摘要
回測是一種用來評估投資策略過去表現的方法，能幫助投資者瞭解策略的潛在風險和收益。本篇介紹回測的重要性和基本操作步驟，並提供相關例子和注意事項，引導新手瞭解如何將回測應用於實際投資策略中。學習回測將協助你建立更有信心的投資決策。
目錄
1. 什麼是回測？定義與基本概念
回測是一種分析技術，主要用於評估投資策略歷史表現的過程。透過模擬過去的市場條件，投資者可以測試若干策略在這些條件下的有效性。這就像是把策略放回過去用歷史數據演練，觀察它將如何表現。對於沒有財經背景的讀者，可以將回測比作每次改進料理食譜後，用過去的食材進行一次模擬烹飪，檢驗最終效果。
回測可以幫助我們了解策略是否合理，是否經得起歷史的檢驗。因此，回測能給予投資者信心，提高策略在未來市場中的成功機率。這樣的過程有助於避免因情緒波動做出潛在錯誤的投資決策。
2. 為什麼回測對投資策略重要？
投資策略的有效性通常要靠歷史數據來驗證。進行回測可以幫助投資者識別策略的優勢和潛在風險。回測的結果能夠揭示策略可能在何種市場情況中表現良好，又在哪些情況下會失效。
對於一位投資新手來說，回測就像是試駕一輛新車。試駕幫助您了解車子的性能極限與使用舒適度，回測則是告訴投資者他們的策略是否合適，從而可以在投資路上更具信心地行駛。
3. 如何進行回測分析？基本步驟指南
進行回測分析雖然聽起來複雜，但其實可以化繁為簡。首先，選擇一個你想要測試的策略，這可能是買賣某些股票或基金的規則。接下來，收集該策略適用的歷史數據，這些數據需要仔細整理，確保無錯誤。 然後，利用電腦或專門的軟體工具來模擬策略在這些歷史數據上的表現。
一旦模擬出結果，投資者需要仔細分析這些數據，看看策略是否在期望的情境下運作良好。如果結果令人滿意，就可以進一步在現實中考慮應用該策略。不過，現實與回測的結果可能有所不同，需謹慎面對。
4. 使用哪些工具進行回測？
市面上有許多工具可以用來進行回測分析。其中，Excel 是一個基本且常用的選項，適合初學者。它能讓你簡單地輸入數據並進行分析。而如果需要更複雜的分析，Python 是一個強大的選擇，其強大的庫如 NumPy 和 pandas 能夠處理大量數據及複雜計算。
還有一些專門為股票和金融市場設計的軟體，如MetaTrader或TradeStation等，它們具有用戶友好的界面，可快速進行策略測試。選擇工具時，應根據所需的複雜度與功能進行合適的選擇。
★ CMoney小提醒：選擇工具時，確保可用數據的準確性與全面性，這將直接影響回測結果的真實性。
5. 回測結果如何解讀與應用？
回測結果的解讀是整個分析過程的關鍵。首先，要注意策略的收益率。高收益率看似理想，但需要警惕這類策略可能伴隨著更高的風險水準。穩定的收益曲線通常比過於激進的策略更為實際。
其次，分析最大回撤（Max Drawdown），這是策略在最糟糕情況下的虧損幅度，以評估潛在風險。如果最大回撤過高，說明策略可能過於冒險。最後，投資者應結合自己的風險承受能力，決定是否採用這個策略。
★ CMoney小提醒：即便回測結果理想，實際市場變動常常出人意料，切勿過度依賴某一策略或結果，應多元分散風險。
常見問題
什麼是回測的主要目的？
如何選擇合適的回測數據集？
回測結果不理想該如何處理？