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量化交易策略的有效性需要通过多个维度进行综合评估。首先需要关注策略的历史回测表现，包括年化收益率、最大回撤、夏普比率、胜率等核心指标。历史回测数据应覆盖不同市场周期，至少包含一轮完整的牛熊转换。其次要进行参数敏感性测试，观察策略在参数微调后的表现稳定性，避免过度拟合。同时应当进行样本外测试，将数据分为训练集和测试集，确保策略在未知数据上的表现一致性。实盘前的模拟交易也必不可少，至少需要3-6个月的模拟运行，观察策略在实时市场环境中的表现。最后要定期进行归因分析，了解策略收益的来源是否与设计初衷一致，是否存在潜在风险。需要注意的是，任何量化策略都需要持续监控和迭代优化，市场环境的变化可能导致策略失效。
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量化交易的策略回测是不是支持分段回测，验证不同行情下的策略有效性？
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