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滚动回测法是将历史数据划分为多个时间段，每个时间段包含一定长度的数据，例如将过去 5 年的数据划分为 10 个 6 个月的时间段。在第一个时间段内进行策略回测，得到相应的回测结果（如收益率、夏普比率等指标）。然后，将时间段向后滚动一定长度（如 1 个月），使用新的时间段数据再次进行回测。重复此过程，直至覆盖整个历史数据范围。观察各次回测结果的变化趋势，如果策略的关键指标在不同时间段内保持稳定，说明策略具有较好的时效性；若指标出现明显波动，甚至在某些时间段表现不佳，表明策略可能受到市场环境变化的影响，时效性较差，需要进一步分析原因并进行优化调整。滚动回测法能够动态地评估策略在不同市场阶段的表现，及时发现策略失效的迹象。
发布于2025-6-19 22:30 武汉
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