避免自我欺騙的回測

查看答案之前先寫下規則

回測將明確的決策規則應用於歷史數據，計算模型中的一系列交易本會產生甚麼結果。其價值在於用證據檢驗假設。如果每遇到虧損案例就修改規則，練習就變成描述過去，而非檢驗可重複的決策流程。

從交易品種範圍、觀察區間、入場條件、出場條件、倉位計算方法和成本模型開始。明確何時能獲得信息，以及訂單最早何時能成交。基於收盤價的策略，通常不能在缺乏進一步理由的情況下，假設自己提前知道最終收盤價，並恰好按同一價格成交。

警惕信息向過去洩漏

當模擬使用決策時尚不可得的信息，就發生了前視偏差。例如修訂後的經濟數據、之後的業績公告或未來的指數成分名單。歷史數據庫在今天可能完全準確，卻不適合重建某人在過去某日實際知道甚麼。

當測試範圍排除已消失的工具時，就會產生幸存者偏差。僅用仍然存續的公司測試策略，可能遺漏影響歷史機會集合的破產、退市及收購。失敗的加密代幣或已終止基金也會產生同樣問題。應記錄數據集如何處理消失的對象，而不是悄悄刪除難處理的記錄。

公司行動需要單獨核對。一次一拆二的拆股，會把每股四十美元的一百股變成每股約二十美元的兩百股，暫不考慮其他價格變化。拆股本身不會讓持倉價值減半。將還原權息價格與未調整股數混用，會憑空製造盈虧。如果收益序列已經包含股息再投資，再加一次現金股息也會重複計算。應分別說明訊號使用的價格、實際可交易價格和持倉記帳方法。

將執行建模，而不是假定市場會幫忙

蠟燭圖觸及限價，並不證明你的整筆訂單都會成交。排隊位置、可用數量和蠟燭圖內部價格路徑都很重要。如果同一根 K 線同時觸及止損和目標，僅憑該 K 線可能無法確定先後順序。應保守處理這類模糊情況，或使用能確定順序的數據。

納入價差、傭金、融資費用、適用時的借券成本，以及合理的滑點。稅務處理取決於司法管轄區和具體情況，因此通用模擬應說明結果是否為稅前，而不是編造一個通用稅率。比較多種成本假設下的結果。只有在免費且瞬時成交時才成功的方法是脆弱的。

區分發現與評估

嘗試數百種參數組合併展示最佳一種，會產生選擇問題。某種組合可能僅憑運氣就顯得極好。應保留未用於開發規則的數據，避免反覆查看這份留出數據，直到它變成另一個訓練樣本。前向紙面測試提供另一種檢驗，因為新觀察是在規則固定之後才到來的。

報告失敗的變體、樣本量、日期範圍和試驗次數，而不只是獲勝的圖表。考察相鄰參數選擇的表現是否相似，還是某個孤立設定貢獻了全部利潤。即使電子表格精確到多位小數，假設結果仍是假設結果。歷史算術無法完整再現流動性、情緒和操作問題。

保留數據版本和計算變更的研究日誌。修正拆股調整或新納入一個退市案例，都可能顯著改變結果，而這些修正應保持可見。可復現性意味著他人能根據所述輸入與規則重建同一答案。這不代表答案在經濟上有用，但卻是判斷其是否有用的必要步驟。

先還原一筆交易，再相信一千筆結果

挑選一筆代表性交易，重建完整時間線：資料標註日期、真正可獲得的時間、作出決定、訂單到達市場、各次成交以及收費。這些時間不能互換。週二收盤後發佈的公告，不能支持週二上午的決策。時區轉換和夏令時切換，也可能使一條看似合理的規則悄然使用未來資訊。

接著核對整個帳戶，而不只是已平倉交易清單。期初現金、外部資金流、已實現盈虧和未平倉部位的市值，應能解釋期末權益。只統計已平倉結果，可能讓已兌現利潤顯眼，卻把巨額浮虧留在報告之外。多個同時出現的訊號也不能各自花掉同一筆可用現金。模擬器必須規定訂單爭用資金、購買力不足及樣本結束時仍有持倉的處理方法。

用結果已知的小型人工資料測試程式。沒有費用且價格恆定時，交易不應創造利潤；純粹拆股在股數正確調整後應保持財富不變。固定交易清單後提高傭金，淨利潤應恰好減少新增費用。缺失價格必須觸發有記錄的處理規則，而不是悄悄按零成交，或無限期沿用過時報價。

最後，選擇真正回答研究問題的比較基準。只做多股票的規則可能僅僅因為市場上漲而盈利。應在相同日期，與明確定義的被動曝險比較，並一致處理股息和現金。部分時間空倉也改變風險曝險及機會成本。期末餘額更高是需要解釋的證據，不是擇時能力存在的自動證明。