回测思维营

先破三个误解。误解一：回测能预测未来——不能，它只回答「这套规则在历史上会怎样」，未来没有重考。误解二：随便跑跑就行——参数、区间、手续费口径不一样，同一套规则能跑出天壤之别。误解三：指标越高越好——高得离谱的成绩单，往往不是方法好，是过拟合在作弊（第 7 章专门拆它）。

那回测到底在测什么？它把三样东西摆上台面：规则（你什么时候买、什么时候卖）、历史（一段真实的日K行情）、结果（按规则撮合后账户变成多少）。它像奶茶店老板先拿过去三个月的顾客记录重演一遍开店方案——不保证新店赚钱，但能看出方案哪里会漏。

回测的核心词素是「反事实」：历史已经是事实，你是在问「如果我当时用这套规则，会发生什么」。所以回测天然有三条边界：历史≠未来、规则要可执行（不能马后炮用未来数据）、结果依赖口径（是否计手续费、用什么基准）。

在 MangoForge 里，回测不是一张示意图，而是真实计算：策略实验室用腾讯前复权日K（东财兜底）在服务端实时撮合，零 mock。这意味着你看到的每一条净值、每一个指标，都是真行情算出来的——也正因如此，你得先学会怎么读它。

策略千千万，按世界观分三大族。趋势族：涨了跟着买、跌了跟着卖，赚趋势延续的钱（均线交叉、海龟突破、动量都属于它）；均值回归族：涨多了卖、跌多了买，赌价格会回到平均（RSI、布林反转属于它）；纪律族：不看行情，靠固定规则摊平成本或吃波动（定投、网格、价值平均属于它）。

每族都有软肋：趋势族怕震荡——价格没有方向来回扫，每次金叉都是假信号，来回挨打；均值回归族怕单边——强趋势里「超买」了还能更超买，钝化失效；纪律族怕的是「坚持不住」和极端单边（网格深套、定投拿不住）。看懂软肋，你就知道什么时候该怀疑策略。

经典变体值得认识：海龟突破（唐奇安通道突破买入，假突破多，需 ADX>25 过滤）与 动量（只买过去涨得够多的，风格切换会亏）都属趋势族；RSI（超买超卖反转，单边钝化）与 布林反转（触轨反转，强趋势失效）属均值回归族。MangoForge 实验室暂未内置海龟/RSI/布林，但看懂原理后，你能在现成的 5 个策略里亲眼看到同类失效。

MangoForge 实验室内置 5 个策略，正好三族齐备：均线交叉（快线上穿慢线买、下穿卖，趋势族）、动量（观察期内涨得够多才买、到期卖出，趋势族）、定投（固定周期投固定金额，纪律族）、网格（跌一档买一格、涨一档卖一格，纪律族）、价值平均（每月把市值校准到目标增长线，纪律族升级版）。切换 Tab 就能看到每个策略的参数面板长得完全不同。

基准（Benchmark）是回测里最重要的「对照组」：在 MangoForge 里，基准就是等额资金首日一次性买入持有（Buy&Hold）——同样一笔钱，第一天全买进去，之后什么都不做。

为什么必须比？因为时代红利会假装成你的本事：过去十年大盘年化 10%，你的策略年化 8%，不是策略好，是你跑输了躺着不动的人。回测成绩单里策略净值线和基准线并排画，就是逼你先看这条线。

Alpha 就是「跑赢基准的那部分」：策略收益 − 基准收益 = Alpha。正的 Alpha 才说明策略在「选股/择时」上真的有增量；负的 Alpha 说明你的忙碌还不如什么都不做。先跑赢基准，再谈贡献。

MangoForge 的成绩单把策略净值与基准画在同一条图上（图例：策略净值 / 基准 / 买卖信号），一眼能看出「跑赢还是跑输」。更狠的对比在 /lab/result：5 个策略同起跑线横评，还按前后半段拆开年化——能看出谁在哪个阶段吃到了行情红利。

很多人只研究「买什么、什么时候买」，忽略了「买多少」。经典框架是先定风险，再倒推仓位：先问「这笔钱我最多能亏多少」，而不是「这笔钱能赚多少」。

素材里给出的通用公式（ATR 仓位法）：单笔风险额 = 账户资金 × 风险比例（如 1%）；止损距离 = 2 × ATR（ATR 是最近 N 天的平均真实波幅，衡量标的跳得有多凶）；买入股数 = 风险额 ÷ 止损距离。波动越大的标的，同样的风险额对应的股数越少——波动大，仓位就要小。

为什么这样设计？因为回撤会吃掉复利：亏 50% 要涨 100% 才回本。仓位的作用不是多赚，是保证你在最坏情况里还能活着。1% 风险原则的本质是：连续错 10 次，账户只亏约 10%，你还有本钱继续执行规则。

MangoForge 实验室把「仓位」做成了可见参数：均线交叉有仓位上限（金叉时最多投入多少比例，默认 80%，可调 30%~100%），网格有网格数量与每格金额（弹药怎么分配）。调低仓位上限重跑一次，你会发现收益和回撤一起变小——这就是「仓位是第二半」的直观演示。

回测成绩单最重要的一张图是资金曲线（权益曲线）：把账户价值按天连成线，策略净值与基准并排。它回答「这套规则在历史里怎么走过来的」。但曲线有欺骗性：只看终点收益率，你会漏掉中间每一次 -40% 的深渊。

最大回撤（Max Drawdown）是「从最高点跌到最低点的最大幅度」，是这条曲线最诚实的伤口。产品端把最大回撤做成独立指标卡，还会统计回撤体检：回撤超过 30% 的次数（deepDrawdowns）——一次 30% 以上的深渊就足以让多数人中途放弃。

另一个常被忽略的量是回撤修复时间：跌下去之后多久才爬回前高。素材给出的健康阈值是回撤 < 20%、修复 < 12 个月。修复时间长的策略，即使最终赚钱，持有过程也极其熬人——策略可以等，你的心态等不了。

产品端的三色图例帮你读图：策略净值（真实撮合结果）、基准（Buy&Hold）、买卖信号（▲▼标在触发日）。把信号叠在曲线上看，能直接看到哪些买入点之后就是深渊——这就是「信号 + 回撤」联合读法。

只看年化收益率是最常见的错误——高年化可能来自一次暴涨、极深回撤或极低胜率。MangoForge 成绩单一次给全六个指标：年化收益率、最大回撤、夏普比率、胜率、盈亏比、交易次数。素材给出的健康参考线：年化 > 15%、夏普 > 1.0、回撤 < 20%、修复 < 12 个月、胜率 × 盈亏比 > 1。

夏普比率是最关键的合成指标：它等于「每承担一单位波动，换来多少超额收益」。夏普 1.2 的意思是，这份收益的质量不错——波动没有白白吃掉利润。夏普 < 1 说明收益来得「太辛苦」，风险调整后并不划算。产品端夏普按无风险利率 2% 年化计算。

胜率 × 盈亏比 > 1 是另一个容易骗人的地方：胜率 90% 的策略可能因为一次巨亏而全盘皆输（胜率高但盈亏比极低）；胜率 40% 的策略只要盈亏比 3:1，期望也是正的。别只看胜率，要看「赢的时候赢多少、输的时候输多少」。

产品端把六项指标做成可点的词条卡：点击指标名（如「夏普比率」）会打开词条弹窗解释定义与口径——这是读成绩单时的内置词典，遇到不懂的指标直接点。

过拟合是回测最大的陷阱：你有 1000 组随机参数，其中总有一组在历史上表现完美——不是它聪明，是你恰好选中了「对那段历史背得最熟」的一组。样本内（用来调参的那段历史）成绩越好，越要警惕样本外（没用来调参的新行情）会崩。

衡量过拟合的经典做法是样本内/样本外验证：把历史切两段，前段用来找最优参数，后段用来检验同一组参数。最优参数在样本内年化 80%、样本外只剩 5%，就是典型的过拟合——衰减率（drop rate）越大，越不可信。

素材给出的出口三问（每次看到漂亮回测都问一遍）：① 这个收益是样本内挑出来的吗？② 换一段没参与调参的行情，它还成立吗？③ 它跑赢基准了吗、回撤你能扛住吗？三问全过，才值得继续研究。

MangoForge 把过拟合做成了可视实验室：/lab/overfit 会对你的策略随机采样最多 1000 组参数，在样本内跑出「年化最高的一组」，然后看它在样本外还剩多少，并给出教育结论。散点图上一片「样本内高、样本外低」的点，就是过拟合的全景照。