数据偏差:回测数据可能存在幸存者偏差,即只考虑了当前仍然存在的股票,而忽略了已经退市或被并购的股票,导致回测结果高估了策略的表现。此外,数据的准确性和完整性也会影响回测结果,如数据缺失、错误或不及时,都可能使回测结果与实际情况不符。
交易成本忽略:回测过程中往往没有充分考虑交易成本,包括佣金、印花税、滑点成本等。而在实盘交易中,这些交易成本会显著影响策略的收益。例如,高频交易策略在回测中可能表现良好,但由于实际交易成本较高,导致实盘收益大幅下降。
市场环境变化:市场是动态变化的,回测使用的是历史数据,市场的结构、投资者行为、政策法规等因素在不同时期可能发生变化。例如,新的监管政策出台、市场流动性变化、投资者情绪波动等,都可能导致策略在实盘交易中的表现与回测结果不同。
模型假设与实际不符:量化模型通常基于一定的假设条件,如市场有效、价格服从正态分布等。但在实际市场中,这些假设可能不成立,导致模型失效。例如,在极端市场情况下,价格波动可能不遵循常规的统计规律,使得基于历史数据构建的模型无法准确预测市场走势。
过度优化:在策略优化过程中,如果过度拟合历史数据,虽然回测结果看起来非常好,但模型的泛化能力较差,无法适应未来市场的变化。这种过度优化的策略在实盘交易中容易出现亏损。
执行偏差:实盘交易中,由于交易系统故障、网络延迟、订单执行不及时等原因,可能导致实际交易与策略信号不一致,从而产生执行偏差,影响策略的实际收益。
发布于2025-4-26 21:49 武汉

