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type: atom
tags: [量化交易, 回测, 策略开发, 教训]
created: 2026-07-29
status: verified
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# 回测的三大核心教训

## 场景
你设计了一个量化策略，回测效果不错，准备上实盘。

## 三个必须验证的点

### 1. 有 Alpha 不等于能赚钱
选股信号有效（跑赢基准 +8.2%），但每日换仓的交易成本（印花税+佣金+滑点）能吃掉大部分超额收益。**T+1高频换仓在A股行不通。**

### 2. 等权持仓 + 无止损 = 尾部风险炸裂
策略能选出好股票（胜率55%），但因为等权配置和无止损，单日回撤-63%。**再好的选股也经不起一把亏光。**

### 3. 对声称"85%胜率"的策略保持怀疑
当有人声称一套战法有 85%+ 胜率、月均 3.5%+ 收益时，一定要回测。实测结果通常是：
- 胜率 ≤ 30%
- 大部分交易 1-2 天就触发止损
- 原因是：逻辑假设跟市场真实行为完全相反

## 怎么做
1. 任何策略先回测 1 年以上，不要只测几个月
2. 算上佣金+印花税+滑点（A股约 0.15-0.3%）
3. 至少加一档止损（-5% 硬止损是最低配）
4. 仓位不等于仓，按信号强度加权
5. 不要用幸存者偏差的数据（已退市股票要纳入）

## 为什么
A股的微观结构跟美股完全不同：T+1、涨跌停板、游资主导、散户占比高。很多"在美股有效"的策略到A股就是反向指标。

## 关联
- [[blacklist-filter-first]] — 回测前的第一步过滤
- [[tail-band-strategy-autopsy]] — 一个声称85%胜率但实测10%的策略解剖
MDEOF

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