动量策略回测：12 组参数跑下来，没有一组能证明它跑赢基准
三年美股日频样本、三档成本口径、五组敏感性网格。动量策略在成本面前还剩多少，为什么调仓越稀疏单次换手反而越高，以及唯一统计显著的那组参数为什么最不能信。
8 分钟阅读
学习路径回测、成本与容量
量化策略研究：把逻辑、回测和执行放在一起
从动量、均值回归和配对交易开始，检查交易成本、容量与实现差异如何改变回测结果。
适合正在开发策略，或排查回测与实盘差异的读者最后更新：
先解决这些问题
从最接近当前情况的一项开始。
01
交易成本没有进入回测
手续费、滑点和调仓频率会影响净收益，需要用多档成本做敏感性检查。
02
相似策略名称掩盖了不同假设
配对交易研究资产价差，横截面反向策略比较一组资产，二者的数据和风险条件不同。
03
资金规模改变成交假设
标的日均成交额、参与率和冲击成本会限制策略容量。
04
研究与执行使用不同代码路径
信号时间、复权处理和撮合规则不一致时，结果很难复现和比较。
建议顺序
按顺序阅读，再回到自己的数据和策略逐项检查。
Step 01
写清策略假设
先明确交易对象、信号、持有期、基准和退出条件。
Step 02
做参数与成本检查
比较多组参数、调仓频率和成本口径，观察结论是否稳定。
Step 03
估算策略容量
根据日均成交额、参与率和冲击成本估算可承载的资金范围。
Step 04
统一计算路径
让回测、模拟盘和实盘复用信号与风控逻辑，并记录必要差异。
公开内容
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风险提示
回测结果取决于样本、成本和实现方式，不代表未来收益。