如何回测你自己的交易策略(不用写代码)

"这套方法我觉得挺灵"——问题是,"觉得"不等于"证据"。回测就是把你的规则套到历史数据上,看它过去到底赚不赚钱,而不是拿真金白银去试。

回测在测什么

一次有意义的回测,至少给你四个数:

• 胜率:多少比例的交易是盈利的。
• 盈亏比 / 期望:平均赚的 ÷ 平均亏的。胜率低但盈亏比高,照样赚钱。
• 最大回撤(MDD):历史上从高点最多回落多少——决定你能不能拿得住。
• 夏普比率:每承担一单位波动,换来多少收益。

只看"总收益"是新手最大的坑。一条年化很高但回撤 60% 的策略,现实里你根本扛不到回本。

三步做一次干净的回测

1. 把规则写成明确条件:别用"低了买",要用"RSI<35 且 收盘涨幅>1.5%"这种可判定的条件(见怎么写买入规则)。
2. 用够长、含退市股的数据:只测活到今天的股票会高估收益(幸存者偏差)。
3. 别过度拟合:参数调到历史完美,往往是记住了噪声。留一段数据做样本外验证。

不用写代码也能做

过去回测要会 Python。现在你可以在可视化策略构建器里搭好买入/止盈/止损规则,直接在自己的股票池上一键回测,看胜率、盈亏比、最大回撤,再决定要不要真用。

小结

回测不是为了找到"完美策略",而是为了在下注前,先知道这套规则大概是什么脾气。先验证,再执行。