Gate.io 博客 Gate.io量化专栏：回测功能的妙用在哪里？

Gate.io量化专栏：回测功能的妙用在哪里？

07月23日 15:32

作者：Gate.io观察员 Jacky.S

在加密货币交易市场中，回测可以简单理解成我们对过往交易策略的“复盘”，它是用户交易活动中的宝贵经验，也是优化投资策略的关键步骤。可观的收益是交易者始终追求的终极目标，有效的利用这些回测得来的“历史财富”，利于达成更高的收益成就。

作为探索交易新市场新策略的实用功能，回测可以帮助投资者利用历史数据，提供有价值的交易策略反馈。在Gate.io量化交易中，不论制定哪种CTA信号追踪的量化策略，通过回测都能够减少策略失误或者是资金投入风险，从而提升量化交易策略的成功率。

什么是回测

顾名思义，回测即是根据用户设置的不同量化策略和时段进行回测，回测结果将会显示该策略和时段下完整的交易数据，包括总收益、最大盈亏、最大回撤百分比等。用户可在执行策略前进行回测，以回测结果作为参考，判断策略可行性。

Gate.io量化交易策略库包含现货网格交易、合约网格交易、MACD (指数平滑移动平均线)、双均线、MACD-RSI、双均线-RSI六种量化策略，用户可自由选择使用，回测功能目前适用于CTA信号追踪类策略，也就是除网格交易外的后四种量化策略。

针对回测，这里有两点需要注意。其一，如果我们通过回测功能了解了某种量化策略的风险和潜在的获益能力，这将对后续量化策略的制定带来极大助益，还可以确保在实际的交易市场中该量化策略的可行性。由此可见，客观真实的回测反馈数据，只需要我们针对性的优化策略，即可轻松实现收益。

另一种情况是，如果我们收集到的是在某种特定或极端行情下的回测结果，这就需要我们慎重的考虑市场变化等因素。基于此类回测数据进行的量化策略优化，可能导致收益进一步受损；因此，量化策略执行中的当下市场条件对于策略的影响至关重要，交易员要时刻保持对市场行情的风险认知。

如何进行回测

在“成为信号者”一栏找到“CTA信号追踪”，点击对应量化策略后的“回测”按钮，即可进行回测。

在回测策略页面填写相关信息，包括交易市场、杠杆倍数、初始投资、回测时间段等。

进而我们会的得到一些回测数据，包含盈亏概况、回测图表以及交易记录等。

回测的工作原理

简单来说，回测的工作原理是参考交易市场历史上有价值的数据，来对当下或未来交易策略进行指导。交易市场是不断变化的，找到对量化策略有帮助的历史数据绝非易事，较短时间段内的数据无法有效的“预测”未来行情，这就要求回测时间必须是较长的一段历史周期。

其次，为了不影响历史数据带来的策略偏见，交易者需对获得的回测数据保持理性的判断，误导性数据可能使得量化策略适得其反。在制定策略之前，尤为注意的是要确保所得数据必须对策略有所帮助，当我们依靠回测数据设想了可能出现的情况，并能够有效规避误区时，才算是有效利用了它们。

充分了解回测的工作原理是进行回测的前提。同时，Gate.io的量化交易也是为广大新手及专业用户提供庞大的量化策略库，帮助用户利用各种数量模型严格进行自动、稳定和程式化的交易，克服人工判断带来的认知偏差。作为量化交易的内置功能，回测与量化交易的工作理念高度契合。

回测与模拟交易的区别

了解了回测的工作原理，我们会发现它与模拟交易有着异曲同工之处。事实上，由回测得来的数据可以在模拟盘中进行测试，也可以说是对回测结果的检验，这在某种程度上有助于量化策略的制定。但偶尔的测试成功或失败，不是否定回测功能的理由，因为对未来行情的预判，没有绝对的准确性。

一般情况下，新产品上线前会提供给用户模拟盘进行操作并熟悉产品，进行模拟交易有很多益处，比如节约资金、判断趋势、交易练习等。在模拟交易中，用户可以基于提供的诸多与实盘一样的功能进行交易而不用投入真金白银，是优化策略了解产品的绝佳渠道。

回测的本质是向未来提供相对有价值的趋势及数据参考，如果一味的使用回测数据进行模拟交易，对交易者的交易能力提升来说其实是很不友好的。投资者依靠回测数据，反复制定并优化量化交易策略是提升交易能力的关键，稳步增加的收益亦是在每一次真实交易中产生的，这也是回测功能的价值所在。

总结

随着量化交易的兴起，越来越多的投资者依靠回测功能详实的数据分析，全面的回测维度，即时的策略评估等特性创造了不少收益，成为了“信号者”制定策略之前的“军师级”辅助工具。当然，回测功能不是完美的策略制定工具，回测数据中天然带有交易者以往的“偏见”信息，科学合理的使用回测功能才能帮助投资者精进交易策略，实现可持续的量化交易收益。

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