回测基础

回测是用历史数据模拟策略执行过程，观察策略在过去市场环境中的表现。它是量化策略开发中非常重要的一步，但不能直接代表未来收益。

回测关注什么

• 总收益和年化收益
• 最大回撤
• 夏普比率
• 胜率和盈亏比
• 交易次数和换手率
• 单笔交易表现
• 不同市场阶段的稳定性

常见误区

过拟合

策略过度适配历史数据，导致回测很好看，实盘却表现很差。

忽略交易成本

手续费、印花税、滑点和冲击成本都会影响真实收益。

使用未来函数

策略在回测中使用了当时不可能知道的数据，会导致结果失真。

只看收益不看风险

高收益策略如果伴随巨大回撤，可能并不适合真实交易。