回测是量化策略上线前的必经环节，用QMT做回测，先解决数据问题，再理解框架逻辑。

历史数据获取有两条路。

1、QMT内置的数据下载功能，客户端里有数据管理模块，可以按品种和周期下载历史K线，日线、分钟线都支持，下载到本地后策略回测直接调用，速度比在线获取快得多。做日线策略先下载几年的日线数据，做分钟策略按需下载对应周期，数据量很大，不必贪多。

2、策略运行时在线订阅数据，适合小范围验证，不适合大时间跨度的回测。

回测框架的逻辑要理解三件事。

1、撮合假设，回测引擎按什么规则模拟成交，默认的成交价是下一根K线开盘价还是信号价，这个细节直接决定回测结果的可信度，了解自己使用的引擎假设是第一步。

2、成本设置，手续费和滑点必须加进回测参数，不加成本的回测收益率普遍虚高，参数按自己的实际费率配置。

3、绩效指标，回测报告里的年化收益、最大回撤、夏普比率、胜率这些指标要看全，单看收益大小是最常见的误读，回撤和收益的比值才反映策略质量。

入门路径建议：先跑通一个内置示例策略的完整回测，看懂报告各项指标；再把自己的策略逻辑套进去跑；最后用不同时间段分段测试，检验策略在不同市况下的稳定性。回测只是一道筛选，通过回测不代表实盘能赚钱，但通不过回测的策略一定不要上实盘。

补充回测数据质量这个容易被忽视的问题。历史数据里常见的坑包括：除权除息处理方式，前复权后复权的选择直接影响均线类指标的计算结果；停牌期间的数据缺失，回测引擎如何处理停牌段，决定了回测里会不会出现现实中不存在的交易；涨跌停日的成交可行性，回测常默认可以成交，现实中涨停买不进。这些问题不解决，回测结论的可信度会大打折扣。检验数据质量有个简单办法，随便抽一个月，把回测的成交明细和当天的真实行情逐日核对，看成交假设是否合理。数据是回测的地基，地基不牢，上面盖多漂亮的楼都没意义。

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