回测指南：优化投资策略的关键

TL;DR

回测是优化金融市场参与策略的重要步骤。它帮助你评估你的交易理念和策略是否合理，并判断它们是否可能盈利。

但如何进行一个简单的投资策略回测呢？在测试交易策略时应注意些什么？回测与模拟交易是否相似？本文将解答这些问题。

简介

回测是你作为交易者或投资者在探索新市场和策略时可以使用的工具。它能基于数据提供有价值的反馈，告诉你你的初始想法是否有效。

无论你交易哪类资产，回测都不需要你冒任何资金风险。在模拟环境中使用回测软件，你可以构建和优化针对市场的特定方法。让我们深入了解一下吧。

什么是回测？

在金融领域，回测通过测试基于历史数据的交易策略来评估其可行性。换句话说，它利用过去的数据来查看策略在历史上会如何表现。如果回测结果良好，交易者或投资者可能会将该策略应用于实时环境中。

但在这种情况下，什么是好的结果呢？回测工具的目的是分析特定策略的风险和潜在盈利能力。根据统计反馈，可以优化和改进投资策略，以最大化潜在结果。一项进行得当的回测还可以提供保证，证明策略在实际交易环境中至少是可行的。

当然，回测平台或工具也可以展示何时策略不可行或过于冒险。如果回测结果显示表现不佳，则应放弃或修改该交易理念。然而，同样重要的是要考虑测试时的市场条件。当市场条件发生变化时，同样的回测可能会呈现出冲突的结果。

在更专业的层面上，回测交易策略绝对是必不可少的，特别是在涉及算法交易策略（即自动化交易）时。

回测如何工作？

回测背后的基本前提是过去有效的策略在未来可能仍然有效。然而，这一点可能非常难以确定。在一种特定的市场环境中盈利的策略在另一种环境中可能完全失败。

使用误导性数据集进行回测可能会导致不理想的结果。这就是为什么找到一个反映当前市场环境的良好样本进行回测至关重要的原因。这一点尤其困难，因为市场处于不断变化的状态。

在决定回测一个策略之前，确定你希望了解什么是有帮助的。什么会使策略可行？相反，什么会否定你的假设？如果你事先知道这些，结果就更难影响你的偏见。

回测还应包括交易和提款费用，以及策略可能产生的任何其他成本。值得注意的是，回测软件也可能相当昂贵，就像获取高质量市场数据一样。

请记住，回测只是测试。类似于技术分析和图表绘制，即便基于历史数据产生了良好的结果，也绝无保证它会在未来有效。

回测示例

让我们来看一个关于比特币的简单长期策略。

我们的交易系统如下：

• 在比特币首次周收盘价高于20周移动平均线时买入。
• 在比特币首次周收盘价低于20周移动平均线时卖出。

该策略每年只产生几个信号。让我们看一下从2019年开始的时间段。

该策略在测量的时间范围内产生了五个信号：

• 买入 @ ~$4,000
• 卖出 @ ~$8,000
• 买入 @ ~$8,500
• 卖出 @ ~$8,000
• 买入 @ ~$9,000

因此，我们的回测结果显示该策略是盈利的。这是否意味着它会继续有效？不。这仅仅意味着在查看这个特定的数据集时，该策略会盈利。你可以将这个结果视为一个粗略的基准。

请注意，我们只查看了不到两年的数据。如果我们想将其转化为可操作的策略，可能值得回溯更长时间，并用更多的价格走势进行测试。

尽管如此，这是一个有希望的开始。我们的初始想法似乎是合理的，我们可能会通过进一步的优化从中创建一个投资策略。也许我们想加入更多的指标和技术指标，使信号更可靠？这完全取决于我们自己的想法、投资时间范围和风险承受能力。

回测与模拟交易

现在我们对回测有了一个大致的了解，并看了一个非常简单的投资策略。我们也知道过去的表现并不能预示未来的结果。

那么，我们如何针对当前市场条件优化系统性策略呢？我们可以在实时市场中尝试，但不冒用真金白银的风险。这也被称为前向性能测试或模拟交易。

模拟交易是在实时交易环境中模拟策略。因为虽然交易被记录和登记，但不使用真实资金。这为你提供了额外的步骤，可以改进策略并了解其表现。

这很好，但你从哪里开始呢？币安期货测试网是你测试策略的好地方，可以在当下进行测试，但不冒资金风险。你可以在几分钟内创建一个账户，并在与实时市场类似的环境中测试策略。

这里需要注意的是“挑选数据”。这指的是选择数据子集来确认偏见观点。前向测试的目的是像在实时发生一样测试策略。如果系统告诉你做某事，就去做。如果你只选择基于个人偏见“看起来好”的交易，那么系统性策略的测试将无效。

手动回测与自动回测

手动回测涉及分析图表和历史数据，并根据策略手动进行交易。自动回测基本上做同样的事情，但过程由计算机代码自动化（使用Python等编程语言或专门的回测软件）。

许多交易者使用Google或Excel电子表格来评估策略的表现。这些文档就像策略测试报告。它们可能包含各种信息，如交易平台、资产类别、交易期、赢利和亏损交易的数量、夏普比率、最大回撤、净利润等。

简而言之，夏普比率用于评估策略的潜在投资回报与风险的关系。夏普比率值越高，投资或交易策略就越有吸引力。

最大回撤代表你的交易策略相对于上一个峰值表现最差的时刻（即在分析期间你的投资组合经历的最大百分比下降）。

结语

许多系统交易者和投资者在他们的策略中严重依赖回测。这是任何算法交易者的工具包中的重要工具之一。

与此同时，解释回测结果可能很棘手。很容易将自己的偏见植入回测方法中。仅靠回测可能不会创造出可行的交易策略，但它将帮助你测试一些想法，并时刻关注市场动态。