strategy_1'] = strategy_1(data)
data['strategy_2'] = strategy_2(data)
# 定義權重分配
weights = pd.Series(index=data.columns, data=[0.5, 0.5])
# 計算投資組合回報
portfolio_returns = (data * weights).sum(axis=1)
# 打印結果
print(portfolio_returns.cumsum().plot())

通過上述代碼，我們可以對兩個策略進行組合，并通過一定的權重分配得到投資組合回報。除此之外，我們還可以通過Backtrader等庫來進行更加復雜的組合回測，包括利用動態權重、限制風險和選擇最優策略等。

總之，Python提供了眾多優秀的庫和工具，可以輕松地進行量化交易以及組合回測。希望本文能給初學者帶來一些啟發和幫助。