如何避免回测错误

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你知道吗？近80%的新算法交易者在第一年内就会失败。这是一个残酷的现实。你倾注了你的心血、时间和金钱来打造一个看似完美的交易系统。你梦想着在睡觉时就能自动赚取利润。

然后，现实就像一吨砖头一样砸了下来。

看起来在回测中表现如此出色的系统……在实盘交易中却崩盘了。

事实是这样的：

回测绝对是至关重要的。但它也非常容易出错。回测方法中的一个小错误可能会导致虚假的信心。而这种虚假的信心可能会让你付出沉重的代价。

这篇文章将揭示常见的回测陷阱，并展示如何避免它们。我们还将为你提供知识，帮助你构建不仅在纸上看起来不错，而且在现实中也能表现良好的交易系统。

你可以把这看作是你穿越回测丛林的生存指南。你会理解如何用批判的眼光解读结果，并提高创建真正盈利的算法交易系统的几率。

1、回测幻象：为什么“盈利”系统可能仍然会失败

回测就像是看水晶球。但如果你不知道如何使用它，水晶球可能会模糊、扭曲甚至完全误导你。

问题在于：许多交易者盲目地信任回测结果。他们看到一条平滑的权益曲线，就以为自己找到了圣杯。

我见过这种情况一次又一次地发生。交易者花费数周，甚至数月的时间，优化系统以达到历史数据的完美状态。每个参数都被调整得恰到好处。回测看起来非常棒——高胜率、低回撤……应有尽有。

然后进入实盘交易。灾难降临了。系统崩溃了。利润蒸发了。交易者只能抓耳挠腮，想知道到底哪里出了问题。

问题并不是回测没有用。而是传统的回测往往存在缺陷。它创造了一个虚假的盈利能力幻象。

但如果我告诉你有更好的方法呢？

一种以稳健性为核心、带着怀疑态度、深刻理解局限性的回测方法。一种不仅仅是针对过去的系统优化，而是足够强大以应对未来的系统构建方法。

我称之为稳健回测。

稳健回测不是为了找到完美的系统。它是关于理解系统的强项、弱点以及它的临界点。它是对你的想法进行压力测试。它是为意外情况做好准备。

当我开始使用稳健回测时，一切都改变了。我的系统变得更加可靠。我的信心增强了。我的交易结果也有了显著改善。

这里的关键点是：

回测不是找到通往财富之路的保证。它是关于风险管理和知情决策。

如果你把回测当作一项例行公事，那你就是在自找失败。但如果你拥抱稳健回测，你将在市场中获得巨大的优势。

2、稳健回测蓝图：5步让你的系统坚不可摧

“没有数据，你只是另一个有观点的人。” ——W. Edwards Deming

这句话强调了数据和严格测试在交易中的关键作用。稳健回测不是一个一次性事件。它是一个持续改进的过程。它关乎不断挑战你的假设，并根据新的数据和见解完善你的系统。

这是让你的系统坚不可摧的蓝图：

可操作步骤1：选择具有代表性的数据你可以避免过度拟合，并确保系统在不同市场条件下都能工作。

问题：许多交易者在回测时只使用有限或有偏见的历史数据。也许他们只测试几年的数据，或者只在牛市期间测试。

大想法：你的回测数据应该代表你在实盘交易中预期遇到的市场条件。测试不同的时间段，包括牛市、熊市和高波动期。

我想让你做的：获取高质量的历史数据，这些数据跨越长时间段并涵盖不同的市场周期。如果你交易股票，可以测试广泛市场指数如标普500，但也要测试类似的市场如纳斯达克。

可操作步骤2：考虑滑点和佣金获得更准确的潜在盈利能力图景。

问题：忽略交易成本会导致不切实际的回测结果。滑点（预期价格与实际价格之间的差异）和佣金，例如CFD交易的隔夜费用，会侵蚀你的利润。

我想让你做的：将现实的滑点和佣金估算纳入你的回测模型中。

可操作步骤3：避免过度拟合构建一个更有可能在未来工作的系统。

问题：过度拟合发生在你过于优化系统以适应历史数据时，使其在实盘交易中变得脆弱。系统变得过于专门化于过去，无法泛化到新数据。

例子：一个交易者如果在一个年度数据上优化系统到完美状态，可能会发现它在下一年表现糟糕。

我想让你做的：使用简单性、交叉验证和向前分析等技术来防止过度拟合。

可操作步骤4：向前分析或样本外分析客观地了解系统随时间的表现。

问题：传统的回测在所有可用数据上进行优化，这可能导致过度拟合。

大想法：向前分析通过在历史数据上优化并在未见过的数据上测试来模拟向前测试。

我想让你做的：将你的数据分为训练集和测试集。[你可以手动轻松完成这一点，通过将现有数据的50%-70%分配给一个部分，用于测试你的系统，然后保存剩余数据作为最终样本外测试，以评估策略。在这最后一次样本外测试之后，你不能再更改任何参数，否则可能导致过度拟合。在训练集上优化系统，然后在测试集上测试它。

可操作步骤5：对系统进行压力测试识别弱点并使系统更具韧性。

问题：大多数回测是在“正常”市场条件下进行的。但当意外情况发生时会发生什么？闪崩、黑天鹅事件或突然的波动性飙升？

解决方案是对你的系统进行压力测试，看看它在极端市场条件下的表现。

我想让你做的：让你的系统经受一系列压力测试，包括：

• 突然的价格冲击
• 高波动性
• 市场的缺口
• 意外新闻事件

一些很好的时间范围可能是2000-2001年、2008年、2020年和2022年。

原文链接：Avoid Backtesting Mistakes and Become a Profitable Trader

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