回测与交易日志：为什么两者都需要

简而言之。 回测（backtesting）是在没有任何资金承担风险之前，用历史价格数据模拟一个策略；交易日志则记录真实订单下达后实际发生了什么。它们回答的是不同的问题，谁也不能替代谁：回测可以显示一套规则在历史上是否有价值，但只有日志才能显示交易者是否真的能执行它，而真实的滑点、真实的费用和真实的心理都会挡在路上。

交易者往往依赖其中一个而跳过另一个。有人把策略跑一遍回测，看到一条干净的资金曲线，便假定回测已经证明了结论而开始实盘交易。另一些人认真记录每一笔实盘交易，却从未在历史数据上检验过底层想法是否有任何统计价值。这两种习惯都留下了另一种做法本可以发现的盲点。

回测究竟测试什么

回测把一套固定的入场和离场规则应用于历史价格数据，并衡量会发生什么：净盈亏、胜率、回撤以及其他绩效统计数据，而且无需承担一分钱的风险（Corporate Finance Institute，"Backtesting"）。这使它运行成本低、迭代快。一个规则想法可以用多年的价格历史进行测试，调整后再测，这一切都发生在任何一笔实盘订单发出之前。像 MetaTrader 的策略测试器（Strategy Tester）这样的零售平台正是为此而存在：针对存储的历史价格数据模拟自动化策略的执行，以便在它接触实盘或模拟账户之前检查其逻辑（MetaQuotes，MQL5 文档，"Testing Trading Strategies"）。

回测的价值狭窄而具体：它回答的是，一套明确的规则在选定的一段历史上是否会产生正的结果。它不回答的是，同一位交易者在真实市场条件下是否真的能遵守这些规则。

回测看不到的东西

回测基于干净的历史数据运行，并在每个信号处模拟成交。它无从得知规则与真实订单之间发生了什么：点击买入前半秒的犹豫，因为交易"感觉"不对而被移动的止损，出于紧张而提前平掉的头寸，或者因为希望反弹而被持有太久的头寸。这些在模拟中都不会出现，因为模拟没有神经。

它还往往低估真实的交易成本。回测中的历史成交经常被假定在确切的信号价格，而实盘订单则在市场稍后提供的任何价格成交，外加点差和佣金。流动性好的品种上的滑点可能只有百分之几，在较薄的市场上则可能远超一个百分点，即使是一个小小的滑点假设，一旦被一致地应用于每一笔交易，也可能把回测中的优势变成实盘中的亏损者。

重要提示。 一个没有考虑现实的滑点、佣金和成交的回测，衡量的并不是交易者实盘中真正会体验到的策略。把一条干净的回测曲线当作起始假设，而不是保证。

交易日志转而捕捉什么

交易日志记录实际下达的交易：真实的入场和离场价格、真实的仓位、扣除费用后的真实结果，以及如果日志有记录的话，进入和退出交易时的心理状态。这是唯一能显示按规则书写与按规则执行之间差距的记录。

这个差距往往正是真正的故事所在。一个形态在回测中胜率干净地达到 55%，在实盘中仍然亏钱，不是因为形态错了，而是因为实盘执行每笔交易都持续地因滑点、犹豫或提前一根 K 线离场而吐出几个基点。给每笔交易记录形态标签才使这种比较首先成为可能；没有它，一段实盘亏损和一个失效的想法从内部看是一样的。

各自单独时的盲点

实用工作流：先回测，再记录执行差距

这两种做法作为先后顺序而不是二选一效果最好。先回测一个想法，在足够长的一段历史上并涵盖不止一种市场状况，在投入任何资金之前过滤掉从未有价值的规则。如果回测站得住，就以缩小的仓位实盘交易这个想法，并在专用标签下记录每一笔交易，包括入场和离场价格、仓位以及扣除成本后的结果。

在该标签下积累了一定数量的实盘交易之后，把日志记录的胜率和平均结果与同一套规则的回测数字比较。若吻合，在成本和正常波动能解释的范围内，说明该策略经受住了与真实执行的接触。若差距大而持续，则指向真实的问题：回测中被低估的成本，或者在真钱和真实情绪介入后没有按书面规则执行的规则。按固定时间表而不是只在形态感觉失灵时，去复盘该标签的策略拆解，才能让这种比较保持诚实。

对照回测基线解读实盘亏损期

没有回测可供对照，一个有记录的实盘形态上的亏损期很容易被误读。如果历史测试已经显示，连续五六次亏损是该策略回报模式的正常组成部分，那么类似长度的实盘亏损期就不是新信息；它是策略在按预期运行。没有这个基线，同样的连续亏损可能看起来像是想法已经失效的证明，交易者便会放弃从来没有出过问题的形态，或者对悄悄出了问题的形态加倍下注。

这与根据过小的实盘样本判断优势是不同的失败模式，后者是样本量问题。这里的问题是，对这个具体策略的"正常"是什么样子根本没有任何参照点，因为回测步骤被跳过了。期望值在回测和实盘日志中以同样的方式计算，是使这种比较具体而不是一种感觉的数字。

记录什么才能让比较真正奏效

只有当日志记录的细节足以与回测自身的输出对齐时，回测与实盘的比较才有效。只记录盈亏的日志条目，无法与报告胜率、平均结果和回撤的回测进行核对；两组数据需要说同一种语言。

至少，该标签下的每一笔实盘交易都需要形态名称、入场和离场价格、仓位、扣除费用后的结果以及日期，这样双方都可以计算同样的统计数据（该标签的胜率、平均结果、最大回撤）并并排放置。围绕这种细节程度构建的交易日志示例，使这种比较成为五分钟的查询，而不是事后根据经纪商对账单的手工重建。

常见错误

• 实盘交易一个经过回测的想法，却从不把实盘结果与回测对照。 对照才是全部意义所在；跳过它意味着回测只是一次性练习，而不是持续的检验。
• 假定回测的成交和成本与实盘状况相符。 不现实的滑点和佣金假设，经常把回测中的优势变成实盘的亏损者。
• 为一个从未在历史数据上测试过的想法记录实盘交易。 没有基线，就无法区分正常的亏损期和失效的想法。
• 在亏损期与其自身回测的回撤模式相符时就放弃策略。 在断定优势消失之前，先与回测对照。
• 把单次回测运行视为永久的证明。 市场状况会变化；一年前测试良好的规则集，需要用新数据定期重新核查，就像实盘优势一样。

本文仅供教育目的，不构成财务或投资建议。使用杠杆交易存在很高的亏损风险。过往业绩，无论来自回测还是实盘记录，都不代表未来结果。

使用 BitStat 交易日志自动将回测预期与真实的、有记录的结果进行对比，而不是追踪两张独立的电子表格并猜测两者之间的差距。