同一套代码，回测年化百分之三十，实盘三个月亏百分之八。这种落差几乎每个做量化的人都经历过，原因高度集中，就在三处。

第一处是成交假设。回测默认你的单子一定能成交、一定按你看到的价格成交、一定全额成交。实盘里这三件事全都不成立：涨停买不进、跌停卖不掉、大单只能部分成交。策略越是集中在极端行情里交易，这个差距越大。

第二处是数据口径。回测用的历史数据是清洗过的，复权处理过，缺失值补过。实盘拿到的实时数据可能有延迟、有跳字、有停牌期间的空档。用干净数据训练出来的规则，遇到脏数据就会做出奇怪的判断。

第三处是交易成本。手续费、印花税、过户费、滑点、冲击成本，回测里通常只算了前几项甚至一项都没算。把全部成本加进去，很多策略的超额收益会从正变负。

还有一个容易被忽视的：时间。回测是瞬间完成的，实盘是按天推进的。策略在回测里可以「事后知道」某个信号在第三天出现，实盘里你得等到第三天收盘才知道，中间两天的持仓是空的。

改造回测的时候，建议把「成交价」这一项单独拎出来做敏感性测试：按收盘价、按次日开盘价、按次日均价各跑一遍。

三种假设下的结果差异，就是这个策略对执行质量的依赖程度，差异越大越脆弱。如果三种假设下结果差异很大，还有一个折中办法：把仓位降下来，用小资金跑真实成交，用真实成交的数据反过来校准回测假设。

判断标准：把回测改成「逐日推进、按次日开盘价成交、扣双边成本、加千分之二滑点」，如果还能赚钱，再谈实盘。这个改造很麻烦，但它能把大部分幻觉筛掉。

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