回測（Backtesting）是利用歷史市場數據驗證交易策略有效性的核心量化方法，透過在歷史價格資料上模擬交易執行，計算策略的關鍵績效指標，幫助交易者評估策略是否具備統計顯著的獲利能力。
回測的基本步驟
建立一個完整的回測流程需要以下四個步驟：
1. 定義策略規則
明確寫出進場條件、出場條件、止損規則與倉位管理方法。例如：當收盤價站上20日移動平均線且RSI大於50時買入，當收盤價跌穿20日線或虧損達8%時賣出。
2. 收集歷史數據
取得涵蓋不同市場環境（牛市、熊市、震盪市）的歷史價格資料，建議至少包含5-10年的數據，以確保樣本足夠大且涵蓋多種市場狀況，減少統計誤差。
3. 執行回測模擬
按照定義的規則在歷史數據上逐筆執行模擬交易，記錄每筆交易的進出場價格、損益結果與持有時間。
4. 分析績效指標
評估回測結果的關鍵指標包括：總回報率（Total Return）、年化回報率（CAGR）、最大回撤（Max Drawdown）、夏普比率（Sharpe Ratio）、勝率（Win Rate）與盈虧比（Profit/Loss Ratio）。
常見的回測偏誤
回測中最需要注意的三個偏誤：
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過度擬合（Overfitting）：過度調整策略參數以適應歷史數據，導致策略在實戰中失效。解決方法包括使用Walk-Forward分析與Out-of-Sample測試。
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倖存者偏差（Survivorship Bias）：只考慮目前仍存在的股票，忽略了已下市或被併購的公司，導致回測結果過度樂觀。
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前視偏差（Look-Ahead Bias）：在回測中使用了當時還無法取得的未來資訊，例如用修正後的財務數據進行判斷。