如何看待量化交易的回测？

美股研究社指出：不同风格的策略对于回测的要求是不同的，比如对于多因子选股或者趋势策略等，需要注意的几点是：

1. 区分好样本内数据和样本外数据，这个和机器学习很类似，样本内数据用于训练，样本外数据用于校验。这样做的目的是为了避免过拟合陷阱。

2. 收益的分布，看看你回测后所有交易的收益分布，看看你的收益来源是少数的几次大的收益还是来源多次的小的收益。来源于大的收益，你的收益波动性就很大，实盘往往会达不到你的效果。

3. 参数的稳定性。如果你某个参数过敏感，随便调整下就对收益影响很大，那你实盘的情况和模拟盘也有很大可能会有出入。

这类策略严格来说，避免了一些常见的坑，还是比较容易做到回测和实盘类似的。
京东量化最新推出了一些通达信的技术指标还不错，你们可以去看一下，应该能学到好多东西。