什么是回测：定义、示例与局限

回测意味着采用交易策略的确切规则，何时进入，何时退出，承担多少风险，并将它们应用于历史市场数据，以了解该策略的表现如何。

教育说明：本文仅供教育用途，不构成财务、投资、法律或税务建议。Finelo 不推荐任何证券、策略、平台或交易。投资和交易存在风险，包括可能损失本金。请通过官方来源或合格的专业人士核实规则、费用、产品条款及适用性。

你不必冒着金钱的风险来确定一个想法是否有价值，而是让过去的经验先对它进行评分，用赢率、最大回撤和利润系数等指标对结果进行评分。如果做得好，它是交易中最便宜的过滤器之一：它可以在实时交易之前揭示弱点，但不能消除损失。

但它有一个内置的陷阱。回溯测试只能告诉你规则如何适应过去，而市场不应该重复过去。

回溯测试的结果永远不能保证未来的性能，并且运行不佳的回溯测试可能比根本没有回测更糟糕。

这适用于那些不断听到“回测你的策略”或看到经过回测“证明”的策略，并想知道回测到底是什么、它是如何完成的以及它的结果到底在哪里欺骗的初学者。

Finelo 是一种教育产品，不是经纪人、交易所或顾问，这里没有任何财务建议。回测结果是假设的：市场发生变化，每次测试都会继承其数据和假设的缺陷。

回测到底是什么

每个交易策略都是一个主张：当 X 发生时，做 Y 往往会奏效。回溯测试是指在用金钱检查之前，如何根据已有的证据（多年的历史价格）检查该主张。如果一项战略无法在过去生存，就没有理由相信它能适应未来。那就是过滤器。

反之则不然，这就是重点：在过去幸存下来并不能证明战略在未来也能幸存。

良好的回溯测试可以让你进一步审视一个想法，而不是你的投资。

为了能够进行测试，策略必须是具体的。 “买强股，卖弱股”是无法回溯的，因为每句话都是判断。 “当 50 日移动平均线突破 200 日移动平均线时买入，当其回穿至 200 日移动平均线下方时退出”可以，因为测试该移动平均线的两个人会进行相同的交易。这种强制的精确性是一个隐藏的好处：回溯测试可以让一个模糊的想法承认它的真实含义。

手动回测与自动回测

有两种方法可以运行测试。手动回测意味着将图表及时向后滚动并逐条重放，记录您的规则在日记或电子表格中进行的每笔交易。

它很慢，但适合随意的、基于图案的风格，而且重复可以训练你的眼睛。自动回测意味着对规则进行编码，以便软件在几秒钟内将它们应用到多年的数据中：定量交易中的客观、快速和标准实践，策略在数十年和数千种工具中进行测试。

两者本质上都不是更好。自动化的好坏取决于规则编码的精确程度。手动测试的好坏取决于您应用它们的纪律。许多交易者同时使用这两种方法：自动进行广泛的测试，然后手动重放交易示例以确认代码正在执行他们认为的操作。

回测工作流程，一步一步

1. 准确定义规则。入场条件、出场条件、止损位置、头寸大小和任何过滤器都以零解释空间记录下来。
2. 获取高质量的历史数据。足够的历史足以涵盖不同的情况，平静和动荡，上升和下降。仅在牛市中测试过的策略已经被测试过一次。
3. 运行测试。软件或逐条图表重播，无论哪种方式都会获取每笔交易的规则信号，包括丑陋的交易。挑选樱桃会使整个结果无效。
4. 记录指标。赢率、利润系数、最大回撤和预期（见下文），以及完整的交易列表和权益曲线的形状。
5. 验证样本外。在未建立的数据上测试该策略，在一段持续时间内，看看其性能是否成立。

大多数初学者都会跳过的一步是验证，这也是最容易产生幻想的一步。

有意义的样本必须足够大且多样化，以涵盖不同的市场体制。没有普遍的最低交易次数或年限；所需样本取决于交易频率、持有期限、工具和所测试的统计问题。

重要的指标

没有通用的胜率、利润系数或回撤阈值证明策略是稳健的。这些指标相互作用，必须通过样本大小、成本、制度覆盖范围和样本外结果来解释。

趋势策略的赢率通常不到一半，但却能赢大钱，而高胜率策略往往会带来罕见的巨额损失。

除非样本大到足以战胜运气，否则任何指标都没有任何意义。

一个有效的小例子

假设您使用广泛指数 ETF 十年的每日数据来测试上述移动平均规则，并获取每个信号。下面的结果仅供说明之用，并非真实测试结果：124 笔交易，胜率 46%，利润系数 1.6，最大回撤 14%，每笔交易每 10,000 美元资本的预期约为 38 美元（仅供参考）。

这告诉了你什么？机械地应用这一规则，在那个十年里，在实际成本之前，在该工具上获得了适度的利润，而一个真正的人将不得不忍受连续亏损。它没有告诉你什么？关于未来十年的任何确定的事情。数字为策略赢得了前瞻性测试，而不是在您的帐户中占有一席之地。