回溯测试 — 治愈损失的方法
回溯测试是在您拿真钱冒险之前，根据历史数据测试交易想法的过程。这就像回到过去并问：“如果我以前按照这些规则进行交易，我会赚钱吗？”
为什么回测很重要
将想法与幻想分开
许多策略乍一看似乎很有希望。从视觉上看——它们看起来很坚固。从情感上来说——“很明显这应该有效。”回溯测试可以让你快速清醒：
了解策略背后的数学
回溯测试可以回答您无法直观解决的问题：
经过扎实的回溯测试后，您不再担心正常的回撤 - 因为您了解统计数据。
节省金钱和神经
市场是一位昂贵的老师。回溯测试是免费的。
每一个未经历史检验的策略都是您自费进行的实验。
建立对系统的信心
当你有硬性数字时：
你交易的是一个过程，而不是希望。
你必须预先了解什么
回溯测试并不能保证未来的利润。市场不断发展——这很正常。
但回溯测试确实表明：
这就像旅行前检查你的车一样。它并不能保证不会发生事故，但没有它就开车是愚蠢的。
我们到底要回测什么？
我们不测试单个入口模型或一个指标。我们测试由明确规则定义的交易系统。这一点至关重要——在一个想法成为一个系统之前，它无法得到客观验证。
1.决策逻辑
测试对象是您交易背后的逻辑。主要是市场背景：
不仅仅是“RSI 低于 30”这个事实，而是它所代表的含义——不平衡、动量、对某个水平的反应或错位。如果入场逻辑没有意义，回测就会退化为信号搜寻。
2.交易退出
这是大部分结果形成的地方。我们测试：
通常，相同的进入，具有不同的退出规则，会产生截然不同的资产曲线——从强大的系统到彻底崩溃。
3.风险管理
每笔交易的风险、风险/回报比、连续亏损对净值的影响——所有这些都是假设的一部分。策略可能是合理的，但如果风险管理不善，它就会变得不可持续。在回溯测试中，我们不仅关注利润，还关注系统如何承受亏损。
4.过滤器
策略何时效果最佳？
通常，添加一个简单的过滤器可以消除大多数亏损交易并显着提高稳定性。
5.可重复性
该假设是否适用于不同的历史时期、市场阶段和工具？如果它只在一年内显示结果 - 那不是一个交易系统，而是曲线拟合。
我们不测试什么
我们不会测试“这看起来合乎逻辑”之类的感觉。我们不测试漂亮的交易。我们不会追求没有回撤的完美资产曲线。
回溯测试不是为了确认预期，而是为了对预期进行压力测试。
要跟踪的关键指标
1.胜率（盈利交易的百分比）
胜率是指选定期间内盈利交易相对于交易总数的比例。
公式：
胜率 (%) = (盈利交易数量 / 交易总数) × 100
示例：
计算：
胜率 = 42 / 120 × 100 = 35%
策略胜率 = 35%。
什么才算盈利交易：
高胜率并不能保证策略可靠或有利可图。
2.风险/回报率(R:R)
风险/回报率(R:R)反映了每笔交易的平均风险与平均潜在利润之间的比率。它显示该策略每单位风险产生多少利润。
3.预期
预期是一笔交易长期的平均财务结果。
它回答了关键的回测问题：
该策略平均每笔交易都能赚钱吗？
基本公式：
预期 = (WinRate × AvgWin) - （损失率 × 平均损失）
其中：
正期望是可行策略的强制性条件。
4.按交易时段（亚洲/欧洲/美国或特定时段）进行交易分布
按时间分析交易，以了解业绩的实际来源。
要分析的关键问题：
常见情况：
亚洲 — 负面
伦敦 — 中性
纽约 — 产生几乎所有利润
5.基于时间的期望
期望不仅应该进行整体分析，还应该：
这是最强的性能过滤器之一。
按时间划分的交易数量
某个时间段可能看起来有利可图，但如果每年只有几笔交易，则结果在统计上微不足道。
按会话减少
有时一个会话是有利可图的总体而言，但在特定时间内的回撤在心理上是不可接受的
6。预期：长与短
经常：
反之亦然。
不同方向的胜率
胜率可能相似，但是：
如果一个方向的期望值低于零，它应该是：
常见回测错误
1.前瞻偏差（未来泄漏）
当违反顺序分析原则时，就会出现这种情况。
交易决策是使用无法实时获得的信息做出的。
示例：
后果：
正确方法：
2.曲线拟合（过度优化）
当策略通过添加太多条件和参数来过度优化历史数据时，就会出现此错误。
结果：
经验法则：
如果一个策略在没有图表的情况下无法用简单的文字解释，那么它很可能是过度优化的。
3.忽略佣金和滑点
在许多回测中：
为什么影响经常被低估：
特别脆弱的策略：
倒卖；
正确方法：
如果一项策略在考虑佣金和滑点后变得无利可图，那么它就永远没有真正的优势
4。仅测试“有利”的市场条件
当策略仅在其自然表现最佳的市场阶段进行测试时，就会出现这种方法错误。
这会产生一种稳健性的错觉，而这种错觉并未在真实的市场周期中得到证实。
策略必须在以下条件下进行测试：
可以接受的策略是：
关键是了解这种情况发生的地点和原因。
仅在有利条件下起作用的策略不是交易系统。
适当的回溯测试必须考虑市场变化并评估所有市场体系的表现。
评估适合市场的策略交易者
1.心理兼容性
评估您对以下方面的耐受性：
2.生活方式兼容性
策略应符合：
3.风险状况
舒适的策略：
4.最终检查
如果您在模拟账户上违反了规则，
您将在真实账户上更频繁地违反规则。
好的策略看起来：
TradingView 中的回测功能和陷阱
在开始回测之前，了解 TradingView 如何显示数据的某些细节非常重要。
如果忽略这些细微差别，您几乎将不可避免地引入前瞻偏差并扭曲您的测试
在TradingView中选择回测起点：
在TradingView中选择回测起点时，主要有四个工具：
就我个人而言，为了实验的完整性，我最常使用随机柱。
这种方法有助于最大限度地减少前瞻偏差，并使回测更接近真实的交易条件。
您事先不知道接下来会发生什么，被迫在不确定的情况下做出决策 - 就像在实时市场中一样。
A重要的 TradingView 行为：
有一种许多交易者都没有意识到的 TradingView 行为，但它可能会严重扭曲回溯测试结果。
当切换到更高的时间范围时，TradingView 始终显示完全闭合的蜡烛，即使该蜡烛实时仍在形成。
示例 1
您处于交易日中间的 5 分钟图表，并决定检查每日时间范围。
TradingView 将向您显示最终的每日蜡烛图，这意味着您可以有效地了解当天的收盘情况。
因此，您已经知道价格变动的结果，并可能根据未来信息下意识地调整您的决策。
示例2
您正在分析 1 小时图表上的订单流，并决定查看每周时间范围以确定关键反应区域。
如果您只是切换到每周图表，TradingView 将显示完整形成的每周蜡烛，包括其最高点、最低点和收盘价。
实际上，这意味着您已经知道一周的开盘和收盘情况，同时仍在分析同一周内的交易
这是直接的前瞻偏差，这使得回溯测试无效。
如何避免 TradingView 中的前瞻偏差
为了确保诚实的回溯测试，您必须在切换到更高的时间范围之前向后滚动图表。
这就是选择栏工具的位置必不可少。
逻辑很简单：
只有在那之后，您才应该切换到更高的时间范围。
在这种情况下，您只会看到当时市场实际可用的信息 - 没有剧透，也没有扭曲的数据。
尽情享受！
回溯测试是在您拿真钱冒险之前，根据历史数据测试交易想法的过程。这就像回到过去并问：“如果我以前按照这些规则进行交易，我会赚钱吗？”
为什么回测很重要
将想法与幻想分开
许多策略乍一看似乎很有希望。从视觉上看——它们看起来很坚固。从情感上来说——“很明显这应该有效。”回溯测试可以让你快速清醒：
- 要么该想法具有统计优势，
- 或者纯粹是自欺欺人。
了解策略背后的数学
回溯测试可以回答您无法直观解决的问题：
- 每笔交易的平均利润是多少？
- 连续亏损多少笔交易才算正常？
- 实际回撤是多少？
- 每月/每年有多少笔交易？
经过扎实的回溯测试后，您不再担心正常的回撤 - 因为您了解统计数据。
节省金钱和神经
市场是一位昂贵的老师。回溯测试是免费的。
每一个未经历史检验的策略都是您自费进行的实验。
建立对系统的信心
当你有硬性数字时：
- 你别反应过度了。
- 您违反规则的次数较少。
- 您会避免“因为感觉正确而介入”。
你交易的是一个过程，而不是希望。
你必须预先了解什么
回溯测试并不能保证未来的利润。市场不断发展——这很正常。
但回溯测试确实表明：
- 这个想法是否有优势。
- 涉及哪些风险。
- 为什么盲目交易是鲁莽的。
这就像旅行前检查你的车一样。它并不能保证不会发生事故，但没有它就开车是愚蠢的。
我们到底要回测什么？
我们不测试单个入口模型或一个指标。我们测试由明确规则定义的交易系统。这一点至关重要——在一个想法成为一个系统之前，它无法得到客观验证。
1.决策逻辑
测试对象是您交易背后的逻辑。主要是市场背景：
- 为什么在这里使用这个入门模型？
- 价格走势或市场行为中的哪些因素让您有理由预期走势对您有利？
不仅仅是“RSI 低于 30”这个事实，而是它所代表的含义——不平衡、动量、对某个水平的反应或错位。如果入场逻辑没有意义，回测就会退化为信号搜寻。
2.交易退出
这是大部分结果形成的地方。我们测试：
- 减少损失。
- 利润在何处以及如何获取。
- 退出是否使用固定目标、逻辑水平、部分平仓或追踪止损。
通常，相同的进入，具有不同的退出规则，会产生截然不同的资产曲线——从强大的系统到彻底崩溃。
3.风险管理
每笔交易的风险、风险/回报比、连续亏损对净值的影响——所有这些都是假设的一部分。策略可能是合理的，但如果风险管理不善，它就会变得不可持续。在回溯测试中，我们不仅关注利润，还关注系统如何承受亏损。
4.过滤器
策略何时效果最佳？
- 一天中的某些时间？
- 在特定波动条件下？
- 趋势或范围？
通常，添加一个简单的过滤器可以消除大多数亏损交易并显着提高稳定性。
5.可重复性
该假设是否适用于不同的历史时期、市场阶段和工具？如果它只在一年内显示结果 - 那不是一个交易系统，而是曲线拟合。
我们不测试什么
我们不会测试“这看起来合乎逻辑”之类的感觉。我们不测试漂亮的交易。我们不会追求没有回撤的完美资产曲线。
回溯测试不是为了确认预期，而是为了对预期进行压力测试。
要跟踪的关键指标
1.胜率（盈利交易的百分比）
胜率是指选定期间内盈利交易相对于交易总数的比例。
公式：
胜率 (%) = (盈利交易数量 / 交易总数) × 100
示例：
- 总交易：120
- 盈利交易：42
- 亏损交易：78
计算：
胜率 = 42 / 120 × 100 = 35%
策略胜率 = 35%。
什么才算盈利交易：
- 只有在考虑佣金和滑点后最终结果为正时，交易才被视为有利可图。
- 在盈亏平衡点或因费用而产生小额损失的交易不被视为盈利。
高胜率并不能保证策略可靠或有利可图。
2.风险/回报率(R:R)
风险/回报率(R:R)反映了每笔交易的平均风险与平均潜在利润之间的比率。它显示该策略每单位风险产生多少利润。
- 对于初学者来说，可接受的 R:R 值通常为 1:2 或 1:3。
- 策略盈利能力是由损失和收益之间的不对称性驱动的，而不是由获胜交易的频率驱动的。
3.预期
预期是一笔交易长期的平均财务结果。
它回答了关键的回测问题：
该策略平均每笔交易都能赚钱吗？
基本公式：
预期 = (WinRate × AvgWin) - （损失率 × 平均损失）
其中：
- WinRate — 盈利交易的比例（不是百分比）
- LossRate = 1 − WinRate
- AvgWin — 获胜交易的平均利润
- AvgLoss — 亏损交易的平均损失（绝对值）
正期望是可行策略的强制性条件。
4.按交易时段（亚洲/欧洲/美国或特定时段）进行交易分布
按时间分析交易，以了解业绩的实际来源。
要分析的关键问题：
- 大部分利润来自哪里？
- 哪些会话会降低整体性能？
- 哪些情况波动较大但结果较差？
常见情况：
亚洲 — 负面
伦敦 — 中性
纽约 — 产生几乎所有利润
5.基于时间的期望
期望不仅应该进行整体分析，还应该：
- 按会话
- 按个别时间
这是最强的性能过滤器之一。
按时间划分的交易数量
某个时间段可能看起来有利可图，但如果每年只有几笔交易，则结果在统计上微不足道。
按会话减少
有时一个会话是有利可图的总体而言，但在特定时间内的回撤在心理上是不可接受的
6。预期：长与短
经常：
- 多头交易产生稳定且顺利的结果
- 空头交易会产生大幅收益，但会出现大幅下跌
反之亦然。
不同方向的胜率
胜率可能相似，但是：
- 多头止损可能较小
- 短片可能会频繁停止
如果一个方向的期望值低于零，它应该是：
- 完全删除，或
- 严格限制。
常见回测错误
1.前瞻偏差（未来泄漏）
当违反顺序分析原则时，就会出现这种情况。
交易决策是使用无法实时获得的信息做出的。
示例：
- 分析完全形成的高点或低点；
- 使用入场时不存在的闭合蜡烛；
- 看到未来价格变动后调整入场或止损。
后果：
- 严重高估了战略绩效；
- 扭曲和误导性的统计数据。
正确方法：
- 在图表上严格从左向右移动；
- 隐藏图表右侧；
- 仅根据当时可用的信息做出决策。
2.曲线拟合（过度优化）
当策略通过添加太多条件和参数来过度优化历史数据时，就会出现此错误。
结果：
- 策略完美诠释了过去；
- 但丧失了未来工作的能力。
经验法则：
如果一个策略在没有图表的情况下无法用简单的文字解释，那么它很可能是过度优化的。
3.忽略佣金和滑点
在许多回测中：
- 以“理想”价格进入和退出；
- 订单假定立即执行；
- 佣金被忽略或低估。
为什么影响经常被低估：
- 费用似乎很小（0.05–0.2%）；
- 每笔交易似乎几乎没有受到影响；
- 累积效应只有随着时间的推移才会变得明显。
特别脆弱的策略：
倒卖；
- 高频交易；
- 风险/回报比较低的系统。
- 实际交易中不存在此类情况。
正确方法：
- 始终包含入场和出场佣金；
- 应用保守的滑点假设；
- 测试更接近最坏的情况，而不是最好的情况；
- 使用真实的交易所和工具参数。
如果一项策略在考虑佣金和滑点后变得无利可图，那么它就永远没有真正的优势
4。仅测试“有利”的市场条件
当策略仅在其自然表现最佳的市场阶段进行测试时，就会出现这种方法错误。
这会产生一种稳健性的错觉，而这种错觉并未在真实的市场周期中得到证实。
策略必须在以下条件下进行测试：
- 趋势市场；
- 区间（横向）市场；
- 高波动期；
- 低波动时期。
可以接受的策略是：
- 在某些情况下表现良好；
- 赔钱或在别人身上停滞不前。
关键是了解这种情况发生的地点和原因。
仅在有利条件下起作用的策略不是交易系统。
适当的回溯测试必须考虑市场变化并评估所有市场体系的表现。
评估适合市场的策略交易者
1.心理兼容性
评估您对以下方面的耐受性：
- 连败；
- 等待有效的交易设置；
- 长期持有仓位。
2.生活方式兼容性
策略应符合：
- 可用时间；
- 所需的浓度水平；
- 日常工作节奏。
3.风险状况
舒适的策略：
- 不会引起恐慌；
- 不会引发冲动的决定；
- 提供控制感。
4.最终检查
如果您在模拟账户上违反了规则，
您将在真实账户上更频繁地违反规则。
好的策略看起来：
- 无聊；
- 清除；
- 可预测
TradingView 中的回测功能和陷阱
在开始回测之前，了解 TradingView 如何显示数据的某些细节非常重要。
如果忽略这些细微差别，您几乎将不可避免地引入前瞻偏差并扭曲您的测试
在TradingView中选择回测起点：
在TradingView中选择回测起点时，主要有四个工具：
- 选择柱 - 您可以手动选择图表上要开始分析的特定柱。
- 选择日期 - 您可以设置显示图表的日期。
- 选择第一个可用日期 - 回测从最早的可用柱开始（如果您的订阅有历史数据限制，则相关）。
- 随机栏 — TradingView 将您移动到图表上的随机位置。
就我个人而言，为了实验的完整性，我最常使用随机柱。
这种方法有助于最大限度地减少前瞻偏差，并使回测更接近真实的交易条件。
您事先不知道接下来会发生什么，被迫在不确定的情况下做出决策 - 就像在实时市场中一样。
A重要的 TradingView 行为：
有一种许多交易者都没有意识到的 TradingView 行为，但它可能会严重扭曲回溯测试结果。
当切换到更高的时间范围时，TradingView 始终显示完全闭合的蜡烛，即使该蜡烛实时仍在形成。
示例 1
您处于交易日中间的 5 分钟图表，并决定检查每日时间范围。
TradingView 将向您显示最终的每日蜡烛图，这意味着您可以有效地了解当天的收盘情况。
因此，您已经知道价格变动的结果，并可能根据未来信息下意识地调整您的决策。
示例2
您正在分析 1 小时图表上的订单流，并决定查看每周时间范围以确定关键反应区域。
如果您只是切换到每周图表，TradingView 将显示完整形成的每周蜡烛，包括其最高点、最低点和收盘价。
实际上，这意味着您已经知道一周的开盘和收盘情况，同时仍在分析同一周内的交易
这是直接的前瞻偏差，这使得回溯测试无效。
如何避免 TradingView 中的前瞻偏差
为了确保诚实的回溯测试，您必须在切换到更高的时间范围之前向后滚动图表。
这就是选择栏工具的位置必不可少。
逻辑很简单：
- 如果您想查看每日时间范围 - 至少向后滚动一整天。
- 如果您正在分析每小时的时间范围 - 至少向后滚动一整小时。
- 如果您想查看每周的时间范围 - 至少向后滚动一整周。
只有在那之后，您才应该切换到更高的时间范围。
在这种情况下，您只会看到当时市场实际可用的信息 - 没有剧透，也没有扭曲的数据。
尽情享受！