前推分析：切片、训练比例与配置选择

前推分析把回测周期切成若干片，在每片的训练部分挑出最佳参数配置，再在它从未见过的测试部分上评估，最后报告拼接起来的样本外结果，并给出效率数值和去膨胀 Sharpe。

Senzoukria · 文档 · 更新于 2026 年 9 月

位置

位置
回放 → 准备 → 自动回测 → 勾选“前推 —— 寻找最佳配置”
默认值
切片 4，训练比例 0.7，选择标准 SQN
组合数
最多 400；一个配置至少要有 10 笔交易才可被选中
最少数据量
每一片至少需要 100 根训练 K 线和 50 根测试 K 线

它做什么

测试三十种配置再留下最好的那一个，衡量的是运气。前推分析把选择与衡量分开：参数在每一片的前段被选定，再在该片的后段上评估，而后段没有参与过任何选择。所显示的结果，正是这些从未被看过的片段的拼接，也是该策略真正会带来的结果。

实现（lib/replay/autoBacktest.ts，runWalkForward）：K 线被切成等长的片；在每一片内，前 trainRatio 比例的 K 线是训练窗口，其余是测试窗口。扫描维度的每一种组合都在训练窗口上运行，按选择标准打分，最佳者在测试窗口上运行一次。所有切片的样本外交易被拼接起来，综合统计即在其上计算。进度显示为“第 n 片 · 训练”，随后是“第 n 片 · 测试”。

设置

自动回测卡片中的前推设置
设置默认值它改变什么
前推开关关闭显示下方设置，并把运行按钮改为“运行前推分析”。
切片数4折数，2 到 12。切片越多训练窗口越短；如果划分后训练 K 线少于 100 根或测试 K 线少于 50 根，运行会被拒绝。
训练比例0.7每一片中用于选择参数的比例，0.5 到 0.9，步长 0.05。
选择标准SQN（质量，计入交易笔数）还可选盈利因子、每笔期望值或每笔 Sharpe。交易少于 10 笔的配置得分为负无穷。
要扫描的参数从脚本的 params 读取的维度，否则为 lookback 10、20、40 / stopTicks 20、40、80 / targetTicks 40、80、160每个维度用逗号分隔取值；“探索所有可读参数”会围绕脚本默认值设置最多五个维度；“重新读取脚本”可恢复它们。
组合数提示行—“{n} 种组合 × {folds} 片 —— 约 {dur}”，或“组合过多（上限 400）”。

解读结果

  • 前推效率 = 各切片样本外平均期望值除以样本内平均期望值。达到 70 % 或以上：“策略在其自身数据之外依然成立”；从 40 % 起：“它在样本外丢失了相当一部分优势”；再低：“结果的大部分来自过拟合”。低于 50 % 时该行会被高亮为不良。
  • 去膨胀 Sharpe：把样本外的每笔 Sharpe 与仅凭选择在所试配置数量下就能产生的阈值相比较。结论：稳健（经得起修正）、脆弱（配置数量解释了其中相当一部分）、噪声（与随机抽取中的最佳者无法区分）。
  • 折数表格：切片、训练、真实测试、配置，以便你看出所选配置是否在各片之间跳变。
  • 图表：样本内与样本外权益对比（优化器看到的那条曲线用虚线），以及把所选配置与其网格邻居相比较的参数稳定性（平台、斜坡或尖峰）。
  • 记入性能面板的，是综合的样本外统计数据。

局限与陷阱

每增加一种组合，就是在同一批数据上多抽一次；超过某个点，你衡量的就是一次过拟合的运气，这正是上限为 400、并且助手被要求把扫描控制在 100 以内的原因。在一个月的 15 分钟 K 线上扫描五个维度，会产出一个毫无意义的胜者。

切片按 K 线数量划分，而不是按日历；一片可能横跨一次市场状态的转变。扫描会把每种组合当作一次完整回测来跑，因此运行时间随 组合数 × 切片数 线性增长，长周期的 1 分钟 K 线需要数小时。前推分析使用与普通回测相同的成交规则和成本，并且绝不下达任何订单。

其他语言版本

常见问题

前推效率 45 % 是什么意思？
平均而言，样本外期望值只有样本内的 45 %：策略在未曾见过的数据上丢失了相当一部分优势。低于 50 % 时面板会高亮，助手也被要求直说结果的大部分来自曲线拟合。
为什么我设置的切片数被拒绝？
每一片必须保留至少 100 根训练 K 线和 50 根测试 K 线。周期过短或切片过多时无法满足；请减少切片数或延长周期。
我该按哪个标准来选择？
默认是 SQN，因为它把交易笔数纳入了评分。此外还有盈利因子、每笔期望值和每笔 Sharpe；无论选哪一个，交易少于 10 笔的配置永远不会被选中。