Backtesting（回溯測試）是一種策略評估方法，透過將既定的交易規則應用於歷史資料上，模擬策略在過去行情中的表現。其目的是判斷策略在不同市場環境下的穩定性、獲利能力與風險控制能力。
它是量化交易開發流程的核心步驟之一，也是金融工程與資料科學應用中的重要技術。
為什麼要做回溯測試？
- 驗證交易策略是否具有可行性與穩定性
- 測試不同參數設計對績效的影響
- 建立實盤前的信心基礎
- 發現潛在風險與策略弱點
回溯測試的基本流程
一、定義交易策略規則
例如：當5日均線上穿20日均線時買入，死亡交叉時賣出。
二、選擇歷史資料來源
- 股票：Yahoo Finance、Quandl、Tiingo
- 加密貨幣：Binance API、CoinGecko、Kaiko
- 期貨／外匯：MetaTrader、TradingView
三、執行回測模擬
- 計算每一筆進出場訊號與損益
- 記錄持倉變動與總資產變化
- 加入手續費、滑價模擬與資金限制條件
四、績效指標評估
- 總報酬率與年化報酬率
- 最大回撤（Max Drawdown）
- 夏普比率（Sharpe Ratio）
- 勝率、盈虧比與交易頻率
回測工具與平台推薦
- TradingView：直觀易用，適合初學者
- Backtrader（Python）：開源高彈性，適用於進階量化開發
- QuantConnect：雲端回測平台，支援多資產類別與資料源
- MetaTrader 5：傳統外匯與期貨市場專用
回測時常見錯誤與風險
- 過度最佳化（Overfitting）：策略在過去表現完美，但實盤無法複製
- 忽略交易成本與滑點：低流動性市場更需謹慎模擬
- 資料偏誤（Survivorship Bias）：只用存活資產或特定時期資料回測，導致誤判
- 樣本外無法泛化（Out-of-Sample Failure）：策略可能無法應對未見過的市場環境
回溯測試與加密貨幣交易策略
在 DeFi 與 Web3 中，回測更具有挑戰性與潛力：
- DEX 價格資料波動大，需考慮 AMM 機制影響
- 需同時模擬 Gas 費、滑價與跨鏈橋延遲
- 可結合鏈上資料如 TVL、地址活躍度進行多因子策略測試
如何提升回測策略的實用性？
- 引入 Walk-forward Testing（步進測試）
- 進行樣本外測試與蒙地卡羅模擬
- 加入資金管理模組：如固定比例加倉、風控止損等
- 定期重新驗證策略有效性，避免模型失效
回測結果該如何應用？
- 做為策略上線實盤交易的依據
- 結合即時監控模組執行風險控制
- 與機器學習模型結合進行動態優化
- 作為資產配置與風險分散依據，建立多策略投資組合
結語：回測是量化決策的第一道防線
Backtesting 並非預測未來的水晶球，但卻是建立可重複、可驗證交易流程的關鍵基礎。透過嚴謹的回測流程與資料驗證，交易者能大幅提升策略品質，控制風險，並強化市場適應力。
不論是傳統金融，還是鏈上 DeFi，掌握回溯測試這項技能，將是邁向穩健投資的必備條件。
