摘要
回測可能是優化您與金融市場之互動方式的重要環節，有助您了解自己的交易思路及策略是否合理，及其是否有可能盈利。
前言
回測是用戶（交易者或投資者）在探索新市場及策略時可以用到的工具。它基於歷史資料提供有價值的回饋，並告訴您最初的思路是否有效。
無論採用哪種資產類別的交易，回測都能讓您避免用辛苦賺來的錢財冒險。在模擬環境中使用回測軟體，您可以構建及優化特定的市場交易方法。我們來深入探討一下。
什麼是回測？
在金融領域，回測透過測試交易策略，基於歷史資料的表現來考察其可行性。換言之，它根據過往的資料來查看策略的執行情況。如果回測顯示出良好的結果，則交易者或投資者可繼續前行，將此策略應用於實際環境。
但是，如果回測取得了較好的結果，在這種情況下意味著什麼？使用回測工具的目的是分析特定策略的風險及潛在盈利能力。可基於統計回饋來優化及增強投資策略，以盡可能提高潛在收益。進行完備的回測還可確保實際交易環境中實施該策略的可行性。
在更專業的層面上，回測交易策略絕對必不可少，特別是在演算法交易策略 (即自動交易) 方面。
回測如何運作？
使用具有誤導性的資料集進行回測，結果可能也並不理想。這就說明了為何在回測期間尋找能反映當前市場環境的優質樣本至關重要。但這實施起來尤為困難，因為市場處於不斷變化的狀態。
在您決定對策略進行回測之前，確定您想要確切查找的內容可能有所幫助。是什麼使該策略具有可行性？相反，什麼會偽造您的假設？如果您事先知道這些，結果很難影響您的偏見。
回測還應包括交易手續費及提現費，以及該策略可能產生的其他費用。同樣值得注意的是，回測軟體也可能極為昂貴，正如存取高品質市場資料。
回測的範例
以下是我們的交易系統：
- 我們在高於 20 週移動平均線的第一個週收盤價買入比特幣。
- 我們在低於 20 週移動平均線的第一個週收盤價出售比特幣。
此策略每年僅會產生少量的訊號。我們來看看從 2019 年開始的時間段。
自 2019 年以來的比特幣每週圖表。
此策略在所測時間範圍內產生了五個訊號：
- 按照約 $4,000 的價格買入
- 按照約 $8,000 的價格出售
- 按照約 $8,500 的價格買入
- 按照約 $8,000 的價格出售
- 按照約 $9,000 的價格買入
因此，我們的回測結果表明此策略將會實現盈利。這是否意味著它一定可以繼續發揮作用？並非如此。這只表明可以參考此特定資料集，如果策略能夠實現盈利。您可將此結果視為大致基準。
需要注意的是，我們只能查到不到兩年的資料。如果我們想要將其轉變為切實可行的策略，可能需要回溯到更久遠的時間，透過更多價格行動來進行測試。
回測和模擬交易的對比
所以現在我們對回測已經有大致的了解，也研究了一種非常簡單的投資策略。我們也知道，過去的表現並不代表未來的結果。
模擬交易是實時交易環境中對於策略的模擬。之所以稱為模擬交易，是因為這種方式雖然記錄了交易，但不會使用真實資金。該環境能為您提供更多功能，可改善策略以及了解效能。
這裡需要注意的是，資料有時候存在「摘櫻桃」的情況。這是指僅選取資料子集中的內容來確認帶有偏見的觀點。回測的重點是測試該策略的實時有效性。如果系統建議您執行某項操作，請參照執行。如果您僅根據個人偏見選擇「看似不錯」的交易，則對系統策略的測試就會無效。
手動回測與自動回測
手動回測包括分析圖表及歷史資料，並根據策略手動進行交易。自動回測實質上是相同的，但此過程由電腦程式碼（使用 Python 等程式設計語言或專門的回測軟體）進行自動化處理。
最大跌幅表示交易策略相對於上一峰值表現最遜色的時刻 (即分析期間您投資組合的最大跌幅)。
總結
許多系統交易者和投資者都在很大程度上依賴於透過回測來評估交易策略。它是演算法交易者工具包中的重要工具之一。
與此同時，解釋回測結果可能較為複雜。因為您很容易將自身偏見帶入回測方法中。僅進行回測可能不會形成可行的交易策略，但它有助於您測試交易思路並掌握市場脈搏。