回测是什么？有什么步骤？注意：过去表现 ≠ 未来保证

回测是什么？

回测（Backtesting），也叫“回溯测试”，是用历史市场数据来模拟某个交易策略在过去的表现，以此来评估这个策略未来可能的可行性与风险。

一句话理解：
回测就是“用过去的数据，验证未来的策略”。

核心逻辑是：

一个未来可能赚钱的策略，至少在过去也应该能赚钱。
如果它连历史都穿不越，未来能否盈利就更值得怀疑了。

举例说明：假设投资者A观察到某股票在过去3个月内一直在 50~80元之间波动，于是设计如下策略：

• 买入点：50元

• 卖出点：80元

第一步、先进行回测（模拟历史表现）

用过去一年的历史数据回溯测试后发现：

• 策略收益不理想，且风险偏高

• 决定调整策略：加入止损45元、止盈85元

第二步、实际操作如下：

说明：如果没有做回溯测试，就不会知道原策略在历史中表现不佳，可能在股价下跌时毫无准备，造成严重亏损。具体情况如下：

这就是回测的意义所在：帮助提前看清策略的风险与稳定性。

为什么需要回测？它的5大价值

1.验证假设、筛选策略
很多看起来“合理”的策略，经验证其实不靠谱。回溯测试能快速淘汰掉这些“伪策略”。

2.理解策略的风险与回报特性
看清它属于哪一类：

• 高胜率 vs 高盈亏比

• 在牛市/熊市/震荡市表现如何？

• 回撤范围你能接受吗？

3.识别策略在哪些市场环境中有效

不同市场阶段（如08金融危机、2020疫情）表现是否稳定。

4.增强执行信心

一个经过十年回溯测试、上千次交易仍然获利的策略，更容易在实盘中坚持执行。

5.避免情绪决策，迈向量化交易
回溯测试让投资者基于“数据”而非“感觉”决策，是理性投资的重要一步。

回测的三大步骤

步骤一：构建交易策略模型

首先，明确想测试的策略模型。常见的交易策略包括：

• 技术指标策略：如移动平均线交叉、MACD、KDJ 等；

• 价格行为策略：如突破交易、反转形态；

• 量化模型策略：如多因子选股模型。

策略模型中通常包含可调参数（如周期、止损、仓位比例）。

步骤二：模拟交易

利用历史数据“跑一次策略”，记录每次交易的：

• 盈亏金额

• 进出场时间

• 持仓周期

可以获得如下关键数据指标：

• 年化报酬率（Annualized Return）

• 最大回撤（Max Drawdown）

• 胜率（Win Rate）

• 盈亏比（Profit/Loss Ratio）

• 夏普比率（Sharpe Ratio）

这些数据能直观评估策略的表现和稳定性。

步骤三：策略优化

根据结果，调整策略参数，优化表现。

例如：如果最大回撤过大，试着缩小止损范围，重新测试。

这个过程是“数据驱动的策略进化”，需要不断迭代。

提醒：回测的几点注意事项！

虽然回溯测试是验证策略的利器，但仍有几点务必注意：

1. 过去表现 ≠ 未来保证：历史赚钱不代表未来必赚，市场永远在变化。

2. 数据过拟合风险：频繁调整参数可能导致策略只“适合历史”，但不适合未来。

3. 忽略交易成本、滑点、真实流动性：这些都会影响实盘结果，回溯测试时务必纳入考虑。

总结：为什么每位投资者都应该学会回测？

其是连接“想法”与“实战”的桥梁。
它可以让你：

• 在实盘交易前就洞察策略风险

• 提高信心、减少试错

• 建立系统性投资思维

一句话总结：
回测不能预测未来，却能帮你更理性、更有信心地面对未来。