Backtest(回测)

回测是指在把某个策略或程序用于实际场景之前，用已经过去的历史数据来预先计算“如果当时按这种方式操作，会得到什么结果”的一种检验步骤。这有点像厨师在把新菜端给客人之前，先用手头现有的食材试做几次、确认味道。关键在于，不需要拿真实的客人（真金白银、真实情境）冒险，就能提前发现问题。

如今，回测不仅用于人工设计的投资策略，也用在由多个自动化程序分工判断、生成交易信号的系统中。如果直接把这类系统投入实盘，可能造成意想不到的损失，所以通常先用历史市场数据跑一遍，看看盈亏会如何变化，确认之后才会投入真实资金。

不过，回测结果好，并不保证未来也会同样奏效。如果策略过度贴合过去的数据，只要实际情况稍有变化就可能崩溃，这种现象通常被称为“过拟合”。

要在没有专门工具的情况下亲身体验回测并不容易，但如果想直观感受这个概念，可以这样问聊天机器人：

“假设用过去5年的股价数据对某个投资策略做回测，应该关注哪些指标（如收益率、最大回撤等）？”

这样提问，就能得到关于回测中常见指标为何重要、以及为什么仅凭过去表现无法保证未来结果的具体说明，并附带实际例子。