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局限性：数据偏差：历史数据可能无法完全反映未来市场状况，存在样本偏差问题。 交易成本估计不准确：回测中假设的交易成本可能与实际不符，影响策略的真实收益评估。 过度拟合：优化参数时可能使策略过度适应历史数据，而在实际交易中失效。
应对措施：多数据源验证：使用多个数据源进行回测，减少数据偏差。 精确交易成本估算：根据实际情况细化交易成本的估算，包括滑点、佣金等。 稳健性测试：使用样本外数据测试，调整参数时避免过度优化，确保策略在不同数据下的有效性。
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发布于2025-1-20 15:55 杭州
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