在程式交易的開發流程中，回測（Backtesting）是一個不可或缺的步驟。透過回測，我們可以驗證策略在歷史行情中的表現，幫助判斷這套邏輯是否值得投入實盤執行。本篇文章將帶你完整理解程式交易回測的原理、常用工具、策略撰寫方法與常見陷阱，幫助你建立更穩健的交易系統。
什麼是回測？
回測就是把你的交易策略，套用在歷史資料上，看它會發生什麼事。
簡單來說，你把一套進出場邏輯，丟到過去的股價或期貨資料裡，觀察若當時照這套邏輯執行，會不會賺錢。
✅ 目標不是「預測未來」，而是「驗證邏輯是否合理、是否穩定」。
回測能幫你回答哪些問題？
- 這個策略在不同時間區段是否穩定？
- 最大連續虧損會不會讓你爆倉？
- 報酬率和風險之間是否成正比？
- 它是在特定行情中有效？還是適用於大多數市場條件？
回測時常見的績效評估指標
| 指標名稱 | 說明 |
|---|---|
| 總報酬率 | 總體賺了多少％，但單獨看不夠 |
| 年化報酬率 | 將總報酬換算成年報酬，便於與其他策略比較 |
| 最大回落（MDD） | 從高點到低點最大的跌幅，越小越安全 |
| Sharpe Ratio | 單位風險下的報酬率，越高越穩健 |
| 勝率 | 獲利次數／交易總次數，不代表獲利能力強 |
| 平均交易持有時間 | 每筆交易平均持有多久，評估資金效率 |
常見回測工具推薦（以 Python 為主）
| 工具名稱 | 說明 | 難易度 |
|---|---|---|
backtrader | 最受歡迎的 Python 回測框架，支援策略模組與視覺化 | ⭐⭐⭐⭐ |
bt | 針對資產配置、ETF 組合設計的回測工具 | ⭐⭐⭐ |
zipline | Quantopian 開源引擎，支持 event-driven 架構 | ⭐⭐⭐⭐ |
QuantConnect | 雲端量化平台，支援 C#/Python 回測與實盤部署 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
MetaTrader 5 | 適合外匯／差價合約交易，支援圖形回測與模擬交易 | ⭐⭐ |
Python 回測實作簡例（使用 backtrader）
import backtrader as bt
class MAStrategy(bt.Strategy):
def __init__(self):
self.ma5 = bt.indicators.SimpleMovingAverage(self.data.close, period=5)
self.ma20 = bt.indicators.SimpleMovingAverage(self.data.close, period=20)
def next(self):
if self.ma5[0] > self.ma20[0] and not self.position:
self.buy()
elif self.ma5[0] < self.ma20[0] and self.position:
self.sell()
cerebro = bt.Cerebro()
data = bt.feeds.YahooFinanceData(dataname='AAPL', fromdate=datetime(2021,1,1), todate=datetime(2022,1,1))
cerebro.adddata(data)
cerebro.addstrategy(MAStrategy)
cerebro.run()
cerebro.plot()
回測常見陷阱與錯誤
| 問題類型 | 說明與影響 |
|---|---|
| 使用「未來資料」 | 比如用當日收盤價來決定當日買賣，實務無法做到（look-ahead bias） |
| 過度優化參數 | 回測報酬率看起來很好，但其實只是剛好 fit 到歷史資料（overfitting） |
| 忽略交易成本與滑價 | 回測結果過度樂觀，實盤可能大打折扣 |
| 資料品質差 | 有缺漏或錯誤的歷史資料會導致策略評估失準 |
| 資金配置錯誤 | 每次 All-in，看起來報酬很高但風險也極大 |
回測完成後的下一步是什麼？
- 將策略轉為模擬交易（paper trading）
- 加入風控模組：如停損、每日最大虧損、持倉限制
- 觀察實盤與回測是否表現一致
- 逐步部署到實盤系統，從小資金開始執行
回測是策略開發的核心，不只是為了「看它賺多少」
程式交易的價值不只在寫出一套策略，而是能透過量化方式檢驗邏輯與風險控制。回測讓你理性看待策略、辨別是否過擬合、了解潛在虧損。別追求「回測報酬率最高」的策略，而應追求在合理風險下能穩定運作的系統。
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