第 5 课：第一次策略回测
📚 课程系列：Freqtrade 量化交易完整教学课程
📖 所属部分：第二部分 - 回测实战
⏱ 课时：2 小时
🎯 难度：⭐⭐ 初级
🎯 学习目标
完成本课后，你将能够：
- ✅ 理解什么是回测以及为什么要回测
- ✅ 掌握基础回测命令的使用
- ✅ 阅读和理解回测报告的各项指标
- ✅ 识别和解决常见的回测错误
- ✅ 评估策略是否值得进一步研究
📋 课前准备
必备条件
- [x] 已完成第 1-4 课的学习
- [x] Freqtrade 环境已安装并配置
- [x] 已下载至少 30 天的历史数据
验证环境
# 1. 激活环境
conda activate freqtrade
# 2. 验证版本
freqtrade --version
# 应显示：freqtrade 2025.9 或更高版本
# 3. 验证策略可用
freqtrade list-strategies -c config.json | grep Strategy001
# 应显示：│ Strategy001 │ Strategy001.py │ OK │
# 4. 验证数据已下载
freqtrade list-data -c config.json
# 应显示已下载的交易对和时间框架
如果任何一步出现问题，请返回相应课程复习。
📖 理论知识
5.1 什么是回测？
回测（Backtesting） 是使用历史数据模拟交易策略的过程，目的是评估策略在过去的表现。
回测的工作原理
历史数据 → 策略逻辑 → 模拟交易 → 性能报告
↓ ↓ ↓ ↓
K线数据 买卖信号 开平仓记录 收益统计
举例说明：
- 假设今天是 2025-09-30
- 我们用 2025-09-01 到 2025-09-30 的历史数据
- 模拟如果在这 30 天里运行策略会发生什么
- 统计盈亏、胜率、最大回撤等指标
回测 vs 实盘的区别
| 维度 | 回测 | 实盘 |
|---|---|---|
| 数据 | 历史数据（已知） | 实时数据（未知） |
| 执行 | 瞬间完成 | 真实等待 |
| 滑点 | 可能忽略 | 真实存在 |
| 手续费 | 估算 | 真实扣除 |
| 心理 | 无压力 | 有情绪波动 |
⚠️ 重要提示：回测好不代表实盘好，但回测差一定实盘差！
5.2 为什么要回测？
5个关键原因
-
验证策略逻辑
- 策略思路是否正确？
- 买卖信号是否合理？
-
评估盈利能力
- 能赚钱吗？赚多少？
- 胜率如何？
-
评估风险水平
- 最大回撤多少？
- 能承受吗？
-
优化参数
- 哪些参数效果更好？
- 如何调整止损止盈？
-
建立信心
- 策略经过验证才敢用真金白银
回测的局限性
❌ 回测不能做的事：
- 不能预测未来（历史不会完全重演）
- 不能消除所有风险
- 不能替代实盘验证
✅ 回测能做的事：
- 快速筛选策略
- 发现明显的问题
- 提供优化方向
5.3 回测的基本流程
graph LR
A[准备数据] --> B[选择策略]
B --> C[设置参数]
C --> D[执行回测]
D --> E[分析结果]
E --> F{策略好吗?}
F -->|Yes| G[进入实盘测试]
F -->|No| H[优化或放弃]
H --> C
💻 实践操作
5.4 第一次回测命令
命令结构
freqtrade backtesting \
-c config.json \ # 配置文件
--strategy Strategy001 \ # 策略名称
--timerange 20250901-20250930 # 时间范围
逐步执行
步骤 1：激活环境
conda activate freqtrade
cd /path/to/freqtrade-strategies
步骤 2：验证数据
# 确保已下载数据
freqtrade list-data -c config.json
# 输出示例：
# BTC/USDT 5m 2025-09-01 -> 2025-09-30
# ETH/USDT 5m 2025-09-01 -> 2025-09-30
步骤 3：执行回测
freqtrade backtesting \
-c config.json \
--strategy Strategy001 \
--timerange 20250901-20250930
执行过程说明
回测开始后，你会看到类似这样的输出：
2025-09-30 16:00:00 - freqtrade - INFO - freqtrade 2025.9
2025-09-30 16:00:01 - freqtrade.configuration - INFO - Using config: config.json ...
2025-09-30 16:00:02 - freqtrade.exchange - INFO - Using Exchange "Binance"
2025-09-30 16:00:03 - freqtrade.optimize.backtesting - INFO - Loading data from 2025-09-01 to 2025-09-30
2025-09-30 16:00:04 - freqtrade.optimize.backtesting - INFO - Running backtesting for Strategy Strategy001
执行时间：
- 1 个月数据：约 5-30 秒
- 3 个月数据：约 30-60 秒
- 1 年数据：约 2-5 分钟
5.5 回测报告完整解读
回测完成后，会显示多个表格。让我们逐一解读：
📊 表格 1：BACKTESTING REPORT（核心报告）
BACKTESTING REPORT
┏━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓
┃ Pair ┃ Trades ┃ Avg Profit % ┃ Tot Profit USDT ┃ Tot Profit % ┃ Avg Duration ┃ Win Draw Loss Win% ┃
┡━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┩
│ BTC/USDT │ 7 │ 0.52 │ 3.643 │ 0.36 │ 3 days, 20:05:00 │ 6 0 1 85.7 │
│ ETH/USDT │ 6 │ -0.98 │ -5.897 │ -0.59 │ 4 days, 5:28:00 │ 5 0 1 83.3 │
│ BNB/USDT │ 10 │ 0.92 │ 9.137 │ 0.91 │ 2 days, 7:17:00 │ 10 0 0 100 │
│ SOL/USDT │ 17 │ -0.29 │ -4.912 │ -0.49 │ 1 day, 3:23:00 │ 15 0 2 88.2 │
│ XRP/USDT │ 16 │ 0.21 │ 3.366 │ 0.34 │ 1 day, 9:40:00 │ 14 0 2 87.5 │
│ TOTAL │ 56 │ 0.1 │ 5.338 │ 0.53 │ 2 days, 2:11:00 │ 50 0 6 89.3 │
└──────────┴────────┴──────────────┴─────────────────┴──────────────┴──────────────────┴────────────────────────┘
逐列解释：
-
Pair（交易对）
- 每个交易对的单独表现
- TOTAL 行是所有交易对的汇总
-
Trades（交易次数）
- 完成的交易笔数
- ⚠️ 太少（<10）：样本不足，不可靠
- ✅ 适中（10-100）：比较合理
- ⚠️ 太多（>200）：可能过度交易
-
Avg Profit %（平均收益率）
- 每笔交易的平均盈亏百分比
- 示例：0.52% 表示平均每笔赚 0.52%
- ✅ > 0.5%：不错
- ⚠️ < 0.1%：扣除手续费后可能亏损
-
Tot Profit USDT（总收益 USDT）
- 该交易对的总盈亏（单位：USDT）
- 示例：BTC/USDT 赚了 3.643 USDT
-
Tot Profit %（总收益率）
- 相对于初始资金的总收益率
- 计算：总盈亏 / 初始资金
- 示例：0.36% 表示 1000 USDT 赚了 3.6 USDT
-
Avg Duration（平均持仓时间）
- 每笔交易的平均持仓时长
- 示例：3 days, 20:05:00 = 3天20小时5分钟
- ⚠️ 太长：资金利用率低，隔夜风险
- ⚠️ 太短：手续费占比高
-
Win Draw Loss Win%（胜负统计）
- Win：盈利交易数
- Draw：持平交易数
- Loss：亏损交易数
- Win%：胜率 = Win / (Win + Loss)
- 示例：6 胜 0 平 1 负，胜率 85.7%
关键观察点：
- ✅ BNB/USDT 表现最好：10 笔全胜，总收益 +0.91%
- ❌ ETH/USDT 表现最差：总收益 -0.59%
- ✅ 整体表现：56 笔交易，50 胜 6 负，胜率 89.3%，总收益 +0.53%
📊 表格 2：LEFT OPEN TRADES REPORT（未平仓报告）
LEFT OPEN TRADES REPORT
┏━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓
┃ Pair ┃ Trades ┃ Avg Profit % ┃ Tot Profit USDT ┃ Tot Profit % ┃ Avg Duration ┃ Win Draw Loss Win% ┃
┡━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┩
│ ETH/USDT │ 1 │ 0.28 │ 0.277 │ 0.03 │ 7 days, 10:40:00 │ 1 0 0 100 │
│ BNB/USDT │ 1 │ 0.17 │ 0.167 │ 0.02 │ 7 days, 10:30:00 │ 1 0 0 100 │
│ XRP/USDT │ 1 │ -0.76 │ -0.762 │ -0.08 │ 4:10:00 │ 0 0 1 0 │
│ BTC/USDT │ 1 │ -2.33 │ -2.313 │ -0.23 │ 12 days, 21:25:00 │ 0 0 1 0 │
│ TOTAL │ 4 │ -0.66 │ -2.631 │ -0.26 │ 6 days, 23:41:00 │ 2 0 2 50.0 │
└──────────┴────────┴──────────────┴─────────────────┴──────────────┴───────────────────┴────────────────────────┘
含义：
- 回测结束时仍未平仓的交易
- 这些交易没有被计入上面的总收益
- ⚠️ 注意：未平仓交易可能是亏损的（如 BTC/USDT -2.33%）
为什么会有未平仓交易？
- 策略还在等待卖出信号
- 回测时间到了但交易还没完成
- 实盘时这些交易还会继续
如何评估？
- 未平仓数量少（<5）：正常
- 未平仓整体亏损：需要关注，可能是策略卖出条件太严格
📊 表格 3：ENTER TAG STATS（入场标签统计）
ENTER TAG STATS
┏━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓
┃ Enter Tag ┃ Entries ┃ Avg Profit % ┃ Tot Profit USDT ┃ Tot Profit % ┃ Avg Duration ┃ Win Draw Loss Win% ┃
┡━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┩
│ OTHER │ 56 │ 0.1 │ 5.338 │ 0.53 │ 2 days, 2:11:00 │ 50 0 6 89.3 │
│ TOTAL │ 56 │ 0.1 │ 5.338 │ 0.53 │ 2 days, 2:11:00 │ 50 0 6 89.3 │
└───────────┴─────────┴──────────────┴─────────────────┴──────────────┴─────────────────┴────────────────────────┘
含义：
- 按入场原因分类的统计
- Strategy001 所有买入都标记为 "OTHER"（默认标签）
- 高级策略可以设置多个入场标签，这里可以看出哪种入场方式更好
示例（高级策略）：
Enter Tag | Entries | Avg Profit %
-------------+---------+--------------
breakout | 20 | 1.2% ← 突破入场表现好
oversold | 15 | -0.5% ← 超卖入场表现差
📊 表格 4：EXIT REASON STATS（退出原因统计）
EXIT REASON STATS
┏━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓
┃ Exit Reason ┃ Exits ┃ Avg Profit % ┃ Tot Profit USDT ┃ Tot Profit % ┃ Avg Duration ┃ Win Draw Loss Win% ┃
┡━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┩
│ roi │ 48 │ 1.01 │ 48.639 │ 4.86 │ 1 day, 10:01:00 │ 48 0 0 100 │
│ force_exit │ 4 │ -0.66 │ -2.631 │ -0.26 │ 6 days, 23:41:00 │ 2 0 2 50.0 │
│ stop_loss │ 4 │ -10.18 │ -40.670 │ -4.07 │ 5 days, 6:40:00 │ 0 0 4 0 │
│ TOTAL │ 56 │ 0.1 │ 5.338 │ 0.53 │ 2 days, 2:11:00 │ 50 0 6 89.3 │
└─────────────┴───────┴──────────────┴─────────────────┴──────────────┴───────────────────┴────────────────────────┘
这是最重要的表格之一！ 告诉你交易是如何结束的。
退出原因解释：
-
roi（止盈）
- 达到 ROI 目标自动止盈
- 示例：48 笔通过 ROI 止盈，平均收益 +1.01%
- ✅ 表现优秀：全部盈利
-
exit_signal（信号卖出）
- 策略产生卖出信号
- 示例：没有出现在这个回测中
- 📝 Strategy001 使用了
exit_profit_only = True，只在盈利时才响应卖出信号
-
stop_loss（止损）
- 触发止损
- 示例：4 笔止损，平均亏损 -10.18%
- ⚠️ 警告：止损占比高说明策略风险大
-
force_exit（强制平仓）
- 回测结束时未平仓的交易被强制平仓
- 示例：4 笔，平均 -0.66%
- 📝 这些就是上面"未平仓报告"中的交易
关键观察：
- ✅ 大部分交易（48/56 = 85.7%）通过 ROI 止盈
- ⚠️ 4 笔止损造成 -40.670 USDT 的亏损
- 📊 如果没有止损，总收益会是 +46 USDT（5.338 + 40.670）
📊 表格 5：SUMMARY METRICS（汇总指标）
SUMMARY METRICS
┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓
┃ Metric ┃ Value ┃
┡━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┩
│ Backtesting from │ 2025-09-01 00:00:00 │
│ Backtesting to │ 2025-09-30 00:00:00 │
│ Trading Mode │ Spot │
│ Max open trades │ 5 │
│ │ │
│ Total/Daily Avg Trades │ 56 / 1.93 │
│ Starting balance │ 1000 USDT │
│ Final balance │ 1005.338 USDT │
│ Absolute profit │ 5.338 USDT │
│ Total profit % │ 0.53% │
│ CAGR % │ 6.93% │
│ Sortino │ 0.86 │
│ Sharpe │ 1.22 │
│ Calmar │ 9.71 │
│ SQN │ 0.24 │
│ Profit factor │ 1.12 │
│ Expectancy (Ratio) │ 0.10 (0.01) │
│ Avg. daily profit │ 0.184 USDT │
│ Avg. stake amount │ 99.739 USDT │
│ Total trade volume │ 11198.536 USDT │
│ │ │
│ Best Pair │ BNB/USDT 0.91% │
│ Worst Pair │ ETH/USDT -0.59% │
│ Best trade │ SOL/USDT 1.45% │
│ Worst trade │ SOL/USDT -10.18% │
│ Best day │ 7.981 USDT │
│ Worst day │ -29.492 USDT │
│ Days win/draw/lose │ 19 / 8 / 3 │
│ Min/Max/Avg. Duration Winners │ 0d 01:00 / 8d 02:35 / 1d 15:48 │
│ Min/Max/Avg. Duration Losers │ 0d 04:10 / 12d 21:25 / 5d 16:42 │
│ Max Consecutive Wins / Loss │ 40 / 3 │
│ Rejected Entry signals │ 0 │
│ Entry/Exit Timeouts │ 0 / 0 │
│ │ │
│ Min balance │ 1000.996 USDT │
│ Max balance │ 1040.2 USDT │
│ Max % of account underwater │ 3.62% │
│ Absolute drawdown │ 37.676 USDT (3.62%) │
│ Drawdown duration │ 4 days 07:15:00 │
│ Profit at drawdown start │ 40.2 USDT │
│ Profit at drawdown end │ 2.524 USDT │
│ Drawdown start │ 2025-09-21 03:50:00 │
│ Drawdown end │ 2025-09-25 11:05:00 │
│ Market change │ 6.66% │
└───────────────────────────────┴─────────────────────────────────┘
核心指标详解：
📈 收益指标
-
Total profit %：总收益率 0.53%
- 1000 USDT → 1005.338 USDT
-
CAGR %：年化收益率 6.93%
- 如果这个收益率持续一年，年化收益 6.93%
- ⚠️ 注意：这只是 1 个月的数据年化，不代表真实年化
-
Avg. daily profit：日均收益 0.184 USDT
- 每天平均赚 0.184 USDT
📊 风险指标
-
Max % of account underwater（最大回撤）：3.62%
- 从最高点到最低点的最大跌幅
- 示例：账户最高 1040.2 USDT，最低跌到 1002.524 USDT
- 计算：(1040.2 - 1002.524) / 1040.2 = 3.62%
- ✅ < 10%：风险可控
- ⚠️ 10-20%：中等风险
- ❌ > 20%：高风险
-
Sharpe Ratio（夏普比率）：1.22
- 风险调整后的收益指标
- ✅ > 1.0：不错
- ✅ > 2.0：优秀
- ❌ < 0：亏损
-
Sortino Ratio：0.86
- 类似 Sharpe，但只考虑下行风险
- ✅ > 1.0：不错
📉 胜负统计
-
Win rate（胜率）：89.3%（50 胜 / 56 笔）
- ✅ > 60%：不错
- ⚠️ < 50%：需要提高盈亏比
-
Profit factor（盈利因子）：1.12
- 总盈利 / 总亏损
- 计算：(48.639 + ...其他盈利) / (40.670 + ...其他亏损)
- ✅ > 1.5：优秀
- ✅ > 1.0：盈利
- ❌ < 1.0：亏损
-
Max Consecutive Wins / Loss：40 连胜 / 3 连败
- 最长连胜和连败次数
- ⚠️ 连败太长会影响心态
🔍 其他关键指标
-
Best trade / Worst trade：+1.45% / -10.18%
- 最好和最差的单笔交易
- 风险警告：最差交易 -10.18% = 策略的 stoploss
-
Days win/draw/lose：19 盈利天 / 8 持平 / 3 亏损天
- 按天统计的盈亏
- 📊 30 天中有 19 天是盈利的
-
Market change：6.66%
- 同期市场涨幅
- 对比：策略赚 0.53%，市场涨 6.66%
- ⚠️ 跑输大盘！简单持有 BTC 可能更好
5.6 如何判断策略好坏？
根据这份回测报告，我们来评估 Strategy001：
✅ 优点
- 胜率高：89.3%，非常稳定
- 回撤小：3.62%，风险可控
- 止盈效率高：85.7% 交易通过 ROI 止盈
- Sharpe > 1：风险调整后收益不错
❌ 缺点
- 收益低：0.53%，跑输大盘（6.66%）
- 止损太大：-10% 止损导致单笔大亏
- 持仓时间长：平均 2 天，资金利用率低
- 样本较少：只有 56 笔交易
🎯 综合评价
等级：⭐⭐⭐ / ⭐⭐⭐⭐⭐
适用场景：
- ✅ 保守型投资者
- ✅ 震荡市场
- ❌ 牛市（跑输大盘）
- ❌ 追求高收益
建议：
- 可以尝试 Dry-run 验证
- 需要优化止损策略
- 考虑降低持仓时间
- 在牛市中不推荐使用
🐛 常见错误与解决
错误 1：No data found
ERROR - No data found. Terminating.
原因：
- 时间框架不匹配（策略用 5m，但只下载了 1h 数据）
- 时间范围没有数据
解决：
# 检查策略使用的时间框架
grep "timeframe" user_data/strategies/Strategy001.py
# 输出：timeframe = '5m'
# 下载对应数据
freqtrade download-data -c config.json --days 30 --timeframes 5m
错误 2：Strategy not found
ERROR - Impossible to load Strategy 'Strategy001'
原因：
- 策略名称拼写错误
- 策略文件不在 strategies 目录
解决：
# 列出所有可用策略
freqtrade list-strategies -c config.json
# 确认策略名称（区分大小写）
错误 3：Timeframe mismatch
ERROR - Timeframe '15m' is not available. Available: ['5m']
原因：
- 回测指定的 timeframe 与下载的数据不匹配
解决：
# 方法 1：下载对应时间框架数据
freqtrade download-data -c config.json --days 30 --timeframes 15m
# 方法 2：使用已有时间框架回测
freqtrade backtesting -c config.json --strategy Strategy001 --timeframe 5m
📝 实践任务
任务 1：基础回测（必做）
目标：完成你的第一次回测
# 1. 回测 Strategy001（2025-09-01 至 2025-09-30）
freqtrade backtesting \
-c config.json \
--strategy Strategy001 \
--timerange 20250901-20250930
# 2. 记录以下指标：
- 总交易次数：_______
- 胜率：_______
- 总收益率：_______
- 最大回撤：_______
- Sharpe Ratio：_______
提交内容：
- [ ] 回测报告截图
- [ ] 关键指标记录表
- [ ] 你的策略评价（100-200字）
任务 2：错误诊断（选做）
目标：熟悉常见错误和解决方法
尝试执行以下"错误"命令，观察错误信息，并修复：
# 错误 1：不存在的策略
freqtrade backtesting -c config.json --strategy NotExistStrategy
# 错误 2：不存在的交易对
# 先编辑 config.json，添加 "FAKE/USDT" 到 pair_whitelist
# 错误 3：未下载数据的时间框架
freqtrade backtesting -c config.json --strategy Strategy001 --timeframe 1h
# 每个错误：
# 1. 记录错误信息
# 2. 分析原因
# 3. 写出解决方法
任务 3：对比分析（进阶）
目标：对比不同时间范围的回测结果
# 回测 1 个月
freqtrade backtesting -c config.json --strategy Strategy001 --timerange 20250901-20250930
# 回测 3 个月（需要先下载数据）
freqtrade backtesting -c config.json --strategy Strategy001 --timerange 20250701-20250930
制作对比表格：
| 指标 | 1 个月 | 3 个月 | 差异分析 |
|---|---|---|---|
| 交易次数 | |||
| 胜率 | |||
| 总收益 | |||
| 最大回撤 | |||
| Sharpe |
思考题：
- 1 个月和 3 个月的结果差异大吗？
- 哪个时间范围更可信？
- 如果差异很大，说明了什么？
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🎓 课后小测验
选择题
-
回测的主要目的是什么？
- A. 预测未来价格
- B. 评估策略历史表现
- C. 保证实盘盈利
- D. 替代实盘交易
-
胜率 90% 但盈亏比 1:10 的策略，结果会怎样？
- A. 大赚
- B. 大亏
- C. 持平
- D. 无法判断
-
最大回撤 30% 意味着什么？
- A. 每笔交易最多亏 30%
- B. 从最高点到最低点跌了 30%
- C. 胜率 70%
- D. 总亏损 30%
-
Sharpe Ratio < 0 说明什么？
- A. 策略盈利
- B. 策略亏损
- C. 风险太高
- D. 数据不足
-
为什么回测好不代表实盘好？
- A. 历史不会重演
- B. 存在滑点和心理因素
- C. 可能过拟合
- D. 以上都是
计算题
初始资金 1000 USDT，最终 1053 USDT，总收益率是多少？
10 笔交易，7 盈 3 亏，胜率是多少？
账户从 1000 涨到 1200，然后跌到 1100，最大回撤是多少？
实践题
-
请解释这个回测结果：
- 交易次数：200
- 胜率：45%
- 平均盈利：+2%
- 平均亏损：-1%
- 这个策略盈利还是亏损？
如果一个策略在牛市中赚 50%，在熊市中亏 30%，你会用它吗？为什么？
答案见文末 ⬇️
✅ 学习检查清单
在进入下一课之前，确保你已经：
- [ ] 理解什么是回测及其作用
- [ ] 能够执行基础回测命令
- [ ] 能够阅读和理解回测报告的 5 个表格
- [ ] 知道如何判断策略好坏
- [ ] 能够识别和解决常见错误
- [ ] 完成至少 3 次不同策略/时间范围的回测
- [ ] 理解回测的局限性
如果有任何疑问，请返回相应章节复习，或在社区提问。
🎯 下节预告
第 6 课：策略性能分析
在第 6 课中，我们将：
- 深入学习如何评估策略好坏
- 掌握多维度的策略对比方法
- 学会制作专业的策略对比表格
- 理解不同指标的重要性和权重
💬 课后讨论
思考题
- 你认为什么样的策略才算"好策略"？
- 如果回测收益很高但回撤也很大，你会用吗？
- 回测 1 个月 vs 回测 1 年，哪个更重要？
分享你的回测结果
欢迎在社区分享：
- 你的第一次回测结果
- 遇到的问题和解决方法
- 对 Strategy001 的评价
📌 小测验答案
- B
- B（9 次小赢 + 1 次大亏 = 整体亏损）
- B
- B
- D
- (1053 - 1000) / 1000 = 5.3%
- 7 / 10 = 70%
- (1200 - 1100) / 1200 = 8.33%
- 盈利。期望收益 = 45% × (-1%) + 55% × 2% = 0.65% > 0
- 不会。虽然看起来赚钱，但无法预测未来是牛还是熊，风险太大。
祝学习愉快！准备好进入第 6 课了吗？ 🚀
📝 课程反馈：如果本课有任何不清楚的地方，欢迎提出建议！
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