1. 数据未清洗导致的数据错误。做股票研究的股票有除权除息，做期货研究的期货有合约换月的跳空，如果不对这些进行处理，可能会做出特别赚钱的策略，但这个钱本身你是赚不到的。

2. 未来函数。 最典型的未来函数就是买入当日涨停的个股，但在这只股票真正涨停前，没人知道它一定会涨停。 未来函数的杀伤力在于，它会出现的不知不觉。比如做量化的时候对曲线的平滑、整体模型的估计、统计特征的提取等等，都应该注意未来函数的出现。经验是，在编制测试流程时严格按照时间顺序进行，样本内的计算就强迫自己彻底屏蔽样本外的数据。

3. 幸存者偏差。如果你的股票池是过去十年表现最佳的个股，例如茅台，格力或万科等等，你怎么做回测，效果都不错。但未来这些股票如何，很难知道。如果把策略用在其他板块或者股票，效果又不佳，那说明该策略具有典型的幸存者偏差效应。

4. 过度拟合。 过度拟合是量化策略回测最容易犯的错误，而且也是符合人性的。人性总是希望得到看起来最佳的效果，所以会通过参数寻优来寻找最佳参数。但得到的最佳参数只是正好符合了历史的价格运行，所以在未来是大概率会失效的。量化策略应当尽可能简单，逻辑清楚。

5.真实交易环境限制。这里包括手续费，交易滑点，实际交易价格与测试价格的差别等等。在A股市场，手续费还是比较稳定，但期货市场则不是，经常会调整手续费。有的日内平今开始没有手续费，但突然某一天开始就收取手续费。这个时候，你的策略回测就必须要重新做，看看在新的手续费下，是否还能够盈利。

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