回溯测试定义 编辑

什么是回溯测试？

回溯测试是观察一个策略或模型的效果的一般方法事后. 回溯测试用于评估交易策略 通过使用历史数据发现它将如何发挥作用。如果回溯测试有效，交易员和分析师可能有信心在未来使用它。

关键要点

• 回溯测试通过使用历史数据发现交易策略或定价模型的回顾性结果来评估其可行性。
• 其基本理论是，任何在过去运作良好的策略都有可能在未来运作良好，反之，任何在过去表现不佳的策略都有可能在未来表现不佳。
• 在对历史数据进行测试时，为测试目的保留一段时间的历史数据是有益的。如果成功的话，在不同的时间段或样本数据上测试它可以帮助确认它的潜在可行性。

了解回溯测试

反向测试允许交易者使用历史数据 在对任何实际资本进行风险投资之前，生成结果并分析风险和盈利能力。

一个良好的回溯测试，产生积极的结果，确保交易员 这一战略从根本上讲是合理的，在实际实施时很可能产生利润。相反，一个良好的回溯测试，产生次优的结果将促使交易者改变或拒绝策略。

特别复杂的交易策略，例如由自动交易系统实现的策略，严重依赖于回溯测试来证明其价值，因为它们太神秘而无法进行其他评估。

只要交易理念可以量化，就可以进行回溯测试。一些交易者和投资者可能会寻求一个合格程序员的专业知识，以将想法开发成可测试的形式。通常，这涉及程序员将想法编码为；交易平台 .

程序员可以合并用户定义的输入变量，允许交易者“调整”系统。例如；简单移动平均线 （SMA）交叉系统。交易者将能够输入（或改变）系统中使用的两个移动平均线的长度。然后交易者可以进行回溯测试，以确定哪些移动平均线的长度在历史数据上表现最好。

理想的回溯测试场景

理想的回溯测试从反映各种市场状况的相关时间段中选择样本数据。这样，人们就可以更好地判断回测的结果是侥幸还是稳健的交易。

历史数据集必须包含代表性样品包括那些最终破产的公司破产 或被出售或清算。另一种选择，仅包括目前仍在附近的历史股票数据，将在回溯测试中产生人为的高回报。

回溯测试应该考虑所有的交易成本，不管这些成本是多么微不足道，因为这些成本会在回溯测试期间累积起来，并极大地影响策略的盈利能力。交易者应该确保他们的回溯测试软件考虑到了这些成本。

样本外测试和前向性能测试提供了有关系统有效性的进一步确认，并且可以在实际现金上线之前显示系统的真实情况。强壮的相关性 &在回溯测试、样本外测试和远期性能测试之间，测试结果对于确定交易系统的可行性至关重要；

反向测试与正向性能测试

正向性能测试，也称为；票据交易 ，为交易者提供另一组样本外数据，以便对系统进行评估。远期性能测试是对实际交易的模拟，包括在一个活跃的市场中遵循系统的逻辑。它也被称为纸面交易，因为所有的交易都只在纸面上进行；也就是说，交易的进入和退出都会与系统的任何损益一起记录，但不会执行真正的交易。

前向性能测试的一个重要方面是准确地遵循系统的逻辑；否则，如果不是不可能的话，就很难准确地评估过程的这一步。交易者应诚实对待任何交易进出口，并避免以下行为：；樱桃采摘 交易或不包括纸面交易，使“我永远不会进行该交易”合理化。如果交易是按照系统逻辑进行的，则应记录并评估该交易。

回溯测试与情景分析

虽然回溯测试使用实际的历史数据来测试是否合适或成功，情景分析利用模拟各种可能结果的假设数据。例如，情景分析将模拟投资组合证券价值的具体变化或发生的关键因素，如投资组合的变化利率 .

场景分析通常用于估计对场景的更改投资组合 对不利事件的响应值，可用于检查理论上最坏情况。

回溯测试的一些缺陷

为了回溯测试提供有意义的结果，交易者必须发展他们的策略并真诚地进行测试，尽可能避免偏差。这意味着策略的制定不应依赖于回溯测试中使用的数据。

这比看起来更难。交易员通常根据历史数据制定策略。他们必须严格要求使用不同于他们训练模型的数据集进行测试。否则，回溯测试将产生毫无意义的发光结果。

同样地，交易者必须避免数据挖掘，即他们根据同一组数据测试各种各样的假设策略，这也会产生失败的成功实时 因为有许多无效的策略会在特定的时间段内偶然击败市场。

补偿数据挖掘或挑选倾向的一种方法是使用在相关时间段或样本时间段成功的策略，并使用不同时间段或样本外时间段的数据对其进行回溯测试。如果样本内和样本外的回溯测试产生相似的结果，那么它们更有可能被证明是有效的。