【策略误区】回测惊艳，实盘翻车？揭秘影响实盘效果的几大关键因素！

### 分段重写

**一、算错了**

在我做量化测试的经历中，每当回测结果显示出显著的盈利能力，有高达95%的可能性是因为计算错误导致的。这种错误可能包括漏掉负号、忘记除以百分号，或者在不同的编程语言中混淆了迭代0和1的起始点等。为了避免这种情况，我现在养成了一个习惯：只要结果看起来过于美好，我就会仔细检查是否有计算错误。

为了更科学地判断结果是否过好，我采用了一种基于正态分布的模拟方法。首先，我使用历史数据来估计资产回报率的标准差，然后模拟多个等长的测试期回报序列。通过比较实测结果与这些模拟结果，我可以判断实测结果是否处于极端位置，从而识别出可能的过好或过坏的结果。

**二、未来函数**

未来函数是一个经常被提及的问题，也是一个非常关键的问题。它的危害在于它往往悄无声息地出现。例如，一些分析师的建议：“在熊市末期积极建仓，在牛市末期卖出股票”，如果我知道这已经是末期了，那我为什么还要听这些建议呢？在量化分析中，对曲线的平滑、模型的估计以及统计特征的提取等步骤都需要注意未来函数的影响。

为了避免未来函数的问题，我在编制测试流程时总是严格遵循时间顺序，并且在样本内的计算中完全屏蔽样本外的数据。经验在这里确实是一种宝贵的财富。

**三、存活者偏差**

存活者偏差是“未来函数”类别中的一个重要问题。简单来说，当我们只听取成功者的经验时，我们可能会得到与实际情况不符的信息。这在投资理财领域尤为常见。例如，在电视节目中，我们往往只会看到成功的投资者分享他们的经验，而看不到那些采用相同或类似策略但最终失败的投资者。这会导致我们对某些投资方式的成功率产生过高的估计。

因此，在进行长期交易策略测试时，我们必须注意指数成分股的变更和股票退市等因素对策略的影响。

**四、过拟合**

过拟合是指为了得到一个一致的假设而使假设变得过于复杂。想象一下，如果一个分类器能够百分之百正确地分类训练数据，但对任何与训练数据稍有不同的新数据都无法正确分类，那么这个分类器就是过拟合的。

过拟合的定义是：在一个假设空间中，如果存在另一个假设，它在训练数据上的错误率比当前假设小，但在整个实例分布上的错误率比当前假设小，那么我们就说当前假设过度拟合了训练数据。为了避免过拟合，我们需要确保我们的模型既不过于简单也不过于复杂，以便它能够在新的、未见过的数据上表现良好。