今天大饼涨了不到 1 个点，目前 105k。

——今日新闻——

1. 中东冲突加剧，大家都在猜伊朗会怎么处理，是不是真想打，还得再等等看。大家实时关注一下，以防市场出现黑天鹅。

2. coindesk 上有一条消息：特朗普家族去年从加密货币获利 5700 万美金。发几条推特赚几个亿，不愧是懂王。

3. 最近一些加密项目蠢蠢欲动准备报团上美股，或许是破圈的好机会。

——策略回测——

很多刚开始搞量化交易的朋友，脑海中常常浮现这样一幅画面：

“我写 / 找到了一个聪明策略——
→ 丢到历史数据里测试一下——
→ 哇赚钱机会来了！上线实盘，发大财！”

现实呢？上线没几天就被市场锤到自闭。今天咱们就来认真聊聊：策略回测，应该怎么做，量化新手回测容易踩哪些坑？

✅1.别急着写策略，先把数据搞干净！

真正的策略开发第一步，不是编代码，也不是盯盘找灵感，而是处理数据：

− 收集数据：拿到一份干净、完整、有代表性的历史数据集。
− 清洗数据：去除错误、重复、缺失值，处理格式问题。

数据就像食材，脏乱差的数据炒不出好菜。

✅2. 策略不是凭空想出来的，而是“找出来”的

很多新手写策略靠“拍脑袋”，但高手是靠数据中的行为模式去“挖”策略。这一步，我们叫做“开发回测”（development backtesting）：

1. 在清洗后的数据中寻找潜在的规律、信号、关联性；
2. 对比多个想法，做出初步排序；
3. 从中选出最有前景的一两个，进入下一步验证。

回测不是证明自己聪明，而是筛掉那些“看起来聪明，其实不赚钱”的策略。

✅3. 别一上来就用整段数据验证策略

科学的做法是把历史数据分成两段：

训练集 A：拿来开发策略；
测试集 B：用来做“出厂验收”。

如果一个策略在训练集上表现好，在测试集上却跌成狗，那十有八九是在过拟合。这种策略上线后就会“原形毕现”。

✅4. “滑窗回测”：比传统方法更稳妥！

传统回测是“切一刀”划分数据，但更先进的办法是：滑动窗口回测（Sliding Window Backtesting）。

它的原理很简单：
1. 把数据分成一段一段相邻的“训练集 + 测试集”对；
2. 每一次滑动，换一组数据再训练、再测试；
3. 重复这个过程，直到覆盖整个历史数据；

最后取每次回测的平均表现，得到更稳定的评估指标。这样做的优点几乎不会漏掉任何时间段，更全面，也更贴近真实交易的表现。

✅5. 策略回测的真正意义是什么？

回测，不只是看看“有没有赚到钱”这么简单。一个合格的回测模型，应该告诉你这些：

1. 策略是否能稳定盈利；
2. 回撤和风险是否可控；
3. 策略到底用到了哪些信号和参数；

未来实盘交易会涉及哪些成本（手续费、滑点等）；需要多少初始资金、如何设置止损止盈等。一场严谨的回测，就是一次对策略的“模拟人生”。

✅6. 常见回测指标解析

回测完别只看“年化收益”，还得知道这些指标在讲什么👇

🧠 年化收益率（Annualized Return）
一年平均赚多少，但别太激动，得配合下一个指标看。

🧠 最大回撤（Max Drawdown）
历史中最大的一次回撤幅度（亏损峰值）。一个策略年化 30%，但回撤 50%，你受得了吗？

🧠 夏普比率（Sharpe Ratio）
单位波动下的回报（收益 / 风险）。越高越稳健。一般来说：Sharpe > 1 合格，> 2 不错，> 3 稳如老狗。

🧠 卡玛比率（Calmar Ratio）
= 年化收益 / 最大回撤，表示你冒险值不值得。适合评估趋势策略。

🧠 胜率 / 盈亏比（Win Rate / PnL Ratio）
胜率高不代表能赚钱，比如你每次赚 1 块，偶尔亏 100 块。盈亏比更关键：赚 10 块亏 1 块，即使胜率只有 20% 也可能赚钱。

🧠 换手率 / 平均持仓时间 / 交易频率
让你知道策略是高频交易，还是中长期；也能推算交易成本。

✅7. 策略做好了，接下来该实盘了吗？

别急！再稳的回测，也只是“过去的表现”。

真正稳妥的流程应该是：

回测通过 → 模拟交易（paper trading） → 小仓位试运行 → 全面部署

观察是否在真实市场中依然表现良好；若持续创造正收益，再逐步加大投入。

——写在最后——

策略开发是一项反直觉的工程。你以为的“聪明主意”，可能只是在数据中偶然凑巧；你以为的“无聊模型”，反而更稳健长久。

数据是起点，验证是核心，敬畏市场，永远是量化交易的第一原则。

今天就到这里，晚安大家😴

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