定義
回測
回測係喺歷史數據上運行策略，估計佢當時會有點樣嘅表現。本文說明點樣嘅回測先可信，以及結果嘅邊界喺邊。
更新於
回測係指將一套交易策略放到歷史行情數據上運行，以估計佢當時嘅表現。佢俾出嘅係「喺已經發生過嘅條件下嘅行為估計」，而唔係預測。回測嘅價值幾乎完全取決於佢建模咗咩：一個忽略手續費、滑點同資金費嘅回測，並唔係對實盤結果嘅保守估計——佢測嘅根本係另一個策略。
- 又稱
- 歷史模擬 · 策略回測
計算方式
A backtest is credible only when every one of these is modelled:
· Fees, both sides, at the tier actually paid
· Slippage, scaled to order size and market depth
· Funding, for every interval a perpetual position was open
· Fill realism — no filling at the close, the mid, or the signal price
· Out-of-sample data the parameters were never fitted on
一份可信嘅回測必須包含咩
按實際支付級距計算嘅交易手續費、隨訂單規模縮放嘅滑點、永續倉位持有期間每一個結算週期嘅資金費，以及尊重實際可用流動性嘅成交邏輯——而唔係直接按收市價或中間價成交。上述每一項遺漏，都會將結果推向同一個方向：更好睇。呢個就係點解一份唔含摩擦成本嘅回測唔止係唔精確，而係系統性咁錯。
樣本內嘅結果唔構成證據
透過觀察一份數據集揀出嚟嘅參數，描述嘅就係嗰份數據集本身。一個策略必須喺佢從未擬合過嘅時間段上接受檢驗，佢嘅數字先開始有意義；而即使咁樣，樣本裡面亦只包含啱啱發生過嗰啲市場狀態，呢個集合遠比未來可能出現嘅要窄。
常見誤讀
回測經常被讀成預測。佢只係對一份樣本中一條路徑嘅描述：同樣嘅規則、唔同嘅數據，就會得到唔同嘅結果。佢報告嘅最大回撤係嗰份樣本內嘅最壞情況，因此係未來風險嘅下界，而唔係上界。
親手計一計
參考資料
- Pseudo-Mathematics and Financial Charlatanism: The Effects of Backtest Overfitting on Out-of-Sample Performance — American Mathematical Society (Notices of the AMS, Vol. 61 No. 5, 2014)
- Interpretive Notice 9025 — Compliance Rule 2-29: Use of Promotional Material Containing Hypothetical Performance Results — National Futures Association
- The probability of backtest overfitting — Journal of Computational Finance (Risk Journals)
本術語表用於教學。此處內容不構成投資建議，頁面所述任何指標都無法預測未來結果。