您的交易策略真的有效嗎？關於回測的真相

Question

## 爲什麼回測在您的交易旅程中很重要在你冒着一美元的風險進行實時交易策略之前，有一個大多數認真交易者跳過的關鍵步驟：先進行測試。回測本質上是將你的交易想法通過歷史數據進行運行，以查看它們在過去的表現。這就像是你的交易系統的彩排，但沒有任何真實資金在其中。核心吸引力很簡單——回測讓你驗證你的策略是否基於合理的邏輯，還是僅僅是空想。如果你的方法在與多年過去的價格走勢進行測試時產生了利潤，那麼你至少有一個合理的基礎。如果它崩潰了，你就避免了在真實市場中犯下這個錯誤。## 機制：回測是如何實際運作的回測基於一個基本假設：歷史上有效的模式*可能*會再次有效。但大多數交易者在這裏會被絆倒——這個“可能”承擔了很多重任。這個前提似乎足夠合理。你取一組歷史價格，機械地應用你的交易規則，並記錄結果。當價格收盤高於20周移動平均線時買入。當價格跌破時賣出。記錄每一筆交易，每一次獲利，每一次虧損。但這裏有個問題：市場環境非常重要。在牛市期間表現優異的策略可能在整合或熊市期間崩潰。你選擇的回測數據至關重要。如果你意外選擇了一段特別有利的價格歷史，你的結果將會產生誤導。這就是爲什麼選擇一個真正反映當前市場情況的回測週期是必不可少的——而且鑑於市場變化如此頻繁，這實際上是相當困難的。在進行任何回測之前，明確你要測試的內容。什麼條件可以證明你的策略有效？什麼條件會使其失效？先把這些寫下來，可以防止你在潛意識中調整規則以符合你想要的結果。還有一件常被忽視的事情：在計算中包括交易費用、提現成本和滑點。看起來在紙面上獲利的策略，一旦考慮到真實的支出，可能會完全消失。## 走過比特幣策略示例讓我們測試一種非常簡單的方法：在首次周收盤價高於20周移動平均線時購買比特幣，在首次周收盤價低於20周移動平均線時出售。回顧2019年至2021年期間，這一策略將產生五個信號：- 在$4,000左右買入- 在$8,000左右賣出- 在8,500美元左右買入- 在$8,000左右出售- 在$9,000左右買入回測顯示了盈利。很好，對吧？不一定。這僅僅證明了這個策略在這個特定的時間框架和這個特定的幣種上有效。這是有價值的信息，但它不是水晶球。要使這個策略真正可行，您需要在更長的時間段和不同的市場環境中進行下探。增加更多的技術指標可能會過濾掉錯誤信號。根據波動性調整倉位大小可能會改善風險管理。回測只是一個起點，而不是目的地。## 紙上交易：將回測提升到一個新的水平一旦回測顯示出前景，自然的下一步就是紙上交易——在沒有真實資金的情況下實時運行您的策略。有時被稱爲前向績效測試，這種方法在真實市場條件下記錄每一筆交易，同時保護您的資本安全。在模擬環境中進行紙上交易(就像下探)一樣，您可以觀察您的策略在實際市場流動中的表現。優勢顯而易見：您可以在沒有財務風險的情況下獲得實時反饋。但要警惕“挑肥揀瘦”。這是紙上交易的隱形殺手。它意味着只進行那些事後看來不錯的交易，而忽視那些讓你感到不安的交易。如果你的系統策略產生了信號，你就執行它——沒有例外。你一旦開始根據直覺手動篩選交易，整個測試就變得不可靠。## 構建你的回測：手動還是自動？許多交易者使用電子表格(Google Sheets、Excel)進行手動回測，記錄每筆交易、勝率和損失金額。這對於簡單策略來說效果很好，並能讓你與數據保持緊密聯繫。自動化回測使用代碼 (Python，專用軟件) 以瞬間運行數千次迭代。它的擴展性更好，並消除了執行階段的人爲錯誤。無論如何，您的回測報告應跟蹤關鍵指標，如夏普比率 (每單位風險的回報 )，最大回撤 (您最糟糕的峯值到谷值的下降 )，勝率和淨利潤。夏普比率特別有用——較高的值表示更具吸引力的風險調整回報。## 回測的殘酷真相回測無法保證未來結果。過去的表現確實不能代表未來的表現。一個在五年內完美運作的策略可能在第六個月完全失敗，因爲市場條件發生了變化。回測也容易受到你自身偏見的影響。調整參數以使你的策略在歷史數據上顯示出驚人的結果是很誘人的，但這就是曲線擬合——爲了過去而優化，而不是爲了未來。這幾乎總是在實盤交易中失敗。對於算法交易者和系統交易者而言，回測是不可或缺的。它是任何嚴肅交易操作的基礎。但它只是工具箱中的一個工具，並不是整個解決方案。利用回測來驗證你的想法，從歷史模式中學習，並對你的假設進行壓力測試。只是不要將回測通過混淆爲未來利潤的保證。以現實的期望和適當的風險管理進入實盤交易——這就是策略在實際市場條件下生存的方法。