- 2024 年 6 月 2 日
- 发布者: ChainEpic
- 类别: 名词解释和科普
回溯测试是优化交易者参与金融市场活动方式的重要一步，可帮助交易者了解当前的交易思路和策略是否合理，以及是否能带来潜在盈利。
那么，简单投资策略的回溯测试是什么样子的呢？测试交易策略时有哪些注意事项？回溯测试和模拟交易有相似之处吗？我们将在本文中回答所有这些问题。
导语
回溯测试是交易者或投资者在探索新市场和策略时可以使用的工具。回溯测试可基于历史数据提供宝贵反馈，并辨别投资理念是否合理。
无论是哪种资产类别的交易，回溯测试都无需交易者用辛苦赚来的血汗钱去冒风险。在模拟环境中使用回溯测试软件，即可构建和优化应对市场的特定方法。具体详见下文。
什么是回溯测试？
在金融领域，回溯测试可根据历史数据来测试交易策略的表现，以权衡其可行性。换句话说，它是使用过去的数据来观察策略的执行情况。如果回溯测试结果良好，交易者或投资者可着手将该策略应用于实际操作。
但是，什么才叫结果良好呢？使用回溯测试工具是为了分析特定策略的风险和潜在盈利能力。然后根据统计反馈来优化和提升投资策略，让潜在收益最大化。完善的回溯测试还可保证该策略在实际交易环境中至少具有可行性。
当然，回溯测试平台或工具也能有效评估策略是否会在某些时间不可行或存在较大风险。如回溯测试预示交易结果不佳，则应放弃或修改交易思路。然而，测试时将市场条件纳入考虑也十分重要。一旦市场条件发生变化，即使是同样的回溯测试，结果也会大相径庭。
从更专业的角度来看，回溯测试交易策略绝对必不可少，尤其是算法交易策略（即自动交易）。
回溯测试如何运作？
回溯测试的隐含前提是：过去行得通的方式在未来可能也行之有效。然而，这一点其实难有定论。在特定市场环境能够盈利的做法换个环境可能会大栽跟头。
使用误导性数据集进行回溯测试，结果也会不尽如人意。因此，必须找到反映当下市场环境的回溯测试时间段样本。由于市场变化莫测，实现起来尤为困难。
在对策略进行回溯测试之前，最好先确定究竟想要获得什么信息。策略如何才能可行？反过来说，怎样才能推翻个人假设？如果事先有所预见，结果就将很难影响到个人的偏见。
回溯测试应把交易手续费、提现费，以及策略可能产生的其他费用包含在内。同样需要注意的是，和获得高质量的市场数据一样，回溯测试软件相当昂贵。
并且请记住，回溯测试本质只是测试。与技术分析和图表类似，即使根据历史数据，测试得出了很好的结果，也无法保证绝对奏效。
回溯测试示例
让我们来看一个超级简单的比特币长期战略。
来看看我们的交易系统：
- 我们在首次周收盘价高于20周移动平均线时买入比特币，
- 并在首次收盘价低于20周移动平均线时卖出比特币。
这种策略每年只产生几个信号。让我们看一下从2019年开始的时间段。
2019年以来的比特币周线图。
该策略在测定时间范围内产生了五个信号：
- 以约4,000美元的价格买入
- 以约8,000美元的价格卖出
- 以约8,500美元的价格卖出
- 以约8,000美元的价格卖出
- 买入 @ ~$9,000
因此，我们的回溯测试结果表明该策略当时应该可以盈利。这是否意味着以后也一定奏效呢？并不能。这只说明回望这组特定数据集，该策略当时应该能够盈利。这个结果只能当作大致基准。
请注意，我们只查看了两年以内的数据。如果希望转变成可执行的方案，则需要追溯回更早的时间段，结合更多价格行为进行测试。
话虽如此，这也算是一个不错的开端。只要最初的理念站得住脚，通过进一步的优化，我们就能从中建立投资策略。或许还可以加入更多参数和技术指标，让信号更可靠。这完全取决于个人的理念、投资期限和风险承受能力。
回溯测试与模拟交易的对比
现在我们对回溯测试已有了大致了解，也研究了非常简单的投资策略，同时还知道过往业绩并不反映未来的结果。
那么，我们如何才能针对当前市场状况对系统化的策略加以优化呢？我们可以在真实市场中进行试验，只是无需承担实际的资金风险。这种做法称为“前向业绩测试”或“模拟交易（纸面交易）”。
模拟交易（纸面交易）是在实时交易环境中对策略进行模拟。之所以称为“模拟交易（纸面交易）”，是因为虽然交易记录在案，但没有使用到真实资金。这样不仅可以优化策略，还能了解到该策略的业绩表现。
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这里需要警惕“择优挑选”，意思是仅选取某一部分数据来印证某种偏见。前向测试的意义在于将策略带入预设的真实环境中进行验证。如果系统给出操作建议，即可参照执行。如果仅凭个人偏好选择“看起来不错”的交易，那么系统对策略的测试将会失效。
手动与自动回溯测试的对比
手动回溯测试包括分析图表和历史数据，并根据策略手动执行交易。自动回溯测试本质上相同，只是由计算机代码自动执行过程，例如，使用Python之类的编程语言或专门的回溯测试软件。
许多交易者使用谷歌或Excel电子表格来评估策略表现。这些文档的工作原理类似于策略测试器报告，内容包括各种信息，例如：交易平台、资产类别、交易时间、盈亏的交易数量、夏普比率、最大跌幅、净利润等。
简言之，夏普比率用于评估该策略与风险相关的潜在投资回报率(ROI)。夏普比率值越高，投资或交易策略就越具有吸引力。
最大跌幅是指交易策略与上一次峰值相比业绩表现最差的时刻，即分析时段内投资组合下跌的百分比最大。
总结
许多系统交易者和投资者极度倚重策略的回溯测试。这是所有算法交易者工具包中必不可少的一大法宝。
但与此同时，解读回溯测试的结果并非易事。回溯测试方法很容易掺杂个人偏见。仅凭回溯测试可能无法建立可行的交易策略，但是对测试交易思路和掌握市场脉搏却大有裨益。