回測是什麼？先搞懂這個概念
回測是什麼？簡單說，就是一種用數據檢驗交易策略的過程。你可以從策略回測結果中評估報酬與風險比、模擬交易次數、查看策略在不同標的股票上的營收變化，甚至比較多種策略範例在市場中的歷史表現與正報酬機率。
如果你曾經有過「這個策略看起來不錯，不知道過去用會不會賺」的想法，那你已經接觸到回測（Backtesting）的核心精神了。
這就像是讓策略坐上時光機，回到過去市場環境裡「模擬出場」，你可以完整看到它在某次金融危機、升息循環或牛市裡會做出哪些決策、賺了多少、虧了多少。而這一切都不需要投入一毛錢——因為你只是在「驗證假設」，而不是用真金白銀去交學費。
為什麼這麼多人強調回測？因為金融市場變化快又複雜，你永遠無法靠直覺就判斷出一套策略能不能賺錢。回測讓你的想法從「猜測」變成「數據」，它是量化交易、技術分析、資產配置的共同基礎工具，也是專業投資人做策略開發前，最基本也最必要的一步。
回溯測試為何是交易決策的起點？
在市場裡，信心是用數據累積出來的。你不能只因為某個網紅推薦一個指標就砸錢進場，也不能憑感覺就覺得這策略「應該會賺」。
回測的價值就在於它提供了一個可以驗證交易策略想法的客觀方法。
你可以：
- 確認策略在過去是否有效
- 看出它在震盪期 vs 趨勢期的表現差異
- 理解它的最大回撤、勝率、報酬風險比
- 找出「該用這套策略的市場條件」是什麼
這些都是你做出更精準交易判斷的基礎。沒有回測的策略，就是沒有實戰紀錄的選手，怎麼放心讓他上場？
TradingView 策略測試器教學：新手也能快速上手的回測工具
如果你是剛入門的投資者，想評估自己的策略可不可行，又不想碰複雜的 Python 程式碼，那 TradingView 的「策略測試器」會是你絕佳的起點。
步驟一：打開任何一檔股票／商品的圖表
你可以先選擇想觀察的標的（例如台積電 2330 或 S&P500），點開圖表頁面，畫面下方會看到「策略測試器」的分頁選項，點進去即可開啟。
步驟二：套用內建策略（免寫程式）
點選【內建策略】（例如：Moving Average Cross, RSI Strategy），系統會自動在圖上顯示策略的進出場點，並在下方列出績效摘要，像是總報酬率、最大回落、交易次數、勝率等等。
👉 這就像是把你腦中模糊的選股策略，直接用圖表和數據呈現出來。
還不清楚技術分析的核心工具？這篇【技術指標懶人包】幫你快速搞懂 RSI、MACD、均線、布林通道等常見指標，打好交易基本功。
步驟三：調整參數與回測區間
你可以點選策略右上角的小齒輪，調整參數（例如短期均線改成 5 日、長期改成 20 日），或者設定回測的時間區間（例如 2019～2023 年）。這一步的關鍵是：不要只看單一區間的報酬，要觀察不同市場環境下的表現。
步驟四：評估績效並觀察圖形
TradingView 會自動計算你策略的績效統計，包括：
這些指標能幫你初步評估策略的可行性，但別忘了，好看的回測績效 ≠ 實盤一定賺錢。
延伸補充：也可以自己寫 Pine Script 腳本
TradingView 除了內建策略外，也可以自己寫策略邏輯，用 Pine Script 語言自訂進出場條件（像你文件前段提到的「短均線上穿長均線」）。寫好後一樣可以用策略測試器來回測並視覺化。
📌 小提醒：
- 記得把滑價、手續費納入考慮，才能貼近實盤。
- 策略測試器主要針對單一商品測試，若你有多股組合或多因子策略，之後可以考慮轉向 Python 或進階平台。
模擬交易
回測只是模擬歷史數據，下一步要看策略在真實市場條件下是否還能撐得住。模擬交易讓你在「不輸錢」的前提下，觀察實盤執行的滑價、成交率等細節。
回測績效分析與策略優化
一套好的策略，不能只看「賺多少」，還要看「怎麼賺」與「風險多大」。以下是評估回測績效時應關注的指標：
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指標名稱
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說明與意義
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總報酬率
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一段期間的累積報酬，需與風險結合解讀
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夏普比率
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每單位風險能賺多少超額報酬（越高越好，>0.75為佳）
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最大回撤
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策略歷史上最大損失幅度，反映最壞情境下的心理與資金壓力
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CAR/MDD
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用報酬率與最大回撤比值衡量報酬的穩定性
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預期值
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每筆交易平均能賺多少錢，考量勝率與盈虧比的綜合指標
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勝率
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成功交易占比，影響心理承受力與策略可執行性
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利潤因子
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每虧1元能賺幾元（總利潤/總虧損）
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資金曲線
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資金變化趨勢圖，用視覺直觀判斷策略穩定性
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小提醒：
- 勝率高但利潤因子低，代表策略靠「小賺多次」；
- 預期值高但勝率低，代表「少數大賺彌補多次虧損」。
不同策略特性不同，無優劣之分，重點在於「適不適合你能承受的風險與心理壓力」。
學會策略，才不會被行情牽著走！【這篇外匯策略攻略】教你如何判斷進出場時機、運用技術工具與風控管理，讓每一次交易更有依據！
回測的好處不只一個，但這幾點最關鍵
✅ 快速測試與優化
策略開發最怕什麼？就是一直等結果出來才知道哪裡錯。回測讓你可以快速試 10 種不同進出場邏輯、5 種停利方式，只要幾分鐘就能跑出結果。不用等幾個月才能知道「啊，原來這方法根本不適合現在的市場」。
✅ 無風險環境先練兵
你不會想一邊學開車一邊上高速公路。回測就像是開車模擬器，讓你在不撞車、不燒錢的狀況下學會策略怎麼跑。
✅ 擺脫情緒干擾
人一碰到錢就會慌——這是心理學定律，不是你意志力不夠。透過回測，你在「沒有壓力」的情況下做判斷，反而更能客觀看出策略的邏輯。
✅ 看懂風險、做好風控
好的策略不只會賺，還要能抗波動。回測讓你了解這套方法在極端情況下會發生什麼，像是金融海嘯、疫情爆發期間它是否爆倉？這對於做風控設計尤其關鍵。
✅ 信心來源：數據說了算
你會發現，當一套策略在過去 10 年裡能穩定創造報酬，你對它自然會有信心。在市場震盪時，你不會因為一兩次虧損就全盤否定，而是知道「它的長期期望值是正的」。
✅ 自動化績效分析報告
現在主流的回測工具（像是 TradingView、MetaTrader、Python + Backtrader）都能一鍵輸出完整報表：年化報酬率、最大回撤、夏普比率……這些數字不只是華麗裝飾，它們幫你快速辨別哪些策略值得繼續研究，哪些該淘汰。
但別忘了：回測也不是萬能的
再好的工具，也有其限制。以下幾個潛在風險，你一定要了解：
❗ 歷史數據 ≠ 未來保證
就像沒有人能靠看氣象回顧來預測下週颱風動向，回測只是一種參考。市場會變，人性會變，政策會變。你必須保有懷疑與驗證精神，不能迷信歷史報表。
❗ 曲線擬合：讓策略變成「學霸型作弊」
過度優化策略，讓它剛好完美對應過去的數據，表面看起來成績漂亮，實際上只是「作弊型優化」，一進入新市場環境就崩盤。這就是所謂的 Overfitting。
❗ 看未來資料的陷阱
最常見的錯誤：不小心用了「未來才會知道」的數據來做判斷。像是用收盤價做當日的即時決策，這在實戰根本不可能發生，但在回測卻常常不小心踩雷。
❗ 忽略退市股票：倖存者偏誤
如果你只拿現在還活著的標的來測試，那你就排除了那些在市場中「死掉」的樣本。這樣的結果自然會過度樂觀。
❗ 忽略交易成本與滑價
一個策略年化報酬率看起來 30%，但一扣掉點差、手續費、滑價，實際可能不到 5%。這尤其對高頻策略影響極大。請務必在回測中納入真實交易條件模擬。
❗ 不同市場不能一體適用
你在外匯市場回測出超強策略，不代表放到美股或加密貨幣就一樣有效。每個市場的交易邏輯、波動性、監管條件都不同，策略必須「因地制宜」。
❗ 技術限制與現實差距
有些回測平台無法模擬流動性限制、訂單滑動、斷線等情況，讓回測結果與實際操作存在差距。專業交易者往往會再加入「樣本外測試」、「逐筆資料模擬」等方法來補強這點。
回測不是終點，而是通往實戰的橋樑
回測不是投資的終點，而是一套建立可行性交易策略的起點。透過回溯測試與模擬交易，投資人能在真實下單前，先根據歷史數據評估策略的績效、風險與總報酬率，並清楚掌握交易成本、波動性與勝率等關鍵變數。
不論你採用的是短線交易策略、選股策略，或以技術指標為基礎的程式交易方法，進行回測都是衡量策略可行性的重要工具。透過Python等程式工具執行回測，不僅能測試策略在多空頭市場下的表現，也能從回測的結果中優化出場條件與交易決策流程。
真正有效的投資策略，從來不是靠預測市場，而是透過系統化的測試、修正與優化。當你懂得如何定義交易策略、建立資料結構、設定條件與測試回測數據，你就不再只是跟風投資者，而是具備策略與紀律的專業交易者。回測的價值，正是讓你在不冒實戰風險的情況下，先看清策略的表現與限制，再決定是否進場。
想在台股或全球市場中長期獲得超額報酬？從選股到交易，每一套策略的成功背後，都是無數次的回測與學習。這不只是投資者的教學過程，更像是一門用數據打造財務課程的體驗。
常見回測 FAQ
Q1：我只用Excel可以做回測嗎？
可以，尤其是針對單一策略、日線資料。你可以設定條件（如均線交叉），用公式模擬交易進出場，再用SUMIF/COUNTIF統計盈虧。不過，若要進行複雜策略或多策略組合分析，建議改用TradingView、Python等工具。
Q2：回測一定要跑10年以上嗎？
不一定。如果你做的是日內高頻交易，3個月內30~50筆交易就可能足夠建立信心。但若策略是週線、月線邏輯，至少涵蓋一個完整景氣循環（含牛熊市）會更具代表性。
Q3：TradingView 跟 Python 回測有什麼差別？
TradingView 適合技術指標與視覺化回測，門檻低、好上手。Python 彈性高、可建構複雜邏輯、進行樣本外測試與優化，適合進階量化交易者。兩者可互補，初學者可從TradingView開始。
Q4：為什麼我回測結果很好，但實盤虧損？
常見原因包含：未納入滑價與交易成本、過度擬合歷史資料、實盤心理壓力導致中途偏離策略。建議加入模擬交易階段並定期重新驗證策略效能。
Q5：回測完的策略可以一直用嗎？還要重新回測嗎？
不行。市場會變、政策會變、風格會輪動。每隔一段時間（例如每月或每季）都應進行重新回測或樣本外測試，確認策略仍然適用當前市場條件，這就是所謂的策略「健檢」。
