量化交易，简单来说，就是用计算机程序代替人来自动交易。它通过预先设定的策略，让机器自动分析数据、下单，从而提高交易效率，规避情绪影响。
很多新手觉得量化交易门槛很高，需要精通编程和金融知识。但其实，入门并不难。关键是要掌握正确的方法，避开一些常见的坑。
在真正投入实盘交易之前，我们需要先对策略进行回测。回测，就是用历史数据模拟策略的交易过程，看看策略在过去表现如何。
回测的重要性不言而喻。它就像策略的“模拟考”，能够帮助我们评估策略的盈利能力、风险控制能力，以及对市场的适应性。一个好的回测结果，是策略成功的基石。
然而，回测结果并不能完全代表策略未来的表现。历史不会简单重复，市场环境也在不断变化。更重要的是，回测本身也存在很多陷阱。
很多新手在回测时，容易陷入一些常见的陷阱，导致回测结果失真，最终在实盘交易中遭受损失。
过度优化，是指为了让策略在历史数据上表现更好，不断调整策略的参数，使其过于适应特定的历史数据模式。这种策略在未来的表现往往很差，因为市场环境已经改变，策略无法适应新的变化。
如何避免过度优化？
幸存者偏差，是指在回测中使用的数据只包含了那些“幸存”下来的股票或期货合约，而忽略了那些已经退市或倒闭的标的。这会导致回测结果过于乐观，因为策略没有考虑到那些失败的案例。
如何避免幸存者偏差？
数据穿越，是指在回测中使用了未来才能获得的信息，例如未来的价格、成交量等。这会导致回测结果严重失真，因为策略在实盘交易中无法获得这些信息。
如何避免数据穿越？
回测周期过短，会导致回测结果缺乏统计意义。一个策略在短时间内表现良好，并不代表它在长期内也能盈利。我们需要使用足够长的历史数据来评估策略的有效性。
如何确定合适的回测周期？
即使避开了上述陷阱，我们仍然需要正确评估回测结果，才能判断策略是否真的有效。
量化交易并非一蹴而就，需要不断学习和实践。不要盲目追求高收益，要理性看待量化交易的风险和挑战。记住，风险控制永远是第一位的。