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一般来说，量化回测选择5-10年的样本数据更有参考性，这个时间跨度可以覆盖至少一轮完整的牛熊周期，能更好检验策略在不同市场环境下的适应性；如果是针对短线小市值这类风格的策略，也可以缩短到3年以上，但尽量不要只用不足1年的样本数据回测。
第一步：先明确自己策略的投资风格和适配市场类型，确定样本数据的时间区间方向。
第二步：收集对应区间内完整的行情数据、基本面数据，剔除退市、长期停盘等异常数据补全缺口。
第三步：分别在牛市、熊市、震荡市的分段样本和全周期样本中做回测，对比不同区间的策略表现。
建议咨询量化平台官方确认数据完整度和回测逻辑的细节。
需要注意：不是样本时间越长回测参考性就越高，如果时间跨度过大，早年的市场结构、交易规则和当前差异太大，反而会让回测结果失真，要结合市场变化调整样本区间。
举例说明：如果你做的是沪深300成分股的基本面量化策略，选择最近10年的数据回测，可以覆盖2015年股灾、2019-2020年结构性牛市、2022年熊市、2023年以来的震荡市，测试出来的策略最大回撤、年化收益参考性就比较强。
我们可为符合要求的投资者提供开户佣金成本费率，如果你想要搭建自己的量化交易策略，或是想要参与量化投资，我会为你提供策略梳理和专属的开户服务支持，欢迎点我头像添加微信，添加专属理财顾问获得一对一贴心服务，如果本次解答对你有所帮助，麻烦帮我点个赞支持一下。
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第二步：收集对应区间内完整的行情数据、基本面数据，剔除退市、长期停盘等异常数据补全缺口。
第三步：分别在牛市、熊市、震荡市的分段样本和全周期样本中做回测，对比不同区间的策略表现。
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需要注意：不是样本时间越长回测参考性就越高，如果时间跨度过大，早年的市场结构、交易规则和当前差异太大，反而会让回测结果失真，要结合市场变化调整样本区间。
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发布于9小时前 杭州
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