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回测验证
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本系列内容
找出回测与实盘的分歧点，剔除交易成本和测试设置的错误，过滤过拟合，最后再看结果指标。
从哪里开始
后面的内容会沿用前面定义的术语，按顺序阅读能减少理解上的缺口。
学习路径
1. 回测与实盘
在验证任何东西之前，先看两条权益曲线从哪里开始分离。
- 回测与实盘：找出收益曲线分叉的第一笔交易 先对齐代码、市场和成交设置，再核对信号、订单、成交和成本记录。本文介绍在不预先断定曲线差异原因的前提下，逐项验证的顺序。
2. 交易成本与测试设置
计入手续费、滑点和流动性，再剔除未来函数和重绘。
- 滑点、手续费与流动性——回测隐藏的交易成本 按相同的名义金额口径计算手续费和成交成本，并检查买卖价差的重复计算、交易频率的分母，以及实际下单规模与盘口深度。
- 前视偏差与重绘——确认信号最早可知的时点 区分变动的实时值、高周期未确认值、回溯标注的位置与未来数据泄漏。验证的重点不是图表上箭头的位置，而是信号最早可被知道的时点。
3. 过拟合与流程检查
区分碰巧有效的设置和经得起时间考验的设置，并验证优化流程本身。
- 过拟合：只有最高点周围平坦的设置才能扛住实盘 回测收益最高的参数，往往是迎合了过去噪音的曲线。只有相邻设置也同样表现良好的高原型业绩曲线，才能在实盘中站得住。
- 滚动前推分析：检验优化流程本身的方法 对整个区间一次性优化得到的分数，相当于预先看过未来再去拟合。滚动前推只在下一段样本外评估样本内选出的设置，以此检验流程本身。
4. 解读结果指标
了解稳健性、利润因子、夏普比率和索提诺比率各自遗漏了什么。
- 稳健性三项指标：判断收益率相同的两组设置该信哪一个的标准 介绍在收益率相同的两组设置间取舍时使用的三项稳健性评分（邻域稳定性、Edge Consistency、前N一致性）的计算方式，以及综合评分和参数敏感度的读法，依据OptiNod的实际实现。
- 利润因子：一个数字所隐藏的分布与样本 不能只凭交易笔数就信任利润因子。需要同时确认盈亏集中度、成本计入、胜率与平均盈亏比，以及未使用的区间。
- 夏普与索提诺——除以波动率的绩效，以及连上行也要惩罚的局限 只用收益率比较策略，会漏掉达到同一收益的路径上波动率的差异。本文梳理夏普比率的局限，以及索提诺比率为什么更贴近实盘。