feat: Wiki名词解释扩充 - 新增10个核心术语(XAUT/代币化美股/清算/回测/仓位管理/链上数据/滑点/多空比/Hyperliquid/做空)

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# 回测Backtesting
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## 定义
**回测**是指将交易策略应用于历史数据,模拟该策略在过去一段时间内的表现,以评估其有效性和风险特征的过程。回测是量化交易策略开发的核心环节,但也存在多种偏差陷阱。
> "回测结果好看不代表实盘能赚钱——过度拟合、前视偏差、幸存者偏差是三大最常见的回测陷阱。"
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## 核心评估指标
| 指标 | 计算方式 | 优秀标准 | 说明 |
|------|---------|---------|------|
| 年化收益率 | 总收益折算为年化 | > 30% | 加密市场基准较高 |
| 夏普比率 | 超额收益/波动率标准差 | > 1.5 | 见 [夏普比率](./夏普比率.md) |
| 最大回撤 | 峰值到谷底的最大跌幅 | < 20% | 见 [最大回撤](./最大回撤.md) |
| 卡尔玛比率 | 年化收益/最大回撤 | > 2.0 | 综合衡量收益风险比 |
| 胜率 | 盈利交易次数/总交易次数 | > 50% | 需结合盈亏比看 |
| 盈亏比 | 平均盈利/平均亏损 | > 1.5 | 胜率低时需更高盈亏比 |
| 交易次数 | 回测期间总交易次数 | > 100 次 | 样本量不足结论不可信 |
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## 三大偏差陷阱
### 1. 前视偏差Look-Ahead Bias
**定义**:策略在计算信号时使用了未来才能知道的数据。
**常见案例**
- 用当日收盘价计算均线,但信号在开盘时就触发
- 用最高价/最低价作为止损,但实际交易时无法预知
**防范方法**:严格使用已收线的 K 线数据,信号只在下一根 K 线开盘时执行。
### 2. 过度拟合Overfitting
**定义**:策略参数过度优化以适应历史数据,导致在未来数据上表现差。
**识别方法**
- 样本内In-Sample表现远好于样本外Out-of-Sample
- 参数稍微调整一点,结果大幅变化
**防范方法**
- 将数据分为训练集70%、验证集15%、测试集15%
- 使用 Walk-Forward 滚动优化而非全局优化
### 3. 幸存者偏差Survivorship Bias
**定义**:只用现存的交易品种回测,忽略了已退市/归零的品种。
**加密市场案例**2021 年 DeFi 热潮中,大量代币归零,只回测现存代币会高估策略收益。
**防范方法**:使用包含退市品种的完整历史数据集。
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## 回测流程(标准 7 步)
```
第一步:数据准备
获取高质量 OHLCV 数据 → 清洗异常值 → 处理缺失数据
第二步:策略定义
明确入场/出场规则 → 止损/止盈逻辑 → 仓位管理规则
第三步:样本外分割
训练集 70% | 验证集 15% | 测试集 15%(时间顺序分割)
第四步:信号生成
在训练集上生成信号 → 严格避免前视偏差
第五步:参数优化
网格搜索 / 遗传算法 → 在验证集上评估 → 防止过拟合
第六步:样本外测试
用测试集评估最终策略 → 此步骤只能执行一次
第七步:结果分析
计算所有评估指标 → 压力测试 → 决定是否实盘
```
详细流程见:[回测方法论与实践](../../07_回测框架/回测方法论与实践.md)
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## tradehk 信号系统回测建议
针对 EWO 转换信号的回测特殊注意事项:
**数据要求**
- 最少需要 6 个月以上的 10m K 线数据
- 需要同时包含 4h K 线(用于大周期偏向计算)
- 推荐使用 Binance 历史数据(精度最高)
**信号执行时机**
- EWO 转换信号在**已收线**的 K 线上确认
- 实际入场在**下一根 K 线开盘价**执行
- 不可使用当根 K 线收盘价入场(前视偏差)
**评估重点**
- 重点关注假信号率EWO 穿越后价格反转的比例)
- 对比不同阈值设置下的胜率变化
- 分析不同市场状态(牛市/熊市/震荡)下的策略表现
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## 常见误区
**误区一:回测收益越高越好**
高收益往往伴随高风险或过度拟合。卡尔玛比率(收益/回撤)比单纯收益率更重要。
**误区二:回测通过就可以实盘**
回测只是必要条件,还需要模拟盘验证Paper Trading至少 1-3 个月才能考虑实盘。
**误区三:手续费不重要**
高频策略中手续费可能吃掉 30-50% 的利润。回测必须包含真实手续费(通常 0.05-0.1%/笔)。
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## 相关术语
- [夏普比率](./夏普比率.md)
- [最大回撤](./最大回撤.md)
- [Kelly公式](./Kelly公式.md)
- [EWO-艾略特波浪振荡器](./EWO-艾略特波浪振荡器.md)
- [量化交易](./量化交易.md)