量化策略回测中的常见陷阱与规避方法

青衫湿

最近在搭建自己的量化交易系统时，发现回测结果和实盘表现经常出现较大差异。经过多次测试总结，发现以下几个容易被忽视的陷阱：

首先是幸存者偏差问题。很多回测使用现有股票池，但忽略了已经退市的股票，导致策略表现被高估。建议在回测时加入已退市股票数据进行修正。

其次是交易成本的影响。佣金、印花税和滑点成本在长期复利下会显著侵蚀收益。建议在回测中设置合理的交易成本参数，最好能区分日内交易和隔夜交易的成本差异。

另外，过度拟合也是个常见问题。策略在历史数据上表现完美，但在新数据上表现不佳。建议采用样本外测试和交叉验证，同时控制策略参数的复杂度。

最后是数据质量问题。有些免费数据存在缺失值或异常值，建议对数据进行严格的清洗和验证。特别是除权除息日的数据处理要格外小心。

希望这些经验对正在开发策略的朋友有所帮助。