策略回测（Backtesting）是把一套已经定义的交易或投资规则应用到历史数据，在明确的信号、成交、成本和仓位管理假设下估算它过去会怎样表现。
它是怎么运作的
回测应该按固定规则处理所有符合条件的历史样本，而不是只挑几张好看的图。
常见输出包括胜率、平均盈亏、期望值、回撤、换手率，以及结果对费用和执行假设的敏感度。
为什么交易者需要知道
回测比少量案例提供更多证据，也会暴露规则里那些写得不够清楚、无法真正编码或执行的地方。
回测不是实盘。坏数据、未来数据泄漏、过拟合、幸存者偏差、不现实成交和忽略成本都可能制造虚假的好结果。
一个简单的市场例子
把同一规则连续应用到24个历史信号，逐笔跑完后会看到连续亏损和回撤；如果只挑最好看的5张图，这些风险会被隐藏。
常见误区
看到结果后跳过不方便的历史信号。
在同一段样本上反复调参数，再把最好看的曲线当成独立证据。
常见问题
回测多少笔才够？
没有统一答案，要看交易频率、市场阶段多样性和你要估计的指标不确定性。
回测赚钱能证明策略有优势吗？
不能，只能作为需要进一步检验的证据。
需要计入交易成本吗？
需要，点差、手续费、滑点和融资成本都可能显著改变结果。
仅供教育用途。部分术语在不同国家、机构和市场中的具体口径可能不同。