加密货币回测：初学者避免虚假优势的清单
回测将明确的交易规则应用于历史数据。它探讨的是这些规则在特定假设下会如何表现，而不是你下个月能赚多少钱。最有价值的结果可能是。
教育指南。示例为假设性内容，非实时报价。不构成个性化投资建议。
回测将明确的交易规则应用于历史数据。它探讨的是这些规则在特定假设下会如何表现，而不是你下个月能赚多少钱。最有价值的结果可能是发现，一旦剔除后见之明并纳入现实成本，一个看似有吸引力的想法便不复存在。
在检查结果之前先制定规则
明确资产范围、交易场所、时间框架、信号、入场时机、仓位大小、出场条件以及最大同时敞口。还需明确缺失数据的处理方式以及任何借贷或卖空要求。一条具有清晰假设的简单规则，比为了美化收益曲线而编造的一系列例外情况更易于审计。
仅供说明，假设有一条规则：观察相对于移动平均线的已完成日线收盘价，并在下一个可用的执行机会时交易。这是测试规范，而非推荐策略。使用最终收盘价发出的信号，不可能在同一根K线内更早获得成交。
检查您的数据实际代表什么
使用一致的时间戳和时区。检查重复的K线、缺失的间隔、交易所停机以及可疑价格。不要假设每个聚合报价都能在您预期的交易所成交。对于衍生品，合约规格和资金费率历史很重要；对于现货，上线日期和可用交易对很重要。
避免幸存者偏差。今天成功的代币并不代表过去存在的所有代币。排除失败或被下架的资产可能会使策略看起来比实际更具韧性。今天可用的市场数据也可能包含当时未知的修订或分类。
三个使结果无效的技巧
前视偏差使用在可用之前就已存在的信息。例如，在未收盘的K线上进行交易，或将后来修订的数据点当作当时已知的那样使用。故意调整信号和执行时间，并手动审计几笔交易。
过拟合意味着将规则调整以适应历史噪声。尝试数百种参数组合并仅报告获胜者，会造成隐藏的筛选问题。记录您尝试过的内容，偏好易于理解的规则，不要将最佳运行结果呈现为无偏见的发现。
K线内歧义出现在蜡烛图数据无法揭示事件顺序时。如果止损和目标价均位于单根蜡烛的范围内，仅凭OHLC（开高低收）数据可能无法确定哪个事件先发生。应使用更细粒度的数据或采用保守假设，并披露所作出的选择。高低价触及限价单也不证明你的订单具有执行优先权。
包含实际交易的成本
扣除入场和出场费用，模拟滑点和买卖价差，并在相关情况下包含融资或资金费用。尊重最小订单规模和合理的流动性。将更高的成本作为压力测试情景。一种需要不可能成交的策略，并不会因为图表看起来更具吸引力而得到改善。
在假设性测试中，若初始权益为10,000美元，毛利润为800美元，总模拟成本为350美元，则净利润为450美元，即4.5%（税前且未考虑其他遗漏因素）。仅看毛回报率会显示为8%。这两个数字均未说明期间回撤的幅度。
将开发与评估分开
使用较早的时期进行开发，使用较晚且未触碰的时期进行评估。前向检验（walk-forward）过程会反复在早期信息上进行开发，并在后续窗口上进行评估。一旦你反复针对保留集进行调优，它就不再真正未被触碰。在数据适用的上涨、下跌和横盘条件下进行测试。
将净回报与最大回撤、敞口、换手率、交易次数、平均盈亏以及对少数异常值的依赖程度一起审查。回撤衡量的是从先前权益高点开始的下跌；良好的最终余额可能掩盖了不可接受的路径。小样本或一次幸运的交易可能会主导汇总统计数据。
下一步是另一个测试
保留规则、数据窗口和假设，以便他人能够复现结果。然后使用 https://realcryptocap.com/articles/crypto-paper-trading-guide 对不变的规则进行前向测试。历史盈利能力并非预测，回测也不能证明承担真实资本是合适的。
来源和进一步阅读：Binance Academy，《什么是回测？》— https://academy.binance.com/en/articles/what-is-backtesting；Binance Academy，《如何回测交易策略》— https://academy.binance.com/en/articles/how-to-backtest-a-trading-strategy。独立解释，包含原始示例。