回测
回测（backtest）是把一条完整写明的交易规则，在明确的成交模型下跑在历史数据上，并报告扣除成本之后会发生什么。它的结果以数据覆盖范围、成交假设和试过多少条规则为条件；它描述的是在那些假设之下的过去，并不能证明未来的优势。
Senzoukria · 术语表 · 更新于 2026 年 9 月
回测开跑之前需要什么
- 一条完整写下来的规则：品种、交易时段与时区、K 线构建方式、信号时点、入场、出场、手数，以及数据排除条件。
- 真正包含该规则所需输入的数据。足迹规则需要每个价位上成交的买量和卖量；盘口规则需要挂单簿历史；这两样都无法从 OHLC K 线里还原出来。
- 一个成交模型，说明决策在什么时候做出、入场按哪个价格成交，以及当止损和止盈可能在同一根 K 线内都被触及时怎么处理。
- 成本：每张合约和每笔委托的手续费、入场与出场的滑点，并按该品种的每跳价值换算成金额。
三类历史测试
一个限价被某笔已记录的成交触及，并不能证明你的委托一定会成交；排队位置不在数据里。数据覆盖上的空洞也不等于市场没有波动。这些限制属于结果本身，而不是脚注。
| 模型 | 能评估 | 不能确立 |
|---|---|---|
| OHLC K 线测试 | 基于收盘 K 线的规则 | K 线内的先后顺序、排队成交 |
| 逐笔成交回放 | 基于已记录成交的规则 | 缺失的历史盘口深度 |
| 挂单簿回放 | 覆盖范围内的盘口事件 | 你自己那笔反事实委托能否确定成交 |
结果到底说明了什么
一条向上的资金曲线只回答了一个很窄的问题：在产生它的那些假设之下，过去发生了什么。它完全没有说明这条规则是不是在测试之前就定义好了、那些成交是不是真能拿到，以及一路上被丢掉了多少个变体。在尝试很多次之后得到的结果越亮眼，需要的证据就越多。请把样本外结果、失败的配置，以及对更高成本的敏感性，和曲线一起报告出来。
在 Senzoukria 里
「回放」界面有一个自动回测模式。它的面板会把脚本编辑器里的策略，在本机缓存的 K 线上逐根跑一遍。开跑之前，面板会按交易时段报告这些缓存 K 线的覆盖范围，并说明缺了什么，这样结果就带着它实际覆盖的窗口标签。
「交易成本」区块接受以跳数表示的手续费和滑点；它的提示写着：把两者都设为零，是回测撒谎的第一种方式。决策在收盘 K 线上做出，入场按下一根开盘价成交，出场使用 K 线价格；引擎不会去重建交易所的排队队列。一个回测助手可以对跑完之后的统计结果给出评论。这个界面不会发出任何委托；实盘执行只存在于由人手动武装的自动驾驶之中。
常见错误
- 把在合成 K 线上做的语法检查当成回测。
- 以零成本跑出结果，再拿它去和一个计入了成本的结果比较。
- 把一个价位从一个期货到期月直接带到下一个月，却不处理换月时的价格差。
- 只留下赢的那个变体，忘了一共试过多少个。
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常见问题
- 订单流策略能回测吗？
- 能，前提是历史数据里含有该规则读取的输入。足迹规则需要每个价位上成交的买量和卖量，逐笔历史能提供，K 线不能。读取挂单流动性的规则需要记录下来的盘口深度，这类数据更少见、体积也更大。缺了这些输入，规则就无法被评估，只能被近似。
- 一个盈利的回测能证明存在优势吗？
- 不能。结果取决于成交假设、成本、数据缺口、试过多少种配置，以及那段时期的市场环境。一个在更高成本下依然成立、在从未见过的数据上依然站得住、并且在测试之前就定义好的回测，是更强的证据——但它仍然只是关于过去的证据。
- 回测应该记录哪些东西？
- 规则的版本和参数、试过的配置数量、数据来源、合约、日期区间、交易时段和缺失区间、入场时点和歧义 K 线的处理方式、手续费和滑点、训练集与测试集的切分、按窗口统计的净结果和回撤，以及一条事先定好的否决标准。正是这份记录，让结果可复现、可比较。