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有域名了网站怎么做,WordPress目录加密,wordpress+远程缓存,软件设计师怎么考我曾经经历过一个让我至今都感到后怕的事情。 那是2023年的春天，我花了整整3个月，用Python开发了一个完美的量化策略。在回测中，这个策略在过去5年的数据上，年化收益率高达45%，最大回撤只有8%。我兴高采烈地把这个策略放到实盘上，满心期待着财富的增长。 结果…我曾经经历过一个让我至今都感到后怕的事情。那是2023年的春天，我花了整整3个月，用Python开发了一个"完美"的量化策略。在回测中，这个策略在过去5年的数据上，年化收益率高达45%，最大回撤只有8%。我兴高采烈地把这个策略放到实盘上，满心期待着财富的增长。结果呢？仅仅3个月，我就亏光了账户里的100万。那一刻，我坐在电脑前，看着账户余额从100万变成0，我问自己：为什么回测中赚钱的策略，实盘却亏钱？后来我才明白，我掉进了回测的3个致命陷阱。今天，我想把这些血的教训分享给你，希望你不要再犯同样的错误。陷阱1、幸存者偏差——你选的数据本身就是错的这是最隐蔽的陷阱。当时我在做回测的时候，我选择了2018年到2023年的A股数据。为什么选这个时间段？因为这段时间里，A股有一波不错的行情，我的策略在这段时间里表现得特别好。但我没有想到的是，我无意中选择了一个"幸存者"数据集。什么意思呢？就是说，我选择的这段时间，恰好是我的策略表现最好的时间段。如果我选择2015年到2020年的数据，或者2020年到2025年的数据，结果可能完全不同。我后来做了一个实验。我用同一个策略，分别在以下几个时间段做回测：2015年-2020年：年化收益率12%2018年-2023年：年化收益率45%（我选的这个）2020年-2025年：年化收益率-8%（亏钱）看到了吗？同一个策略，在不同的时间段，结果差异巨大。为什么会这样？因为我的策略是基于某些特定的市场特征设计的。在2018年-2023年这段时间里，A股的波动率相对较低，趋势性比较强，我的策略就表现得很好。但在2020年-2025年这段时间里，市场的特征完全改变了，我的策略就失效了。怎么避免这个陷阱？