历史数据是量化唯一能反复用的教材，也是最容易用错的东西。有三种做法看起来很正常，实际都在骗自己。

第一种是先看结果再选区间。跑一遍全历史，发现某两年特别漂亮，于是把回测区间改成那两年，再截图保存。这不是验证，这是挑选证据。正确的顺序是先定区间，跑完接受结果，难看也认。

第二种是只测自己熟悉的标的。用几只自己盯了很久的票做回测，结果自然好，因为你在选标的时已经用上了未来的知识，知道它们后来涨了。这属于选样偏差，回避的办法是用规则选标的，比如按市值、按行业、按流动性，而不是按印象。

第三种是把参数调到刚好。参数微调之后曲线立刻变漂亮，这不是策略变强，是拟合了噪声。判断方法是把参数在最优值附近扰动，稳健的策略变化不大，过拟合的策略一挪就塌。

还有一个更隐蔽的错误：用现在的市场结构去理解过去。几年前的交易规则、涨跌幅限制、上市数量都和今天不同，用今天的规则去回测五年前的数据，结论天然失真。做长周期回测时，这一点必须考虑进去。

比较诚实的做法是把数据分成三段：一段设计、一段验证、一段留到最后测。三段都过得去，才有讨论价值。只在其中一段漂亮的，基本没有意义。

最后一句，回测的作用是排除明显不可行的想法，不是证明某个想法一定可行。方向搞反了，越努力越偏。

还有一个检查思路：把策略的逻辑换成一个最简单的替代品，比如买入持有，然后对比结果。如果两者差别不大，说明你的策略并没有创造额外的判断价值，只是跟着市场走。这种对比很残酷，但能省下很多自我说服的时间。

最后提醒，验证的目的不是让自己满意，是让自己清醒。任何一次让自己更兴奋的回测，都值得多怀疑一分。

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