年化三十个点的回测曲线，第一年实盘亏了百分之十几。这个反差很常见，原因通常不在策略失效，而在三处被忽略的假设。

第一处是未来函数。代码里用了当天收盘价做判断、又按当天收盘价成交，这在现实中不可能实现。还有用「当期最高价最低价」决定买卖的，更是把未来的信息提前用掉了。检验方法很粗暴：把信号往前推一根 K 线再回测，如果收益大幅下降，就说明依赖了当期信息。

第二处是幸存者偏差。回测的标的池如果是「今天还在上市的股票」，那些退市、被合并的公司自动被排除了，结果天然偏乐观。正确的做法是按历史时点构建标的池，用当时可得的信息决定谁能进池。这一点很多免费数据做不干净，得自己留意。

第三处是成本假设。佣金、印花税、滑点，这三项如果按乐观值填，回测的收益会被系统性高估。尤其滑点，小盘股和低流动性标的上的实际冲击远超多数人的想象。

三处都检查完，回测收益通常会掉一大截。那个数字才是可信的起点。

最后一句：回测的作用不是证明策略能赚钱，而是帮你排除明显不成立的假设。它的价值在于否证，不在于确证。

最后说一句方法论：怀疑策略之前，先怀疑假设。把「年化」「胜率」这些结果指标放一边，逐条检查你的假设在现实中是否成立，通常问题就藏在里面，而且往往是最不起眼的那一条。

还有一个自查清单可以直接用：信号是否只用了当根及之前的数据、成交是否在下一根发生、标的池是否按当时信息构建、复权方式是否前后一致。四项都过，再看收益。

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