回测

回测的核心价值：用数据回答「这个想法到底有没有优势」，而不是靠几笔交易的记忆做判断。

标准流程：假设 → 规则化 → 回测 → 稳健性检验 → 小资金实盘验证。

必须警惕的四个陷阱：

① 未来函数：策略用到了当时还不可能知道的数据（如用当根 K 线的收盘价决定当根开盘时的操作）。最致命，会让回测收益虚高数倍。

② 过拟合：参数调得过分贴合历史数据，样本外立即失效。判断方法：做参数敏感性分析——好的策略在参数小幅变动时表现应该平滑变化，而不是断崖式下跌。

③ 幸存者偏差：选股时只用了现存股票，忽略已退市的，导致结果偏乐观。

④ 成本低估：忽略真实滑点与手续费。短线策略尤其致命，可能从盈利直接变亏损。

评估指标：夏普比率、盈亏因子、最大回撤、期望值、交易次数（样本量）。样本太少（如 20 笔）的回测结论不可信。

最重要的一步是样本外测试：把数据分成训练集和测试集，只在测试集上验证表现。如果样本外表现崩溃，说明前面的参数是拟合出来的，不是规律。