什麼是交易模型的回顧測試?有什麼作用？
交易理念形成之後，需要使用歷史數據對其進行測試。這個測試過程就是人們常說的回顧測試(back test)。
回顧測試有兩個目的。首先，回顧測試可以在交易模型用於實際資金之前，用大量的歷史數據對其表現進行驗證。其次，回顧測試還可以體現策略抓住盈利機會的準確程度，並展示是否可以對策略進行改進以獲取更高收益。
在理想情況下.交易理念本身是從規模較小的歷史數據集裏形成的。策略在這些樣本上的表現稱爲“樣本內表現”(in-sample performance )。一般而言，一個月的數據對於樣本內估計就已經足夠了，不過這也取決於所選策略的具體情況。爲了對手頭上的交易模型做出有統計顯著性的推斷，就需要對該交易模型使用大量沒有在開發模型時用到的數據進行驗證。擁有大量的歷史數據(至少兩年的連續分筆數據)可以讓模型最小化數據透視偏差( data-snoopingbias)，這種情況常常在模型過度擬合數據中一些偶然發生的異常現象時出現。使用全新的歷史數據集進行回顧測試稱爲“樣本外推斷”( out-of-sample inference)。
得到樣本外推斷結果之後，需要對其進行評估。評估過程至少需要計算有關這個交易理念表現的基本統計參數:累計收益率和平均收益率、夏普比率.還有最大回撤等。
爲了精確分析起見，交易系統可以分爲點位預測系統和方向預測系統。點位預測推斷證券價格會達到某一水平，或點位。例如.某系統推斷未來一週內標準普爾500精數將從當前的787點上升到800點，這個系統就是點位預測系統;此時的點位預測值就是標準普爾指數的800點。方向預測系統則根據對市場上漲或者下跌的預期來建立相應的頭寸，它並不預測具體的目標點位。一個方向預測系統可能預測美元/加元在當前價位上會有所上漲，但對美元/加元會漲到什麼程度則不做任何具體預測。