什麼是回測？
回測（Backtesting）是用歷史市場數據模擬交易策略的執行過程，觀察策略在過去的表現如何。它就像是交易策略的「時光機」，讓你在投入真金白銀之前，先看看策略的歷史績效。
雖然過去的表現不保證未來的結果，但一個在歷史上完全無效的策略，未來有效的機率也很低。
回測的基本流程
步驟一：定義策略規則
將交易策略的所有規則明確寫下來：
- 進場條件：什麼情況下買進？
- 出場條件：什麼情況下賣出？
- 部位大小：每次買多少？
- 停損停利：虧多少出場？賺多少出場？
規則必須客觀、可量化，不能有模糊的主觀判斷。
步驟二：準備數據
- 收集足夠長的歷史數據（至少涵蓋一個完整的多空循環）
- 確認數據品質：是否有缺值、異常值、除權息調整
- 台股數據需注意股票分割、減資等公司行為的影響
步驟三：執行模擬
按照策略規則，逐日（或逐根 K 棒）模擬交易過程。記錄每一筆交易的進場價、出場價、持有天數、盈虧金額。
步驟四：分析績效
計算各項績效指標，評估策略的好壞。
關鍵績效指標
年化報酬率
將策略的總報酬換算成年化數字，方便與大盤或其他策略比較。
最大回撤（Max Drawdown）
策略從最高點到最低點的最大虧損幅度。這反映了你在使用這個策略時，最壞的情況會虧多少。
勝率
獲利交易佔總交易次數的比例。勝率 50% 不代表策略不好，只要賺的時候賺得多，虧的時候虧得少，整體仍可獲利。
盈虧比
平均獲利金額除以平均虧損金額。盈虧比 2 代表平均每賺 2 元只虧 1 元。
夏普比率（Sharpe Ratio）
報酬與風險的比值。夏普比率越高，代表承擔每一單位風險所獲得的報酬越多。一般而言，夏普比率大於 1 是不錯的策略。
交易次數
交易次數太少（例如十年只交易 20 次）則統計意義不足，結論不可靠。
回測的常見陷阱
前視偏差（Look-Ahead Bias）
使用了回測當時不可能知道的資訊。例如，用季報數據做判斷，但在回測中使用了季報公布日之前的數據。
存活者偏差（Survivorship Bias）
只用目前仍在上市的股票做回測，忽略了期間已經下市的公司。這會高估策略績效，因為下市的通常是表現差的公司。
過度擬合（Overfitting）
不斷調整策略參數直到歷史績效完美，但這些參數只是「記住」了過去的走勢，對未來沒有預測能力。
判斷方式：如果參數稍微改變就讓績效大幅下降，很可能是過度擬合。
忽略交易成本
每筆交易都有手續費和稅金。高頻策略如果忽略交易成本，回測績效和實際表現可能天差地遠。
提高回測可靠性的方法
樣本外測試
將數據分為兩段：前 70% 用來開發策略（樣本內），後 30% 用來驗證策略（樣本外）。只有在樣本外也表現良好的策略，才值得信賴。
走步優化（Walk-Forward）
不斷向前滾動優化窗口，模擬實際交易中「用過去經驗預測未來」的過程。
多市場驗證
如果一個策略在台股、美股、日股都有效，它的邏輯可能是通用的，而非只是巧合。
實戰建議
回測是每位認真的交易者都應該掌握的技能。但請記住，回測的目的不是找到一個「完美」的策略，而是排除那些「明顯不可行」的策略。保持合理的期望，注意各種偏差和陷阱，用樣本外測試驗證結果。一個在回測中表現穩健（而非驚豔）的策略，通常比一個回測績效驚人的策略更值得實際操作。