您的交易策略真的有效吗？关于回测的真相

Question

## 为什么回测在您的交易旅程中很重要在你冒着一美元的风险进行实时交易策略之前，有一个大多数认真交易者跳过的关键步骤：先进行测试。回测本质上是将你的交易想法通过历史数据进行运行，以查看它们在过去的表现。这就像是你的交易系统的彩排，但没有任何真实资金在其中。核心吸引力很简单——回测让你验证你的策略是否基于合理的逻辑，还是仅仅是空想。如果你的方法在与多年过去的价格走势进行测试时产生了利润，那么你至少有一个合理的基础。如果它崩溃了，你就避免了在真实市场中犯下这个错误。## 机制：回测是如何实际运作的回测基于一个基本假设：历史上有效的模式*可能*会再次有效。但大多数交易者在这里会被绊倒——这个“可能”承担了很多重任。这个前提似乎足够合理。你取一组历史价格，机械地应用你的交易规则，并记录结果。当价格收盘高于20周移动平均线时买入。当价格跌破时卖出。记录每一笔交易，每一次获利，每一次亏损。但这里有个问题：市场环境非常重要。在牛市期间表现优异的策略可能在整合或熊市期间崩溃。你选择的回测数据至关重要。如果你意外选择了一段特别有利的价格历史，你的结果将会产生误导。这就是为什么选择一个真正反映当前市场情况的回测周期是必不可少的——而且鉴于市场变化如此频繁，这实际上是相当困难的。在进行任何回测之前，明确你要测试的内容。什么条件可以证明你的策略有效？什么条件会使其失效？先把这些写下来，可以防止你在潜意识中调整规则以符合你想要的结果。还有一件常被忽视的事情：在计算中包括交易费用、提现成本和滑点。看起来在纸面上获利的策略，一旦考虑到真实的支出，可能会完全消失。## 走过比特币策略示例让我们测试一种非常简单的方法：在首次周收盘价高于20周移动平均线时购买比特币，在首次周收盘价低于20周移动平均线时出售。回顾2019年至2021年期间，这一策略将产生五个信号：- 在$4,000左右买入- 在$8,000左右卖出- 在8,500美元左右买入- 在$8,000左右出售- 在$9,000左右买入回测显示了盈利。很好，对吧？不一定。这仅仅证明了这个策略在这个特定的时间框架和这个特定的币种上有效。这是有价值的信息，但它不是水晶球。要使这个策略真正可行，您需要在更长的时间段和不同的市场环境中进行下探。增加更多的技术指标可能会过滤掉错误信号。根据波动性调整仓位大小可能会改善风险管理。回测只是一个起点，而不是目的地。## 纸上交易：将回测提升到一个新的水平一旦回测显示出前景，自然的下一步就是纸上交易——在没有真实资金的情况下实时运行您的策略。有时被称为前向绩效测试，这种方法在真实市场条件下记录每一笔交易，同时保护您的资本安全。在模拟环境中进行纸上交易(就像下探)一样，您可以观察您的策略在实际市场流动中的表现。优势显而易见：您可以在没有财务风险的情况下获得实时反馈。但要警惕“挑肥拣瘦”。这是纸上交易的隐形杀手。它意味着只进行那些事后看来不错的交易，而忽视那些让你感到不安的交易。如果你的系统策略产生了信号，你就执行它——没有例外。你一旦开始根据直觉手动筛选交易，整个测试就变得不可靠。## 构建你的回测：手动还是自动？许多交易者使用电子表格(Google Sheets、Excel)进行手动回测，记录每笔交易、胜率和损失金额。这对于简单策略来说效果很好，并能让你与数据保持紧密联系。自动化回测使用代码 (Python，专用软件) 以瞬间运行数千次迭代。它的扩展性更好，并消除了执行阶段的人为错误。无论如何，您的回测报告应跟踪关键指标，如夏普比率 (每单位风险的回报 )，最大回撤 (您最糟糕的峰值到谷值的下降 )，胜率和净利润。夏普比率特别有用——较高的值表示更具吸引力的风险调整回报。## 回测的残酷真相回测无法保证未来结果。过去的表现确实不能代表未来的表现。一个在五年内完美运作的策略可能在第六个月完全失败，因为市场条件发生了变化。回测也容易受到你自身偏见的影响。调整参数以使你的策略在历史数据上显示出惊人的结果是很诱人的，但这就是曲线拟合——为了过去而优化，而不是为了未来。这几乎总是在实盘交易中失败。对于算法交易者和系统交易者而言，回测是不可或缺的。它是任何严肃交易操作的基础。但它只是工具箱中的一个工具，并不是整个解决方案。利用回测来验证你的想法，从历史模式中学习，并对你的假设进行压力测试。只是不要将回测通过混淆为未来利润的保证。以现实的期望和适当的风险管理进入实盘交易——这就是策略在实际市场条件下生存的方法。