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回溯測試可能是優化您與金融市場互動方式的重要一步。它可以幫助您了解您的交易想法和策略是否有意義以及它們是否有可能產生利潤。
但是，對一個簡單的投資策略進行回測是什麼樣的呢？測試交易策略時應該注意什麼？回測與模擬交易類似嗎？我們將在本文中回答所有這些問題。
介紹
回測是您（作為交易者或投資者）可以用來探索新市場和策略的工具。它可以提供有價值的數據驅動回饋，並告訴您最初的想法是否有效。
無論您交易哪種資產類別，回測都不需要您冒失去辛苦賺來的資金的風險。透過在模擬環境中使用回測軟體，您可以建立和最佳化針對市場的特定方法。這就是我們現在將看到的。
什麼是回測？
在金融領域，回溯測試可讓您根據歷史資料測試交易策略的執行情況，從而評估交易策略的可行性。您可以使用過去的市場數據來了解策略的效果。如果回測表現良好，交易者或投資者可以進入下一階段，並將策略應用於現實環境。
但在這種情況下，好的結果又意味著什麼呢？回測工具的目的是分析特定策略的潛在風險和獲利能力。可以根據統計回報來優化和改進投資策略，以最大化潛在結果。良好的回測還可以確保該策略在真實交易環境中實施時至少是可行的。
當然，回測平台或工具也可用來證明策略不可行或風險太大。如果回測結果顯示表現不佳，則應忽略或修改交易想法。然而，考慮進行測試的市場條件也很重要。當市場狀況改變時，相同的回測可能會出現相互矛盾的結果。
在更專業的層面上，回測交易策略是絕對必要的，特別是當涉及演算法交易策略（即自動交易）時。
回測如何進行？
回測的基本原則是過去有效的方法將來也可能有效。然而，確定這一點可能非常複雜。在特定市場環境中行之有效的方法可能在另一個市場環境中行不通。
在錯誤的時間進行購買非常容易，而且可能會導致非常糟糕的結果。這就是為什麼必須為回測期找到一個反映當前市場環境的良好統計樣本。這可能特別困難，因為市場不斷在變化。
在您決定對策略進行回測之前，準確確定您想了解的內容可能會有所幫助。什麼使策略可行？相反，什麼會與你的假設相矛盾？如果您在開始之前就知道了這些問題的答案，那麼結果將更難影響您的偏見。
回測還應包括交易和提款費用，以及該策略可能產生的任何其他成本。還值得注意的是，回測軟體也可能非常昂貴，因為可以獲得高品質的市場數據。
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請記住，回測就是測試。與技術分析一樣，即使您的策略基於歷史數據產生了出色的結果，也絕對不能保證它會起作用。
回溯測試範例
讓我們回顧一下比特幣的簡單長期策略。
這是我們的交易系統：
我們在第一個週收盤價高於 20 週移動平均線時買入比特幣。
我們在首周收盤價低於 20 週移動平均線時賣出比特幣。
該策略每年僅產生一些訊號。我們來看看2019年以來的情況。
自 2019 年以來的每週比特幣圖表。
此策略在測試的時間範圍內產生了五個訊號：
購買 @ ~$4,000
售價約 8,000 美元
購買 @ ~$8,500
售價約 8,000 美元
購買價格約為 9,000 美元
因此，我們的回測結果表明該策略是有利可圖的。這是否意味著它可以保證它將繼續發揮作用？不。這僅僅意味著透過查看這個特定的數據集，該策略將產生利潤。這個結果可以被認為是一個近似結果。
請記住，我們只查看了不到兩年的數據。如果我們想將其轉變為可行的策略，那麼可能值得回到過去並用更多的交易數據對其進行測試。
也就是說，這是一個充滿希望的開始。我們最初的想法似乎不錯，也許我們可以基於它創建一個投資策略並進行額外的優化。也許我們想加入更多技術測量和指標以使訊號更可靠？這完全取決於個人想法、投資期限和風險承受能力。
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回測與模擬交易的比較
我們現在對回測是什麼樣子有了一個大概的了解，我們已經研究了一個非常簡單的投資策略。然而，過去的表現並不反映未來的結果。
那我們該如何優化系統策略來適應當前的市場狀況呢？我們可以在真實市場中嘗試，但不會冒真實資金的風險。這種方法也稱為未來表現測試或模擬交易。
模擬交易是在真實交易環境中模擬策略。這稱為紙上交易，因為儘管交易被記錄和記錄，但沒有使用實際資金。這為您提供了一個額外的步驟，可以讓您改進策略並了解其性能。
太好了，但是從哪裡開始呢？幣安合約交易平台測試網是此時測試策略的完美場所，但不會讓您的資金面臨風險。您可以在幾分鐘內建立帳戶並在類似於即時市場的環境中測試策略。
你必須小心「啄食」。這涉及僅選擇數據的子集來確認有偏見的觀點。測試的起點是像即時測試一樣測試策略。如果系統告訴你要做某件事，那就去做吧。如果您僅根據個人偏見選擇看起來「不錯」的交易，那麼系統的策略測試將無效。
手動或自動回測
手動回測涉及分析圖表和歷史數據並根據策略手動進行交易。自動化回測本質上是相同的，但該過程是透過電腦程式碼自動化的（使用Python等程式語言或專門的回測軟體）。
許多交易者使用 Google 或 Excel 試算表來評估策略的表現。這些文件的功能類似於策略測試報告。它們可以包括各種信息，例如交易平台、資產類別、交易期限、盈利和虧損交易數量、夏普比率、最大損失、淨利潤等。
簡而言之，夏普比率有助於評估策略相對於風險的潛在投資回報。夏普比率的數值越高，投資或交易策略就越有吸引力。
最大損失代表您的交易策略與上一個高峰相比表現最差的時間（即在分析期間您的投資組合跌幅最大的百分比）。
總結一下
許多系統交易者和投資者嚴重依賴回測來制定策略。它是演算法交易者工具箱中必不可少的工具之一。
同時，解釋測試結果可能很複雜。將您自己的偏見納入回溯測試方法中很容易。僅靠回測可能無法創建可行的交易策略，但它將幫助您測試一些想法並與市場保持一致。