# 策略回測平台

> 加密貨幣回測平台把一套交易策略放到歷史行情資料上重播，以估計它當時的表現。它的輸出可信到什麼程度，取決於它建模了多少摩擦成本：一旦省略手續費、滑價或真實成交邏輯，得到的就不是一個保守估計，而是一個系統性偏樂觀的結果。QANTERION 會公開自己的模擬建模了哪些摩擦、又刻意省略了哪些，為每一個報告出來的指標給出公式定義，並且把回測當作一個「淘汰工具」而不是預測工具。

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更新於: 2026-08-18

回測是把策略放到歷史資料上重播，以估計它當時的表現。它是淘汰一個壞想法最快的方式——而如果做得不誠實，它也是為一個壞想法製造信心最快的方式。未來函數、過度擬合參數、零手續費、完美成交，幾乎可以讓任何一套規則在它被調參的那份資料上看起來能賺錢。

解決辦法不是畫出一條更漂亮的資金曲線，而是把假設說清楚：哪些摩擦被建模了、哪些沒有、每一個數字由誰負責。這就是本頁描述的標準，也是方法論頁面逐條記錄的標準。

## 每一項摩擦，以及回測省略它時會發生什麼

每一處省略都會把結果推向同一個方向：更好看。這就是為什麼不含摩擦的回測不是不精確，而是系統性地錯誤。

| 摩擦成本 | 這裡如何建模 | 如果省略它 |
| --- | --- | --- |
| 滑價 | 按波動率與訂單規模定價，而不是假裝它不存在 | 緊停損與高頻系統會顯得賺錢，實際並不 |
| 掛單／吃單手續費 | 每一筆模擬成交都按實際適用的級距計費 | 任何單筆優勢很薄的策略都會通過一次它本該失敗的測試 |
| 委託簿深度 | 深度感知撮合決定一筆量是在一檔成交還是吃穿好幾檔 | 測試等於假設盤口頂端有無限流動性 |
| 指標定義 | 夏普比率、最大回撤、曝險均公開計算公式 | 兩個人讀同一份回測，會看到不同的數字 |

## 模擬建模了什麼

### 滑價模型

市價單不會按最後成交價成交。高精度滑價模型會為這段差距定價，而不是假裝它不存在。

### 掛單／吃單手續費

每一筆模擬成交都按它在實盤中本該支付的費率結構付費。優勢比手續費還薄的策略會最先在這裡失敗。

### 深度感知撮合

委託簿深度決定一筆量是在單一檔位成交還是吃穿好幾檔——這一點被建模了，因此回測不會假設盤口頂端有無限流動性。

### 有定義的指標

夏普比率、最大回撤、曝險：每一個報告出來的指標都有公開的計算公式，所以兩個人讀同一份回測會看到同一個數字。

## 哪些是刻意沒有建模的

任何回測引擎都會遺漏東西。差別在於：是默不作聲地遺漏，還是把這個遺漏寫在結果旁邊。

- 你自己訂單流對市場的衝擊——模擬無法知道盤口當時會對你作何反應。
- 交易所當機、插針異常，以及歷史資料本身的缺口。
- 策略執行核心自身沒有建模的一切——每一條假設的邊界都被寫下來，而不是被抹平。
- 未來。歷史只是策略可能被調參用過的那份資料集；通過它是必要條件，但遠遠不是充分條件。

## 怎樣讀一份回測才不至於騙到自己

1. **先看假設了什麼** — 手續費、滑價、資金費、成交邏輯。一條沒有寫明的假設，一定是對結果有利的那種。
2. **先讀回撤再讀報酬** — 看深度，也看持續時間。一條曲線是否「抱得住」，取決於你當時會不會真的抱住。
3. **檢查是否樣本內調參** — 參數是不是從這次測試所用的同一份資料裡挑出來的？如果是，這個結果是描述，不是證據。
4. **到模擬盤做前向驗證** — 策略只能看到當下，每一筆成交都是樣本外的。這是回測給不了的考試。

## 開始之前值得先問的問題

### 一份漂亮的回測是否代表策略會獲利？

不。回測估計的是在既定假設下、策略在歷史資料上的行為。用同一段歷史調出來的參數，可以讓一個弱策略看起來很強。QANTERION 把回測當作淘汰工具，並把它與在未見過的即時資料上做的模擬盤前向驗證配對使用。

### QANTERION 公開了哪些假設？

滑價建模方式、掛單／吃單手續費處理、深度感知成交撮合，以及每一個報告指標背後的公式。方法論頁面逐條列出這些假設，並標明哪些屬於策略執行核心而非 QANTERION 自身。

### 應該先看哪些指標？

永遠是先看最大回撤，再看報酬。然後是夏普比率（風險調整後的穩定性）、曝險（實際有多少資金在承擔風險），以及手續費拖累（優勢能否在成本之後存活）。報酬是最後才該相信的數字，而不是第一個。

### 我能自己驗證某個數字嗎？

可以。夏普比率與最大回撤計算器是免費且無需登入的——把你自己的序列貼進去核對算式即可。終端中使用的每一個指標公式都在方法論頁面公開。

### 使用費用是多少？

終端存取分為 Paper Free（0 美元）、Starter（每月 29 美元）和 Pro（每月 79 美元）。訂閱購買的是該級距的終端存取權——不是投資報酬、代客交易，也不是策略績效的分成。

## 相關工具與延伸閱讀

- 回測: https://qanterion.com/zh-TW/glossary/backtesting
- 過度擬合: https://qanterion.com/zh-TW/glossary/overfitting
- 如何正確解讀一份回測: https://qanterion.com/zh-TW/blog/read-backtest-risk
- 夏普比率的實戰用法: https://qanterion.com/zh-TW/blog/sharpe-ratio-quant-guide
- 加密貨幣模擬交易: https://qanterion.com/zh-TW/paper-trading
- QANTERION 與 3Commas 比較: https://qanterion.com/zh-TW/vs/3commas
- 量化交易計算器: https://qanterion.com/zh-TW/tools
- QANTERION 產品比較: https://qanterion.com/zh-TW/vs
- 加密貨幣網格交易機器人: https://qanterion.com/zh-TW/grid-trading-bot

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## Risk notice

QANTERION 不保證投資報酬。回測與模擬結果描述的是在既定假設下的行為，並不預測實盤結果。實盤執行與真實資金入金預設關閉，需要明確開通。