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在投入真實資金交易之前，對量化策略進行回測（Backtesting）**是必不可少的步驟。回測能讓我們在歷史數據上模擬策略表現，評估其潛在獲利能力和風險水平。本篇文章將詳盡說明如何正確地回測一個量化交易策略，包括回測的基本流程、常用績效評估指標（如總收益、年化報酬、夏普比率、最大回撤等），以及避免回測陷阱的方法。我們還將討論如何透過多次樣本外驗證和壓力測試來提升策略的可靠度，以及在回測後進行策略優化時應注意避免過度擬合。透過這篇指南，讀者將學習到一套系統性的策略回測與評估流程，為最終部署實戰交易做好準備。

目錄

• 什麼是策略回測？
• 回測流程步驟
• 回測結果評估指標
• 避免過度擬合的陷阱
• 結論

什麼是策略回測？

策略回測是指使用歷史數據來模擬一個交易策略在過去的表現，從而評估該策略的可行性。透過回測，我們可以在不冒真金白銀風險的情況下，檢驗策略的優勢和弱點，並據此做出調整。回測的結果通常包含一系列交易明細以及整體績效指標，這些資訊對策略開發者非常寶貴。

簡單來說，回測就像讓策略「時光倒流」，看看如果我們在過去按照策略規則交易，最終資產曲線會如何變化。如果結果顯示策略在歷史上穩定賺錢且風險可控，那至少說明該策略具備一定潛力；若回測發現策略時賺時賠甚至長期虧損，則意味這策略可能需要改進或放棄。

需要注意的是，回測的有效性依賴於歷史會重演的假設，即未來市場行為與過去有相似之處。因此回測結果並非未來表現的保證，但它是目前我們能掌握的最佳參考資料。

回測流程步驟

一個完整的回測流程通常包括以下幾個步驟：

1. 資料準備：收集並整理所需的歷史數據。這包括價格數據（開高低收）、成交量，有時還會用到企業財報、公佈經濟數據等。確保資料品質良好（無遺漏或明顯錯誤）很重要。如果策略要在不同市場測試，也要取得相關市場的數據。資料頻率則根據策略風格，可選用日線、分鐘線甚至Tick級數據。

2. 設定回測區間：選擇一段時間作為回測期間。例如2000年至2020年。要注意避免未來函數問題，也就是不能使用超出當前時間點以後才知道的資訊。一般會把最近的一段時間留作驗證集（out-of-sample），先用較早期間作參數調整，再用保留期間驗證性能。

3. 編寫策略規則：將交易邏輯以程式碼形式實現，包括進出場信號判斷，以及倉位管理等。這裡要謹守策略規則不能偷看未來資料。例如：當天收盤價是當天最後才能知道的，所以用日線回測時不能用當天收盤價作為當天開盤交易信號依據。這是回測編程中的常見陷阱之一。

4. 執行模擬交易：按照時間順序走訪歷史數據，讓程式在每個時間點判斷是否有交易訊號，並記錄虛擬的買賣操作。通常需要計入交易成本（手續費、滑點）以更貼近真實情況。例如股票買賣扣除千分之幾的手續費，用市價單可能產生滑點等。

5. 紀錄與計算結果：回測完畢後，會得到所有模擬交易的細節，比如每筆交易的進出場時間、價格、盈虧。接著計算整體績效，例如累計淨利潤、年化報酬率、勝率等。這些將用於評估策略的表現。

6. 結果可視化與分析：常見會繪製資金曲線圖（淨值隨時間變化）來觀察收益軌跡，也會製作回撤曲線圖、月度盈虧統計圖等。此外還需關注如連續虧損次數最多多少次？平均持倉時間多久？盈虧分佈如何？這些分析有助於全面了解策略特性。

7. 策略調整：如果結果不盡如人意，開發者可能改進策略，包括更改參數、增加或修改規則。改完再重新回測，直到策略績效達到滿意水準。但切記不要過度調整以滿足歷史，此點下節詳述。

8. 樣本外測試：當策略在樣本內資料優化完成後，拿之前保留的驗證集或其他市場數據進行檢驗。如果策略在未參與優化的資料上依然表現良好，可信度將大增。否則，可能存在過度擬合嫌疑，需要重新審視。

整個流程其實是一個迴圈反覆的過程。透過回測—改進—再回測，逐步打磨策略。同時，必須堅守嚴謹性，確保回測方法正確無誤，否則出現高估績效的假象會誤導決策。

回測結果評估指標

要判斷一個策略回測表現好壞，需要參考多個績效指標：

• 累計獲利與年化報酬率：這是直觀衡量策略收益的指標。累計獲利指回測期內資金總增長百分比，年化報酬則將其折算成年率。比如回測10年資金增長2倍，累計+100%，年化約7.18%。但單看收益不夠，它需結合風險指標。

• 最大回撤（Max Drawdown, MDD）：回測期間淨值從高點跌落低點的最大跌幅。這是非常重要的風險衡量。例如回測顯示策略最大回撤=20%，表示曾經本金損失20%。一般回撤越小越好，表示資金曲線更平穩。投資者能忍受的回撤視人而定，但通常超過30-40%就相當難受。

• 夏普比率（Sharpe Ratio）：夏普比率 = （策略年化報酬 - 無風險利率） / 年化波動率。它衡量的是單位風險所獲得的超額報酬。簡言之，夏普高表示風險調整後的績效好。量化策略夏普1以上算不錯，2以上屬極佳水準。

• 勝率與盈虧比：勝率=盈利交易數/總交易數，盈虧比=平均盈利額/平均虧損額。兩者需結合看。高勝率策略通常盈虧比偏低（每筆賺少賠多但勝多負少），如均值回歸策略。反之趨勢跟蹤勝率低但大賺小賠（盈虧比高）。不同風格策略可接受的組合不同，但一個成功策略至少要確保長期期望值為正，即 勝率 * 平均賺 - (1-勝率) * 平均賠 > 0。

• 交易次數和週期：策略一年大概下多少單？平均每筆交易持有多久？這關乎交易成本累積和實現難易。高頻交易策略每年上千次交易就要評估成本吃掉多少利潤，執行面是否可行。低頻策略雖然少但可能時間長，需要有耐心且保證有足夠樣本檔數支撐統計顯著性。

• 其他風險指標：如Calmar Ratio（年化報酬/最大回撤）、Sortino Ratio（只考慮下行波動的夏普）、MAR比率（累計收益/最大回撤）等。這些都是不同角度的風險調整收益比。

此外，有些專門情況指標也值得看：

• 連續虧損次數和連續虧損期間：如最大連虧筆數=5筆，或資金曲線連跌最長8個月。這有助於心理準備最壞情況。
• 敞口：比如策略平均資金使用率多少（有無空倉時段），多空雙向頭寸分佈等等。
• alpha和beta：若以某基準（如大盤指數）為參照，計算策略的alpha（超額收益）和beta（與市場相關度）。若做多股票策略，一般希望高alpha低beta，表示績效主要靠策略選股貢獻而非市場隨動。

舉個例子：策略A十年回測年化收益15%，MDD 30%，夏普1.2，勝率50%，盈虧比1.5，交易頻率中等。策略B年化20%，但MDD 50%，夏普0.8，勝率35%，盈虧比2.5。哪個好要視投資人風險偏好，很多人寧選A因為更穩健。若能承受風險追求高收益的或許選B。但夏普偏低也意味B的績效可能較不穩定。所以這些指標要綜合權衡，選擇符合自己目標和風險承受度的策略。

提到回測中重要的指標包括總獲利和最大回撤，正是上述討論的重點。總之，透過這些量化指標，我們能較全面地認識策略的風險報酬特性，從而做出明智判斷。

避免過度擬合的陷阱

在策略回測與優化中，最大的陷阱之一就是過度擬合。所謂過度擬合，指的是策略被調整到完美匹配歷史數據的細節噪音，以至於失去對未來的預測能力。過度擬合的策略在回測上看起來績效極佳，但一旦實戰可能表現大幅走樣甚至虧損。

如何察覺過度擬合？一個明顯信號是策略複雜度過高：用了太多參數或條件。例如策略包含10個以上參數，每個都微調到小數點後2位才能得到亮眼結果，那很可能只是curve-fitting。如果稍微改變參數績效就大幅下降，也是跡象之一。另一跡象是在樣本內表現和樣本外差距懸殊：比如1980-2010優化結果年化30%夏普2，但2011-2020驗證只有年化5%夏普不到1，顯示策略未能泛化到新時期。

避免方法：

• 留出驗證集：前面提過，不用所有歷史資料來優化，用一部分保留檢驗。過度擬合的策略往往通不過這關卡。
• 交叉驗證：將資料分塊，多次在不同子集優化和驗證，看表現穩定性。
• 簡化模型：遵循KISS原則（Keep it simple, stupid），盡量用最少的參數和條件達到目的。剔除邏輯相近或貢獻不大的因子，降低複雜度。
• 嚴格統計檢定：例如運用t檢定檢查策略收益是否顯著異於0，或用蒙地卡羅法隨機打亂序列多次回測，看看績效優異是否僅偶然。
• 經驗常識校驗：問問策略規則是否有合理的經濟意義或市場邏輯支持。如果完全只是數學上湊出來的關係且難以解釋，穩健性存疑。
• 滾動回測：採用滾動視窗方式逐步將策略應用於未見過的新資料，可觀察性能是否隨時間衰減或保持。
• 壓力測試：模擬極端行情下策略表現（如金融危機時），檢查是否有不可接受損失。如果優化只著眼於一般時期，未考慮極端，實戰遇到黑天鵝會很危險。

範例：一名新手研發了一個結合十多個技術指標的策略，在2005-2015台股資料上調了很多參數，結果回測年化報酬驚人。然而2016-2020一測試，發現完全失效。究其原因，原來他在2008金融海嘯期間也調出了高績效，但那實際上靠的是一系列fit當時市場偶然走勢的條件組合，缺乏普遍性。這提醒他需要大幅簡化策略、聚焦真正有效的核心邏輯。後來他減到只用3個指標，棄用明顯fit局部的條件，重新驗證，結果性能在不同時段都較穩定，雖然犧牲了部分收益率，但換來可靠度提升。

最後還要強調，回測不是目的，本質在預測未來。因此寧可選擇回測稍遜但邏輯健全、穩定性強的策略，也不要迷信那些回測極美卻脆弱不堪的所謂「聖杯」。適當引入隨機性測試策略強健性，對抗人性的過度優化衝動，是每個量化交易員必備的修養。

結論

策略回測是連結量化交易理論與實踐的關鍵橋樑。我們在本篇中討論了如何進行嚴謹的回測，以及如何正確解讀回測結果來評估策略的好壞。透過回測，我們可以提前發現策略潛在問題並加以改進，同時透過多種績效指標了解策略的風險收益特徵。然而，回測也有其局限，特別是過度擬合的風險，如果不加以克服，可能導致對策略前景的錯誤判斷。

總而言之，一個成功的量化交易策略往往在歷史回測中已表現出色，並經受住了樣本外資料的檢驗。同時其風險指標處於可接受範圍，說明策略不但賺得到錢，也虧得起錢。當然，即便如此，我們也應對未來保持謹慎，因為市場是動態變化的。因此在策略上線運行後，也要持續監控實際績效，必要時重新回測調整，確保策略始終與市場環境相匹配。

在下一篇文章中，我們將探討更進階的量化交易主題，例如算法交易與高頻交易的世界。那是一個更講究速度和精密執行的領域，我們將帶你了解高頻交易的原理、策略和技術挑戰，揭開閃電交易的神秘面紗。