程序化交易回测与实盘，到底靠不靠谱-量化平台-财云量化

摘要：

程序化交易里回测报告结果不同，有人盈利很多，有人一直亏损。回测和实盘存在关系，要知道怎样正确看待并运用回测。

程序化交易 回测的本质

程序化交易回测是通过历史数据来检验交易策略的有效性。但历史数据并不能完全代表未来，因为市场环境是不断变化的。

回测的优势

回测能够快速验证策略在过去的表现，帮助交易者初步筛选出可能有效的策略。它可以让交易者在不投入实际资金的情况下，对各种想法进行试验和优化。

程序化交易回测与实盘，到底靠不靠谱

回测的局限性

回测也存在诸多局限性。历史数据的代表性有限，市场可能在未来出现前所未有的情况。回测过程中可能存在过度拟合的问题，即策略过于适应特定的历史数据，而在面对新的市场情况时表现不佳。

高盈利回测报告的可信度

当看到模型得分高、盈利惊人的回测报告时，不能盲目相信。比如盈利900%以上的回测结果，需要深入分析其背后的策略逻辑和数据情况。

分析策略逻辑

一个好的策略逻辑应该具有合理性和可持续性。如果策略仅仅依赖于特定的市场条件或偶然因素，那么在未来很可能无法持续盈利。

检查数据完整性和准确性

数据的完整性和准确性对回测结果至关重要。缺失关键数据或数据错误都可能导致回测结果的偏差。

如何进行有效的回测

选择合适的软件和数据

像易盛极智、TB、MC、文华等程序化软件都有回测功能，但它们的特点和适用场景不同。要确保使用的历史数据质量高、覆盖范围广。

避免过度拟合

在优化策略时，要注意保持策略的通用性，避免为了迎合历史数据而过度调整参数。

多维度评估回测结果

除了关注盈利指标，还要考虑胜率、最大回撤、盈亏比等多个指标，综合评估策略的优劣。

回测与实盘的差异

心理因素的影响

在实盘中，交易者会受到贪婪、恐惧等心理因素的影响，而在回测中这些因素是不存在的。

市场的实时变化

实盘时市场情况瞬息万变，可能出现突发的政策、事件等，而回测无法完全模拟这些情况。

稳定亏钱策略的反思

即使是稳定亏钱的策略，也有值得反思的地方。分析其失败的原因，可以为优化其他策略提供经验教训。

成功的程序化交易实例与经验

分享一些成功的程序化交易案例，探讨他们是如何克服回测与实盘的差异，实现稳定盈利的。

程序化交易的未来发展

随着技术的不断进步，程序化交易在未来将面临更多的机遇和挑战。如何适应市场的变化，不断优化交易策略，是交易者需要思考的问题。

程序化交易的回测只是一个参考，不能完全依赖。在实盘交易中，要不断总结经验，灵活调整策略，才能在市场中立足。