量化交易回测的数据具有参考价值，但其准确性存在多方面局限。首先，回测依赖于历史数据，而市场环境、政策和经济周期不断变化，过去的规律未必能代表未来走势，历史数据的代表性有限。其次，数据质量对回测结果影响显著——若历史数据存在缺失、错误或统计偏差，或者数据频率过低，都会导致模型不能真实反映市场情况。

此外，回测过程中常将交易成本、滑点、流动性等因素设为固定值，而在实际交易中，这些参数随市场状况动态变化，尤其是大额交易可能导致成交价格偏离预期，从而使回测结果偏乐观。过拟合问题也不可忽视：为了在历史数据上追求最佳表现，策略参数可能被过度优化，导致模型在真实市场中表现不佳。

因此，回测结果应被视为策略评估的初步参考，而非最终结论。更稳健的做法是结合前推测试（walk-forward test）、实盘小规模试验和不同市场环境下的验证，综合评估策略的稳定性与可持续性。

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