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什么是回测(Backtesting)?
分类:练习与模拟英文: Backtesting
一句话定义
回测是把一套完全明确、无需临场判断的交易规则(入场/出场/仓位/品种/周期)应用在历史行情数据上,估计这些规则本会取得的业绩——这个估计的质量,完全取决于规则是否机械化、测试是否避开了后见之明。
完整定义
输入必须是一套计算机(或极有纪律的人)能不带判断执行的规则:入场条件、出场条件、仓位、品种池、周期。把规则喂给一段历史,产出统计——交易数、胜率、平均 R、最大回撤。这些数字描述的是规则与那段过去的相互作用;只有测试诚实,它们才构成关于未来的证据。
诚实有一张简短的失败清单,几乎每个被吹高的回测都倒在其中一项。前视偏差:用了决策时刻不可能拿到的信息(还没收盘的收盘价、剔除退市股后的名单)。过拟合:调参调到把过去完美解释——那是背诵,不是发现。成本忽略:不计手续费、点差与滑点——高频规则的隐形杀手。还有选择性窗口:只测策略喜欢的那段行情。
回测的用途是便宜的淘汰与粗略定量:它极擅长证明一个想法从未有效,也有助于框定业绩的合理区间。它不能证明优势会持续——行情会变——所以纪律把它排在前向测试(同一规则跑未见过的实时数据)之前,而不是取代前向测试。
可以相信的回测
相信输出之前,先对照输入检查这些:
- 规则完整成文——中间不存在「显然如此」的自由裁量成交。
- 每个决策只用决策时刻已存在的数据。
- 成本逐笔计入:手续费 + 点差 + 你实测的滑点。
- 样本横跨多种行情,至少包含一段对该策略不利的。
- 参数少、各有理由,结果对参数的小幅改动不过敏。
- 存在样本外或滚动前向切分:没被调参碰过的数据。
正确的工作流
回测的价值在于它是更长流水线里最便宜的第一道过滤:
- 1.碰数据前把规则全部写完——入场、出场、仓位、品种池、周期,包括空仓时规则做什么。
- 2.选一段含多种行情的历史;留出最后一段作样本外,全程不碰。
- 3.开着成本跑;记录交易数、胜率、平均 R、最大回撤,以及资金曲线的形状,而不只是总数。
- 4.给参数施加压力:小幅改动就让业绩崩塌,说明优势是被拟合出来的——去简化,而不是再调。
- 5.幸存者进入前向测试(实时数据、仍然零风险),再小仓实盘——每一段都有书面的通过标准。
常见问题
回测很好,策略实盘就一定行吗?
不——它只说明规则没有被历史击垮(含成本)。实盘还要加上行情变迁、执行现实与你自己的纪律。好回测是「允许你为下一阶段花时间(前向测试)」的许可证,不是承诺;诚实的读法永远是「这个想法通过了最便宜的检验」。
需要多少历史数据?
要足以覆盖你所交易的市场与周期的几种行情——日线规则要数年,日内要数月的高密度数据——且交易数要够统计(至少几十笔,理想几百笔)。窗口比长度更重要:只有一段平静行情,测不出规则在压力下的行为。
过拟合在实践中长什么样?
调参调到历史被完美解释——参数很多、尝试很多、碰巧一组有效。标志是脆弱:参数稍改或窗口平移,业绩就塌。解药是更少的参数、每个参数有理由、以及调参从未碰过的样本外数据;优势若只存在于被调过的样本里,它就不存在。
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