什么是回测？
回测是查看策略或模型在事后完成情况的通用方法。 回溯测试通过发现使用历史数据将如何发挥作用来评估交易策略的可行性。 如果回测有效，则交易员和分析师可能有信心继续使用它。
回测可能是优化交易策略的重要一步。 要了解有关使用图表分析工具识别获利交易机会的更多信息，请查看Investopedia Academy上的“技术分析”课程。
回测的基础
回测允许交易者使用历史数据来模拟交易策略，以产生结果并在冒任何实际资本风险之前分析风险和获利能力。
进行良好的回测会产生积极的结果，可以确保交易者该策略从根本上讲是正确的，并且在实际实施时很可能会产生利润。 进行良好的回测会产生次优的结果，将促使交易者改变或拒绝该策略。 特别复杂的交易策略（例如由自动交易系统实施的策略）在很大程度上依赖于回测来证明其价值，因为它们太神秘了，无法进行其他评估。
只要可以量化交易想法，就可以对其进行回测。 一些交易者和投资者可能会寻求合格的程序员的专业知识，以将其构想发展为可测试的形式。 通常，这涉及程序员将创意编码为交易平台托管的专有语言。 程序员可以合并用户定义的输入变量，使交易者可以“调整”系统。 一个例子就是上面提到的简单的移动平均交叉系统。 交易者将能够输入（或更改）系统中使用的两个移动平均线的长度。 交易者可以回测以确定哪些长度的移动平均线在历史数据上表现最佳。
重要要点
- 回溯测试可以通过使用历史数据发现交易策略或定价模型的可行性来评估其可行性，如果回溯测试有效，交易者和分析师可能会有信心继续进行下去。该策略从根本上讲是合理的，并且在现实中实施时很可能会产生利润。 进行良好的回测会产生次优的结果，将促使交易者改变或拒绝该策略。
理想的回测方案
理想的回测从反映各种市场状况的持续时间的相关时间段中选择样本数据。 通过这种方式，人们可以更好地判断回测的结果是a幸交易还是声音交易。
历史数据集必须包含一个真正具有代表性的股票样本，包括那些最终破产，出售或清算的公司的股票。 另一种选择，仅包括仍然存在的历史股票的数据，将在回测中人为地产生高回报。
回溯测试应考虑所有交易成本，无论多么微不足道，因为这些成本可能会在回溯测试期间累加，并严重影响战略盈利能力的出现。 交易者应确保他们的回测软件可以承担这些费用。 样本外测试和前瞻性能测试为系统的有效性提供了进一步的确认，并可以在真实现金流传之前显示出系统的本色。 回测，样本外和正向性能测试结果之间的良好相关性对于确定交易系统的可行性至关重要。
回测与正向性能测试
前向性能测试（也称为书面交易）为交易者提供了另一组用于评估系统的样本外数据。 远期性能测试是对实际交易的模拟，涉及在实时市场中遵循系统的逻辑。 由于所有交易都只在纸上执行，因此也称为纸上交易。 也就是说，交易进场和退出与系统的任何损益一并记录在案，但不执行任何实际交易。
前向性能测试的一个重要方面是严格遵循系统逻辑。 否则，即使不是不可能，也很难准确地评估该过程的这一步骤。 交易者应该对任何进出交易都保持诚实，并避免采取诸如采摘樱桃交易之类的行为，或者避免包括书面交易在内的行为，使“我永远不会接受该交易”合理化。 如果交易是按照系统逻辑进行的，则应进行记录和评估。
回测与方案分析之间的区别
回测使用实际的历史数据来测试适合性或成功性，而情景分析则使用模拟各种可能结果的假设数据。 例如，方案分析将模拟投资组合证券的价值的特定变化或发生的关键因素，例如利率变化。 情景分析通常用于估计不利事件引起的投资组合价值变化，也可以用于检查理论上最坏的情况。
回测的一些陷阱
为了进行回溯测试以提供有意义的结果，交易者必须制定策略并真诚地测试它们，并尽可能避免偏差。 这意味着应该制定策略，而不要依赖于回测中使用的数据。 那比看起来难。 交易者通常根据历史数据制定策略。 他们必须严格测试使用与训练模型不同的数据集。 否则，回测将产生发光的结果，这毫无意义。
同样，交易者也必须避免数据挖掘，因为他们会针对相同的数据集测试各种假设策略，并且还会产生在实时市场上失败的成功，因为有许多无效策略会击败市场。偶然的特定时间段。
补偿数据挖空或挑剔趋势的一种方法是使用一种在相关或样本内时间段成功的策略，并使用来自不同或样本外时间段的数据进行回测。 如果样本内和样本外回测产生相似的结果，则它们通常可能有效。
